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校正：评估半干旱地区岩性歧视的Aster数据和野外光谱法，巴基斯坦东北高原
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可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
水分和温度对呼吸二氧化碳的放射性碳特征的影响，以评估藏族高原土壤碳的稳定性
摘要。微生物从土壤到大气的微生物释放，反映了环境条件如何影响土壤有机物（SOM）的性能，尤其是在大量有机的生态系统中，如Qinghai – Tibetan Plateau（QTP）等大型有机物生态系统。放射性碳（14 C）是全球碳循环的重要示踪剂，可用于通过估计碳固定和呼吸之间的时间滞后来理解SOM动力学，通常通过年龄和过境时间等指标进行评估。在这项研究中，我们在四个温度（5、10、15和20°C）和两个水上填充的孔隙空间（WFPS）水平（60％和95％）下融化了泥炭地和草原土壤，并测量了散装土壤和异育呼吸的14 C标志。我们比较了批量土壤的14 c与呼吸碳的1 14 CO 2之间的关系，这是两种土壤的温度和WFP的函数。为了更好地解释我们的结果，我们使用了数学模型来分析计算的池数字，碳（K）的分解速率，转移（α）和分配（γ）系数如何影响1 14 c组和1 14 CO 2的关系，以及各自的平均年龄和平均年龄和平均年龄和平均值交通时间。从我们的孵化中，我们发现散装中的14个c谷物和来自泥炭地的Co 2比草原土壤的耗尽（旧）要大得多（古老）。我们的结果表明，温度的变化不会影响两种土壤中异养的呼吸CO 2的1 14 c瓣膜。然而，WFP的变化对基层土壤中的14个CO 2的影响很小，并且在泥炭地土壤中具有显着影响，在泥炭地土壤中，较高的wfps水平导致较高的水平导致1 14 CO 2的枯竭。在我们的
储存时间对青海玉米高原中混合玉米和Faba Bean的青贮质量和微生物群落的影响
藏族高原由于其特殊地理位置而面临冬季和春季饲料的严重短缺。对草料的利用可用于缓解冬季和春季的草料短缺。因此，目前的研究旨在评估玉米（Zea Mays L.）和Faba Bean（Vicia Faba L.）在Qinghai-tibet Plateau的混合青贮饲料的储存时间对玉米青贮质质量和微生物群落的影响。玉米和Faba Bean的新鲜重量比为7：3，其次是30、60、90和120天的沉默。结果表明，在所有发酵日，混合青贮饲料的pH值均低于4.2。la（乳酸）含量在发酵时间的延伸时略微闪烁，在90天的衰落时，含有33.76 g/kg DM。随着发酵时间的延长，AA（乙酸）和NH 3 -N/TN（氮/总氮）含量增加，在90天到120天之间没有明显不同的含量。混合青贮饲料的CP（粗蛋白）和WSC（水溶性碳水化合物）含量显着降低（p <0.05），但静止时间，但WSC含量在90天保持稳定。蛋白杆菌是新鲜玉米和Faba Bean的主要门，假单胞菌和鞘氨拟补体是主要的属。夺取后，乳酸杆菌在所有灭绝的日子里都是普遍的属。乳酸球菌的相对丰度在90天的降落时迅速增加，直到发酵120天。总体而言，
土壤质地和微生物主要确定藏族高原的永久冻土面积的碳酸盐含量
在气候变暖条件下，土壤无机碳（SIC）的储存和转换在调节土壤碳（C）动力学和大气CO 2中的含量中起着重要作用。碱性土壤中的碳酸盐形成可以以无机C的形式固定大量的C，从而导致土壤c下沉，并有可能减慢全球变暖趋势。因此，了解影响碳酸盐矿物形成的驱动因素可以帮助更好地预测未来的气候变化。迄今为止，大多数研究都集中在非生物驱动器（气候和土壤）上，而少数研究检查了生物驱动因素对碳酸盐形成和SIC库存的影响。在这项研究中，在藏族高原的贝卢赫盆地上分析了三个土壤层（0-5厘米，20-30厘米和50–60 cm）的SIC，方解石含量和土壤微生物群落。结果表明，在干旱和半干旱地区，SIC和土壤方解石含量在这三个土壤层之间没有显着差异。但是，影响不同土壤层中有方解石含量的主要因素是不同的。在表土（0-5厘米）中，方解石含量的最重要预测因子是土壤水含量。在下层土层中，分别为20–30 cm和50–60 cm，细菌生物量与真菌生物量（B/F）的比率分别比其他因素对方解石含量的变化具有更大的贡献。斜长石为微生物定殖提供了一个位点，而Ca 2 +在细菌介导的方解石形成中贡献。本研究旨在强调土壤微生物在管理土壤方解石含量中的重要性，并揭示了细菌介导的有机物转化为无机C的初步结果。
机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。
梅加拉亚邦高原中使用GIS的土壤肥力图
土壤肥力图，即使用从SHC Portal收集的网格土壤健康数据中的地理信息系统生成PH，EC，OC，P和K。研究表明，梅加拉亚邦的土壤是非盐水，本质上是酸性的，并且含有高有机碳。发现该州的69.61％面积被略微酸性的土壤覆盖，其次是中等酸性（27.25％）和强酸性（0.09％）的土壤。该州的土壤中的有机碳含量很高，覆盖了88.22％的面积，随后是中低的，覆盖了11.52％和0.26％的面积。还观察到，该州的土壤有69.89％的土壤具有培养基的磷，然后是低磷和高磷含量，分别覆盖18.73％和11.38％的面积。该州的土壤在可用的钾中含量很低，占面积为47.35％的钾，而中钾和高钾分别为45.54％和7.11％的面积。还可以观察到，加洛山的98.77％的土壤略微酸性，而Jaintia Hills的91.98％面积本质上是中等酸性的。卡西山的土壤大多是略微酸性的，覆盖了68.66％的面积，其次是中等酸性和中性土壤，分别覆盖24.69％和6.49％。在Jaintia Hills中，高度有机碳含量最高，占地99.45％，随后在Khasi Hills和Garo Hills的面积分别为98.90％和69.64％。
个人简历 - Sandrine Cailleteau，MBA（巴黎，...
她的职业生涯始于巴黎赛诺菲公司，曾担任并购和许可总监等职务。随后，她担任巴塞尔 Hesperion (Actelion) 公司新业务发展和战略主管，并主管巴黎 Fournier Pharma 公司业务发展和许可事务。她最近在该行业担任的职位是 Plethora Solution 的首席商务官，这是一家总部位于伦敦的 AIM 上市医疗科技公司。 2008 年，她成为巴黎并购投资银行 Michel Dyens & Co. 的董事总经理兼医疗保健业务主管，之后创立并领导并购和金融咨询公司 SCiH-Advisory。
变分量子算法中噪声引起的荒芜高原
变分量子算法 (VQA) 可能是在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上实现量子优势的一条途径。一个自然的问题是 NISQ 设备上的噪声是否会对 VQA 性能造成根本限制。我们严格证明了嘈杂的 VQA 的一个严重限制，即噪声导致训练景观出现贫瘠高原（即梯度消失）。具体而言，对于考虑的局部泡利噪声，我们证明如果假设的深度随 n 线性增长，则梯度会在量子比特数 n 中呈指数消失。这些噪声引起的贫瘠高原 (NIBP) 在概念上不同于无噪声贫瘠高原，后者与随机参数初始化有关。我们的结果是为通用假设制定的，其中包括量子交替算子假设和酉耦合簇假设等特殊情况。对于前者，我们的数值启发式方法证明了现实硬件噪声模型的 NIBP 现象。
了解De Certeau关于教育政策分析的战略和策略的概念1
1这项研究是“米歇尔·德·赛义德（Michel de Certeau）的日常生活，策略和策略”的修订版和扩展版本（pp。1-24）包括Atatürk大学开放教育学院出版的日常生活社会学教科书。