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上皮尔斯水库的太平洋金色菜单
大自然在新加坡17：E 2024038出版日期：2024年4月24日，doi：10.26107/nis-2024-0038©新加坡国立大学生物多样性记录：Peirce Robin上层Peirce Robin的Pacific Golden Plovers W. J. ngam *＆ryututa teo电子邮件：yanrobin@hotmail.com（ *通讯作者），ryutateo@gmail.com推荐引用。ngam RWJ＆teo R（2024）生物多样性记录：上皮尔斯水库的太平洋金色菜单。新加坡的自然，17：e2024038。doi：10.26107/nis-2024-0038受试者：太平洋黄金普洛弗，富尔瓦（Aves：charadriiforms：charadridae）。主题确定为：Robin W. J. Ngam和Yta Teo。地点，日期和时间：上海盗水库新加坡岛； 2024年2月16日；大约1100小时。栖息地：大型开放淡水湖的岩石堤，被次要森林包围，旁边是高尔夫球场。观察者：Robin W. J. Ngam。观察：四个成年太平洋黄金植物群（图1）在非繁殖羽毛中（图2）在储备金的岩石银行上观察到。当新人岛乡村俱乐部高尔夫高尔夫球时，该位置也是Macritchie Public Access Trail的新开放的上层Peirce（图3）。鸟类是从人类徒步旅行者的视野中隐藏的，这是小径景观植物的。这可能为鸟类提供了安全保障，甚至认为它们距离小径只有六米。因此，观察者能够通过植被获得鸟类的特写照片。
量子库计算中的动态相变
封闭量子系统表现出不同的动态状态，如多体局部化或热化，它们决定了信息传播和处理的机制。本文我们讨论了这些动态阶段对量子库计算的影响，量子库计算是一种非常规计算范式，最近扩展到量子领域，利用动态系统来解决非线性和时间任务。我们确定热阶段自然适应量子库计算的要求，并报告了所研究任务在热化转变时性能的提高。揭示自旋网络最佳信息处理能力背后的潜在物理机制对于未来的实验实现至关重要，并为动态阶段提供了新的视角。
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。
国家规模的水库热能存储前...
摘要美国地质调查局正在对整个美国的五个广义地质区域（Basin and Rangains，Coastal Plains，伊利诺伊州伊利诺伊州盆地，密歇根州盆地，太平洋西北太平洋）进行储层热量储能（RTE）的预评估。水库模型是为八个城市（新墨西哥州阿尔伯克基；南卡罗来纳州的查尔斯顿；芝加哥和迪卡特，伊利诺伊州的芝加哥和迪凯特；密歇根州的芝加哥和迪凯特；物理学。为每个城市选择了渗透性的，半限制/密闭的单位，这些单位是利用更高的含水层和含有低质量地下水的基础。计算能源储能指标是针对RTE可能可行的预期地层厚度计算的，包括估计所需的井间距，热量存储容量和随时间推移的热恢复效率。Falta等。 （2016）表明，对于现代的25,000平方英尺（2,323平方米），两层楼高的办公楼，冷却需求超过了该国每个地区的供暖需求。 因此，我们使用Falta等。 对每个城市的冷却需求作为指标计算的代表性应力条件，从而可以在各个地区进行比较。 结果表明，每个地区都存在有利的RTES条件，尤其是在伊利诺伊州盆地，沿海平原，盆地和范围内。 在所有区域的热恢复效率都非常高，并且随着时间的推移会增加。Falta等。（2016）表明，对于现代的25,000平方英尺（2,323平方米），两层楼高的办公楼，冷却需求超过了该国每个地区的供暖需求。因此，我们使用Falta等。对每个城市的冷却需求作为指标计算的代表性应力条件，从而可以在各个地区进行比较。结果表明，每个地区都存在有利的RTES条件，尤其是在伊利诺伊州盆地，沿海平原，盆地和范围内。在所有区域的热恢复效率都非常高，并且随着时间的推移会增加。热存储容量指标在预评估中最有用，并强调了映射储层厚度和孔隙率的重要性，即允许将单位面积的热存储容量详细映射为关键RTES资源分类标准。本评估为整个美国的几个都会区和地质区域的RTE潜力提供了基本的了解，并将有助于进一步评估国家RTES效力。
2024年10月在阿曼的复杂储层液体
温泉在Tethyan边缘的原位（授权）二叠纪 - 白垩纪碳酸盐和超推semail ophiolite的接触中很常见（例如Bausher，Rustaq，Nahkl，Rustaq等）。Hamam al Ali的温度为63-66°C。阿曼北部的地热梯度为每公里25-30°C，即这就是您在钻孔或矿井深1公里（〜20°C）深1 km中找到的。春天似乎是由于东方的耶贝尔（Jebels）降雨造成的，通过对流的渗透率降低到1.5 km的深度，然后通过对流升起，沿着推力断层升起并与不受障碍的粘液层接触时溢出。
python机器学习用于储层石油工程
Python Web-Based Dashboarding Libraries: Streamlit Dash (Plotly) Panel (Anaconda) Production Analysis Dashboards Core & PVT Data Dashboards Case Studies and Examples Streamlit Library Designing Dynamic Python Applications with Streamlit Interactive Web Applications & Dashborads Streamlit Layout Features State Management and Dynamic Interactions with Streamlit Useful Tools for Efficient Coding Setting Up Your Development Environment: python编程基础知识动手实践的Anaconda分发介绍：使用Jupyter笔记本可视化和呈现数据见解的Python基础知识人工神经网络：定义，体系结构，类型，培训和验证。Python项目1：创建用于节点分析和垂直升力性能（VLP）计算机器学习项目2：钻井数据优化
佩克堡水库渔业管理计划
堡垒大坝是美国创建佩克堡水库最大的液压水坝，是美国第五大人造水库。大坝扣留了240,000英亩的水，并在密苏里河上靠在130英里处，海岸线为1,500英里。于1937年完成，佩克堡水库位于蒙大拿州东北部的密苏里河上（图1）。佩克堡的渔业有47种不同的鱼类（表1），其中大多数是密苏里河。已经引入了十九种，主要是游戏鱼，以发展运动捕鱼的机会。佩克堡水库渔业继续流行，在2020年是蒙大拿州第二大钓鱼的水体（FWP钓鱼者调查2020年）。渔业的经济学很重要，估计为2020年的支出总额为4,970万美元。
利什曼原虫专业的低遗传异质性在伊朗不同地理区域
细胞处理信息的能力目前用于设计基于细胞的工具，用于生态，工业和生物医学应用，例如检测危险化学物质或生物修复。在大多数应用中，单个单元格被用作信息进程单元。但是，单细胞工程受到必要的分子综合性和伴随的合成回路代谢负担的限制。为了克服这些局限性，合成生物学家已经开始工程多细胞系统，将细胞与设计的亚功能结合在一起。为了进一步推进合成多细胞系统中的信息处理，我们介绍了储层计算的应用。储层计算机（RCS）通过带有基于回归的读数的固定规则动态网络（储层）近似时间信号处理任务。重要的是，RCS消除了网络重新布线的需求，因为可以使用相同的储层近似不同的任务。预见的工作已经证明了单细胞和神经元种群充当储层的能力。在这项工作中，我们在多细胞种群中扩展了储层计算，并具有基于扩散的细胞间信号传导的广泛机制。作为概念验证，我们模拟了由3D通过扩散分子通信的细胞社区制成的储层，并将其用于近似二进制信号处理任务，重点介绍了两个基准功能 - 从二进制输入信号中分配中位数和平等功能。我们证明了基于扩散的多细胞储层是一种可行的合成框架，用于执行复杂的时间计算任务，该框架比单个单元格储层提供了计算优势。我们还确定了许多可能影响这些处理系统计算性能的生物学特性。
自动手机的基于水库的Q学习模型...
摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的，在该框架中，代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号，并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的，Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型，其中设备机器人从开始位置转移到目标位置，同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为，并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介
