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用于有限温度模拟的自适应变分量子最小纠缠典型热态
用于模拟热平衡量子多体系统的可扩展量子算法对于预测有限温度下量子物质的性质非常重要。在这里，我们描述并测试了最小纠缠典型热态 (METTS) 算法的量子计算版本，我们采用自适应变分方法来执行所需的量子虚时间演化。我们将该算法命名为 AVQMETTS，它动态生成紧凑且针对特定问题的量子电路，适用于嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 硬件。我们在状态向量模拟器上对 AVQMETTS 进行基准测试，并对一维和二维中的可积和不可积量子自旋模型进行热能计算，并展示了电路复杂性的近似线性系统尺寸缩放。我们进一步绘制了二维横向场 Ising 模型的有限温度相变线。最后，我们使用现象学噪声模型研究噪声对 AVQMETTS 计算的影响。
岩土岩芯测井典型误差对大型崩落矿山地质力学设计的影响
Barton, N、Lien, R 和 Lunde, J 1974，《隧道支护设计中的岩体工程分类》，《岩石力学》，第 6 卷，第 189-236 页。Bieniawski, ZT 1974，《岩石材料强度估算》，《南非矿业冶金研究所杂志》，第 74 卷，第 8 期，第 312-320 页，https://doi.org/10.1016/0148-9062(74)91782-3 Bieniawski, ZT 1989，《工程岩体分类：采矿、土木和石油工程工程师和地质学家完整手册》，Wiley-Interscience 出版物 - John Wiley & Sons。 Carranza-Torres, C 和 Fairhurst, C 2000，《隧道设计中收敛约束法在满足 Hoek-Brown 破坏准则的岩体中的应用》，《隧道与地下空间技术》，第 15 卷，第 2 期，第 187-213 页。Deere, DU 和 Deere, DW 1988，《岩石质量指标 (RQD) 的实践》，L Kirkaldie (ed)，《工程用岩石分类系统》，ASTM STP 984，ASTM International，西康舍霍肯。
附录 D：太平洋外大陆架作业的典型最佳管理实践
为避免对受保护的海洋哺乳动物物种造成伤害并将任何潜在干扰降至最低，将对所有操作脉冲式测量设备的船只实施以下措施，这些设备发出的声音频率范围小于 180 kHz（在海洋哺乳动物和海龟的功能听力范围内），以及 CHIRP 海底剖面仪（这不适用于参数海底剖面仪、超短基线、回声测深仪或侧扫声纳；声学特性（频率、窄波束宽度、快速衰减）不会对受保护物种产生影响）。清除区是指在声源开启前 30 分钟内，声源周围需要目视清除 ESA 所列物种的区域。清除区相当于开始测量操作的最小能见度区域（见下文第 1 条）。关闭区是指声源周围必须进行监控的区域，一旦检测到 ESA 所列鲸鱼物种进入该区域或在该区域内，则可能关闭该区域。对于清理区和关闭区来说，这些都是最小能见距离，为了了解情况，PSO 应该尽可能观察该区域以外的情况。
从生命周期评估的角度，比较了纯电动汽车的三个典型锂离子电池
电池和LFP电池（Oliveira，Messagie等人。2015）。这些比较没有考虑到Libs的整个生命周期。此外，几项研究从其他角度研究了LIB的环境影响。例如，Zackrisson等。评估了使用各种溶剂对环境产生的LFP电池的影响，这表明水比N-甲基-2-吡咯烷酮（NMP）表现出更高的性能（Zackrisson，Avellán等2010）。虽然许多研究研究了对Libs环境的影响，但在整个生命周期中，对不同类型Libs的长期环境影响的重点减少了。因此，需要更多的研究来彻底评估
基于Terahertz光谱和超材料技术的奶牛中典型生殖激素的定性和定量检测
摘要：孕酮（Prog）和雌激素（E 1）是奶牛中的典型生殖激素。评估体内这些激素的水平可以有助于发情识别。在当前的工作中，使用Terahertz时域光谱法（THZ-TDS）和超材料技术对Prog和E 1进行定性和定量检测的可行性进行了初步研究。首先，收集并分析了PROG和E 1样品的时域光谱，频域光谱和吸收系数。使用密度功能理论（DFT）进行了振动分析。随后，使用CST Studio Suite（CST）软件中的频域解决方案算法设计和模拟了双环（DR）超材料结构。这旨在确保DR的双共振峰与Prog和E 1的吸收峰相似。最后，对DR对不同浓度的PROG/E 1的响应进行了分析并进行定量建模。结果表明，可以通过比较Prog的相应DR共振峰变化和E 1样本以各种浓度进行定性分析。PROG定量模型的最佳R 2为0.9872，而E 1为0.9828。这表明Terahertz光谱 - 超材料技术用于定性和定量检测典型的生殖激素Prog和奶牛中的E 1是可行的，值得探索。这项研究提供了鉴定奶牛发情的参考。
尽管有典型的感觉处理，胱氨酸病患者的听觉感觉记忆仍受损_对错配负性 (MMN) 的高密度电映射研究
胱氨酸病是一种罕见遗传性疾病，其特征是胱氨酸积聚和结晶，可导致肾脏、甲状腺、眼睛和大脑等多种组织和器官严重受损。虽然胱氨酸病对大脑功能的影响与其对其他器官的影响相比相对较轻，但该人群的寿命增加以及因此对社会做出生产性贡献的潜力导致人们对其对大脑功能的影响越来越感兴趣。尽管如此，尽管存在一些结构性大脑差异的证据，但这种突变对神经的影响仍未得到很好的描述。在这里，我们使用被动持续时间异常范式（具有不同的刺激开始异步性 (SOA)，代表对记忆的不同需求水平）和高密度电生理学，在一组 22 名被诊断患有胱氨酸病的儿童和青少年（年龄范围：6-17 岁）和神经典型年龄匹配的对照组（N = 24）中测试了基本听觉处理。我们检查了 N1 和不匹配负波 (MMN) 在各组之间是否存在显著差异，以及这些神经测量值是否与言语和非言语智商相关。被诊断患有胱氨酸病的个体表现出与年龄匹配的同龄人相似的 N1 反应，表明该人群的基本听觉处理是典型的。然而，尽管两组对最短（450 毫秒）SOA 表现出相似的 MMN 反应，表明变化检测和感觉记忆完好无损，但诊断为胱氨酸病的个体对较长（900 毫秒和 1800 毫秒）SOA 的反应明显减少。这可能表明在诊断为胱氨酸病的儿童和青少年中，听觉感觉记忆痕迹持续时间缩短，因此感觉记忆受损。未来需要研究感觉和工作记忆的其他方面，以了解此处描述的差异的根本基础及其对高阶处理的影响。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
服务手册
FIGURE PAGE 1 Minimum clearances for services 480 v and below 40 2 Service conductor clearances over roofs 42 3 Typical service attachment provisions 44 4 Typical overhead service mast requirements 45 5 Clearance requirements around grain bins NESC rule 234F 46 5a Clearance for conductors installed over or near swimming areas (reference NESC 234E) 47 6 Grounding requirements 48 7 Allowable service conductor sizes for commercial services 50 8 Underground conduit installation 51 9 Underground conduit installations at risers 52 10 Typical overhead temporary service 54 11 Typical underground temporary service 56 12 Typical overhead residential service 58 13 Typical underground residential service 59 14 Typical underground service meter pedestal 60 15 Typical rural service meter pole 62 16 Discontinued 17 Standby generator provisions 64 18 Metering sequence requirements non-residential installations 65 19 Typical overhead带有独立电表66 20的商业工业服务66 20具有独立仪表67 21典型的地下商业工业服务67 21典型的商业工业工业服务入口计算机，配有安排安装的仪表变压器可维护68 22典型的商业工业工业服务入口仪表仪，带有六个典型的仪式的典型型号的工厂式搭配器70典型的工厂量24 2 24 73
使用多种分解方法和聚类分析来查找和分类运动想象脑机接口实验中的典型脑电图活动模式
本研究调查了运动想象脑机接口 (BCI) 控制实验中的脑电活动来源。根据不同的标准比较了 16 种脑电源分离的线性分解方法。标准是源活动之间的互信息减少和生理合理性。后者通过估计源地形图的偶极性（即通过单个电流偶极子的电位分布近似地图的准确性）以及不同运动想象任务的源活动特异性来测试。还根据发现的共享组件数量比较了分解方法。结果表明，大多数偶极分量是由独立分量分析方法 AMICA 和 PWCICA 发现的，它们也提供了最高的信息减少。这两种方法还发现了所使用的盲源分离算法中最具任务特异性的脑电模式。在模式特异性方面，它们仅次于非盲共同空间模式方法。使用活动性增加的吸引子神经网络对所有方法发现的成分进行聚类。聚类分析的结果揭示了实验中最常见的电活动模式。这些模式反映了眨眼、眼球运动、运动想象过程中的感觉运动节律抑制以及两个半球楔前叶、辅助运动区和运动前区的激活。总体而言，多方法分解以及随后的聚类和任务特异性估计是一种可行且信息丰富的程序，可用于处理电生理实验的记录。
Barco Unisee 500（Uni-0005）
LCD technology IPS Resolution Full HD (1920 x 1080) Backlight Direct LED Aspect ratio 16:9 Luminance 500 cd/m 2 (TYPICAL) Contrast 1500:1 (TYPICAL*) White point native: 10,500 K (TYPICAL) Calibration Sense X automatic color and brightness calibration Backlight lifetime 100,000 h (TYPICAL) Cooling Fanless Screen haze 28% Viewing angle (H, V) 178° | 178° Temperature sensors Embedded temperature sensors in each panel Response time < 8 ms Uniformity 9 points: 98% 13 points: 98% 21 points: 92% Operating temperature 0°C - 40°C Operational humidity 20% - 80% (non-condensing) Bit depth 3 x 10 bits Storage temperature -20°C - 60°C Storage humidity 10% - 90% (non-condensing) Power