这项工作通过将飞秒激光处理与串联神经网络的逆设计功能相结合,展示了一种设计光子表面的方法,该功能将激光器制造参数与所得的纹理底物光学特性联系起来。开发了高吞吐量的制造和表征平台,该平台生成一个数据集,该数据集在不锈钢上具有35280个独特的微织物表面,具有相应的测量光谱发射率。受过训练的模型利用光谱发射率和激光参数之间的非线性一对多映射。因此,它主要生成新颖的设计,该设计仅使用激光参数空间的紧凑区域比训练数据中所代表的小25倍,从而再现了光谱发射率的全部范围(平均根平均值<2.5%)。最后,在嗜热伏洛尔特发射器设计应用程序上对逆设计模型进行了实验验证。通过协同激光 - 物质与神经网络能力的相互作用,该方法可以洞悉加速光子表面的发现,从而推进能量收集技术。
在本文中,我们将逆设计的伴随方法推广到非逆局介质。作为测试案例,我们使用级别集方法使用三维拓扑优化,以优化单向能量转移,以换取尖端源和观察点。为了实现此目的,我们引入了一套工具,chie pl y我们称之为“法拉第 - 偶相”方法,该方法允许在存在磁光介质的情况下进行有效的形状优化。我们基于非常通用的方程式进行优化,该方程是我们在非偏型培养基中得出能量转移的,并通过概括性的born序列链接到分析的分析序列,将其链接到张量的次数介绍性。本文代表了朝着实用的纳米光学隔离的垫脚石,通常被视为综合光子学的“圣杯”。
方法:要获得肺动脉高压模型,我们将C57BL/6雄鼠放置在500升通风室中,氧气浓度为10%,持续四个星期。将小鼠放入低氧孵化器两周后,它们每天一次对STM2457的注射开始两周,然后使用米勒导管测量右心压,使用右心室重塑,使用右心蛋白 - 欧洲蛋白质染色均可确定右心蛋白超过且右心骨染色,右心肌蛋白染色, (RV/LV+S)通过蛋白质印迹的TNF-α,IL-1β,IL-6蛋白的比率和相对表达。通过评估其生存力,增殖,迁移和IL-1β,IL-6和TNF-α蛋白的生存力,增殖,迁移和表达来检查STM2457对缺氧在缺氧下人类肺动脉平滑肌细胞(HPASMC)的影响。
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先对不等式两边取对数,再用负数 1 − α(因为 α > 1),不等式逆变,得到不等式 (4.3)。若 0 < α < 1,函数 f ( x ) = x α 在 [0 , ∞ ) 上为凹函数。因此,Karamata 不等式逆变,不等式 (4.3) 也逆变。对不等式两边取对数,再用正数 1 − α(因为 α < 1),不等式保持不变,再次证明不等式 (4.3)。□
修改逆偏航及其应对方法。克服逆偏航所需的方向舵量取决于滚转率。通过鼓励平稳的控制输入,将所需的方向舵量保持在最低限度。在低空速时,副翼需要进一步偏转才能达到与较高空速相同的滚转率。这将显著增加诱导阻力,并需要更多的方向舵来抵消逆偏航。这将在滑翔转弯时变得明显。
5.1.10 三种模型 (OFAT、FCD 和带二次项的 FCD) 的比较 ............................................................................................................................. 128 5.1.11 逆回归过程 ............................................................................................................. 129 5.1.12 逆回归过程 ............................................................................................................. 130
Chen等人,从稀缺数据,自然通信(2021)Adler等人的物理信息学习方程式学习,使用迭代性深神经网络解决了不良的反问题,逆问题,逆问题(2017)
单位 - III订购的对,关系和功能对秩序,有序对的平等,集合的笛卡尔产物,关于笛卡尔产品的关系,关系的关系,域和关系,逆关系的领域和范围,逆关系的逆关系,二进制(或二元)关系,等值的类型,等值类别,等值类别,等值类别的类型部分顺序,定理,函数(映射),映射类型,其他特定映射,二进制操作类型,代数结构,函数图,真实估值地图,'函数的乘积,操作表的构建方法,可计数和无法计数的集合。
摘要 — 近几年来,关于量子计算和密码分析的研究显著增加。作为该领域的重要组成部分之一,各种量子算术电路的构造也已被提出。然而,尽管有限域逆在实现量子算法中有着重要作用,例如椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP) 的 Shor 算法,但关于有限域逆的研究却很少。在本研究中,我们建议减少现有的基于量子费马小定理 (FLT) 的二进制有限域逆电路的深度。具体而言,我们建议采用完整的瀑布方法将 Itoh-Tsujii 的 FLT 变体转换为相应的量子电路,并删除 Banegas 等人在先前工作中使用的逆平方运算,从而降低 CNOT 门的数量(CNOT 计数),这有助于减少整体深度和门数。此外,首先在 Qiskit 量子计算机模拟器中构建我们的方法和以前的工作并进行资源分析,比较成本。我们的方法可以作为一种节省时间的实现方式。