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使用 DLP® 技术实现汽车外部照明的动态地面投影
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日本四种主要森林种植园的碳股票投资
通过造林和森林生长通过碳固换有效缓解全球变暖。对树种，地区和大规模土地利用变化的森林生长特征的准确和强大的信息至关重要，并且基于此信息的森林碳储备对未来的预测至关重要。这些预测允许探索林业实践，从而最大程度地利用森林（包括木材的生产）碳。基于现场测量的森林库存被认为是估计森林碳库存的最准确方法。日本的国家森林库存（NFIS）为所有日本森林提供了展位，而直接野外观察（M-NFI）的估计是最可靠的。因此，使用2009年至2013年的M-NFI，我们在日本选择了四种主要的森林人工林物种：Japonica Cryptomeria Japonica，Chamaecy Paris Obtusa，Pinus spp。和Larix Kaempferi，并介绍了他们的森林时代 - 碳密度功能。然后，我们使用这些功能估计了从过去到现在的森林碳库存变化。接下来，我们研究了森林的碳固存潜能的差异，包括木材的生产，在五个林业实践方案之间，收获和造林率各不相同，直到2061年。我们的结果表明，对于所有四种森林类型，这项研究中的增长率和过去的森林碳库存的估计值高于到目前为止所考虑的。假设100％的收获碳被保留了很长时间，与当前率相比，收获碳的收获率是两倍，而收获面积的100％相比，则预测的碳固换率是100％的收获率，在没有收获或
通过投影操作员测量值差异隐私保护量子计算
摘要 - 量词计算已被广泛应用于各个领域，例如量子物理模拟，量子机学习和大数据分析。然而，在数据驱动范式的领域中，如何确保数据库的隐私正在成为至关重要的问题。对于古典计算，我们可以通过手动添加噪声来结合差异隐私（DP）的概念，以满足隐私保存标准。在量子计算方案中，研究人员通过考虑量子噪声将经典DP扩展到量子差异隐私（QDP）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来满足QDP定义，通过考虑投影操作员测量产生的错误，该错误表示为射击声。然后，我们讨论可以通过镜头噪声实现的隐私预算数量，这是保护隐私保护水平的指标。此外，我们在量子电路中提供了带动噪声的量子噪声的QDP。通过数值模拟，我们表明射击噪声可以有效地提供量子计算中的隐私保护。索引术语 - Quantum计算，差异隐私，投影操作员测量
使用图像引导光纤进行结构光投影以实现原位光生物制造
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 12 月 16 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.10.627729 doi：bioRxiv 预印本
软件：关于权力投影和比特币的国家战略意义的新颖理论
当前对比特币基础工作证明技术的分析几乎完全基于财务，货币或经济理论。在进行假设时，对比特币的演绎分析进行回收相同的理论框架具有产生系统性级别的分析偏见的潜力，这可能会对公共政策的努力产生负面影响，甚至可能对美国国家安全构成威胁。本论文介绍了一个新颖的理论框架，用于分析比特币作为电蛋白安全技术的潜在国家战略影响，而不是点对点现金系统。本论文的目的是为研究社区提供不同的参考框架，他们可以用来产生假设，并演绎地分析工作证明技术的潜在风险和回报，这是严格的货币技术以外的其他东西。作者断言，研究人员探索工作证明技术的替代功能，以消除潜在的盲点，对比特币（例如比特币的风险和奖励）的风险和奖励，提供更全面国家的网络安全。利用扎根理论方法，作者结合了不同知识领域的不同概念（例如作者称这种新颖的力量投影策略为“软件”，并探讨了其对21世纪国家战略安全的潜在影响。生物学，心理学，人类学，政治学，计算机科学，系统安全和现代军事战略理论）制定了一个名为“权力投影理论”的新颖框架。 Based on the core concepts of Power Projection Theory, the author inductively reasons that proof-of- work technologies like Bitcoin could not only function as monetary technology, but could also (and perhaps more importantly) function as a new form of electro-cyber power projection technology which could empower nations to secure their most precious bits of information (including but not limited to financial bits of information) against belligerent actors by giving them the ability to impose severe physical costs on other nations in, from, and通过网络空间。像大多数基础理论研究工作一样，本文的主要交付是一种新颖的理论，而不是对从现有理论得出的假设的演绎分析。论文主管：琼·鲁宾系统设计与管理计划执行董事
通过最佳运输和追求
是由流行的深度学习算法引起的计算困难，用于生成时间密度的生成建模，我们提出了一种廉价的替代方案，需要最小的超参数调整，并对高维问题有利地缩放。特别是我们使用基于投影的最佳传输求解器[Meng等人，《神经信息处理系统的进步》（Curran Associates，2019年），第1卷。32]加入连续的样品，然后使用运输花样（Chewi等，2020）来插入不断发展的密度。当采样频率足够高时，最佳图与身份相近，因此在计算上有效地计算。此外，由于所有最佳图都是独立的，因此可以同时学习训练过程，因为训练过程是高度平行的。最后，该方法仅基于数值线性代数，而不是最大程度地减少非convex目标函数，从而使我们可以轻松地分析和控制算法。我们在合成和现实世界数据集上介绍了几个数值实验，以证明我们方法的效率。尤其是这些实验表明，与在各个维度范围内按时间调节的最新标准化流相比，所提出的方法具有很高的竞争力。
使用数百个分子离子在量子投影噪声极限下测量二尺度相干性
冷分子为量子信息、冷化学和精密测量提供了极好的平台。某些分子对标准模型物理具有超强的灵敏度，例如电子的电偶极矩 (eEDM)。分子离子很容易被捕获，因此对于灵敏度随询问时间变化的精密测量特别有吸引力。在这里，我们展示了在量子投影噪声 (QPN) 极限下具有秒级相干性的自旋进动测量，其中数百个被捕获的分子离子被选中，因为它们对 eEDM 敏感，而不是它们对状态控制和读出的适应性。取向分辨的共振光解离使我们能够同时测量具有相反 eEDM 灵敏度的两个量子态，达到 QPN 极限并充分利用高计数率和长相干性。
法国阿尔卑斯山极端降雪的投影是高程和全球变暖水平的函数
摘要。在预计极端预言的预计增加之后，例如高纬度地区或高海拔高度时，寒冷地区可能会增加极端降雪。相比之下，在低至中等区域中，由于变暖条件，预计经历降雨而不是降雪的可能性会增加。然而，在山区，尽管可能存在这些对比趋势，但根据海拔的趋势，量化的降雪变化仍然很差。本文评估了在法国阿尔卑斯山的平均年度最大值和100年回报水平的大降雪和极端降雪的预计变化，这是海拔和全球温暖水平的函数。我们将最近的方法基于具有非平稳性极值模型的年度最大值的肛门，以从代表性的8.5（RCP8.5）场景下的20个调整后的一般循环模型 - 区域气候模型（GCM – RCM）对。对于法国阿尔卑斯山的23个地块中的每一个，在水文意义上（8月1日至7月31日）的最大值是从1951年到2100，每300 m的高度在900至3600 m之间。依赖于按块量表和所有按摩中的量表和平均年龄计算出的相对或绝对变化（在此对应于当前的气候条件（在此对应于 + 1℃）。在 + 4℃，平均年度最大值和100-总体而言，预计每日平均降雪年度最大值将降低到3000 m以下，并增加到3600 m以上，而100年的回报水平预计将降低到2400 m以下，并增加到3300 m以上。在介于两者之间的高度上，值平均预计会增加，直到 + 3℃全球变暖，然后降低。
一种自适应的半空间投影方法，用于稀疏正则化的随机优化问题
在各种下游应用中，稀疏正则化的优化问题无处不在，例如深层神经网络（DNNS）的特征选择和压缩。尽管如此，当将这种正则化与随机损耗函数结合使用时，文献中现有的方法并不能很好地执行。，设计具有转换保证的计算有效算法并可以计算组较高的解决方案是一项挑战。最近，提出了一种半空间的预测梯度（HSPG）方法，部分解决了这些挑战。本文介绍了我们称之为ADAHSPG+的HSPG的大大增强版本，这取得了两个明显的进步。首先，与HSPG所要求的假设相比，ADAHSPG+在明显较宽的假设下具有更强的收敛结果。通过将差异技术与新的自适应策略整合在一起，以迭代预测解决方案的支持来实现这种改善。第二，与HSPG相比，ADAHSPG+的参数调整要少得多，从而使其更实用和用户友好。通过设计自动和自适应策略来选择每次迭代中采用的步骤类型并更新关键的HyperParam-eters来实现这一进步。我们提出的ADAHSPG+算法的数值有效性在凸面和非凸基准问题上都证明了。源代码可在https://github.com/tianyic/adahspg上找到。