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利用超纠缠光子态提高量子通信速率
量子通信基于量子态的生成和量子资源在通信协议中的利用。目前，光子被认为是信息的最佳载体，因为它们能够实现长距离传输，具有抗退相干性，而且相对容易创建和检测。纠缠是量子通信和信息处理的基本资源，对量子中继器尤为重要。超纠缠是一种各方同时与两个或多个自由度 (DoF) 纠缠的状态，它提供了一种重要的额外资源，因为它可以提高数据速率并增强错误恢复能力。然而，在光子学中，处理线性元素时，信道容量（即最终吞吐量）从根本上受到限制。我们提出了一种使用超纠缠态实现更高量子通信传输速率的技术，该技术基于在单个光子上多路复用多个 DoF，传输光子，并最终在目的地使用贝尔态测量将 DoF 解复用为不同的光子。按照我们的方案，只需发送一个光子即可生成两个纠缠的量子比特对。提出的传输方案为具有更高传输速率和对可扩展量子技术的精细控制的新型量子通信协议奠定了基础。
庇护心灵 - 西罗亚布道团的住房策略
执行摘要 2 背景 3 评估需求 8 优先人群： 8 优先人群：老年人（50 岁以上） 8 优先人群：需要紧急住房的人 9 优先人群：需要清醒康复住房的人 9 优先人群：失去照料的青少年 9 优先人群：土著妇女、女孩和 2-Spirit (IWG2S) 10 住房愿景：社区咨询与研究 10 建设社区 12 创造 YIMBY 环境 12 合作伙伴关系 12 开发和利用可持续方法 13 生活体验咨询委员会 (LEAC) 13 住房咨询委员会 (HAC) 13 物业管理 13 结束摘要 15 词汇表 16 住房优先最佳实践 17 住房类型 17
定量 - emi分析 - 用途 - 使用 - ...
抽象辐射能量是一个问题，随着数据速率的增加而变得复杂。此外，EMI问题经常在系统验证过程后期出现，靠近系统产品运输截止日期。这些EMI问题的解决方案非常昂贵且难以实施。因此，通过在产品设计阶段的模拟和分析来捕获潜在的EMI问题，而不是在产品开发结束时的EMC调节测量过程中捕获潜在的EMI问题。此外，EMI的仿真技术通常很复杂且耗时，也不适合宽带分析。本文介绍了一种使用3D场求解器工具来分析各种频率的辐射能量的方法。运行一个3D字段求解器模型，并在一系列频率上生成S-参数。初始溶解点用于生成辐射能量的定量结果。然后，只有初始求解是在各种频率下重新运行的，这是基于S参数结果的有趣点选择的。初始求解迅速完成，因此可以使用多个点来生成辐射能量在一系列频率中产生。然后，该方法用于分析来自一些连接器结构的EMI性能，并将其与实验室测量值进行比较。然后将各种特征比较有关它们对EMI的影响的各种特征。作者（S）传记Michael Rowlands是Molex信号完整性和连接器设计组的电气工程师。他专门从事多gigahertz频率的信号完整性。他在1998年获得了麻省理工学士的电气工程学士学位和硕士学位。毕业后，他在波士顿Teradyne担任信号完整性工程师四年。他为高达6 GHz的测试设备设计了电缆组件，电路板和互连。2002年，他在伊利诺伊州的一家初创公司工作。该公司以12.5 Gbps设计的色散薪酬微芯片用于光纤通信。他设计了电路板，以演示和验证12.5Gbps的性能，并根据系统建模进行算法改进。他在ECTC，DesignCon，IMAPS，IPC-APEX和PCB East上撰写或合着并介绍了技术论文。在2005年，作为Endicott Interconnect Technologies年的研发的一部分，他设计和分析了电路板，芯片软件包和自定义计算系统。自2009年以来，他从事Molex设计的下一代25-40Gbps I/O和板上连接器。Alpesh U. Bhobe获得了博士学位。 2003年科罗拉多大学科罗拉多大学科罗拉多大学的电气工程专业。 他是2003年至2005年在科罗拉多州博尔德市的NIST的一名后者。 在科罗拉多大学和NIST的研究期间，他的研究兴趣包括开发用于EM和微波应用程序的FDTD和FEM代码。 目前，他正在加利福尼亚州圣何塞的EMC Design Cisco Systems担任经理。Alpesh U. Bhobe获得了博士学位。 2003年科罗拉多大学科罗拉多大学科罗拉多大学的电气工程专业。他是2003年至2005年在科罗拉多州博尔德市的NIST的一名后者。在科罗拉多大学和NIST的研究期间，他的研究兴趣包括开发用于EM和微波应用程序的FDTD和FEM代码。目前，他正在加利福尼亚州圣何塞的EMC Design Cisco Systems担任经理。
采用 Direct 的创新驾驶舱触摸屏 HMI 设计...
作为一种广泛使用且经过验证的技术，触摸屏正在进入民用飞机的驾驶舱。作为 ACROSS（减少压力和工作量的先进驾驶舱）项目的一部分，NLR 设计了一种具有触摸交互功能的创新驾驶舱显示器，用于战术飞行控制；改变飞机的（垂直）速度、航向和/或高度。在当前的驾驶舱配置中，此自动驾驶 (AP) 功能的控件在空间上与它们调整的参数的可视化分离，从而引入了身体和精神工作量的方面。本文介绍了消除这种物理间隙并通过直接操作 (DM) 创建直观交互的人机界面 (HMI) 设计过程。DM 的特点是直接在图形对象可视化的位置对其进行操作，其方式至少与操作物理对象大致相对应。它具有高度直观性，不易出错的潜力。因此，假设 HMI 设计可以减少飞行员的工作量并同时提高态势感知 (SA)。使用 NLR 的飞行模拟器对该概念进行评估。实验结果表明，战术飞行控制设计概念具有巨大潜力，但交互实现需要进一步改进，因为它增加了飞行员的工作量，尤其是在湍流条件下。
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
