XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System倒数
卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR
桥接数值模型和机器之间的缝隙...
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分，以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习（ML）在后者方面的插值数据，但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法（通常称为具有物理信息的ML或PIML）同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整（例如，PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML，而无需任何准确保证方程式）。调整黑盒ML模型在根本上受到限制，因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着，可解释的结构是提高可预测性，使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程（DP）如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模，从而增强了用于物理模型开发，倒数分析和机器学习的工作流程。
翼尖小翼固有效率的定义和讨论
摘要：推导出三个简单方程来定义“翼尖小翼的固有气动效率”，该效率与翼尖小翼的水平延伸和翼尖小翼的（相对）高度无关。该固有气动效率允许快速比较翼尖小翼的纯气动形状，而与为特定飞机安装选择的尺寸无关。固有气动效率分 3 个步骤计算：步骤 1：将翼尖小翼造成的相对总阻力减少量转换为翼尖小翼仅对翼展效率因子的假定贡献。步骤 2：如果翼尖小翼也增加了翼展，则其性能将转换为不受翼展增加影响的性能。步骤 3：将翼尖小翼的诱导阻力减少量与水平机翼延伸进行比较。如果翼尖小翼需要例如比水平延伸长三倍才能实现相同的诱导阻力减少，其固有气动效率是倒数或 1/3。定义的翼尖小翼指标是根据文献输入计算得出的。为了进一步评估翼尖小翼，除了减少飞机水平阻力和燃油消耗外，还估计了翼尖小翼引起的质量增加。
翼梢小翼固有效率的定义及讨论
摘要：推导出三个简单方程来定义“翼尖小翼的固有气动效率”，该效率与翼尖小翼的水平延伸和（相对）高度无关。通过此固有气动效率，可以快速比较翼尖小翼的纯气动形状，而与为某一飞机安装而选择的翼尖小翼尺寸无关。固有气动效率分 3 个步骤计算：步骤 1：将翼尖小翼带来的相对总阻力减少量转化为翼尖小翼仅对翼展效率因子的假定贡献。步骤 2：如果翼尖小翼也增加了翼展，则其性能将转化为不受翼展增加影响的性能。步骤 3：将翼尖小翼的诱导阻力减少量与水平机翼延伸进行比较。如果翼尖小翼需要比水平延伸长三倍才能实现相同的诱导阻力减少量，则其固有气动效率为倒数或 1/3。翼尖小翼指标的定义是根据文献输入计算得出的。为了进一步评估翼尖小翼，除了飞机阻力和燃油消耗的减少外，还估算了翼尖小翼引起的质量增加。
PET-CT成像的进步
为511 KEV光子，衰减常数，光输出和能量分辨率的停止功率。停止功率被描述为在将能量沉积在晶体中之前通过光子传递的平均距离的倒数，并且与材料的密度和有效原子数成正比。较高的停止功率意味着电子将在材料中移动较短的距离，因为它会与材料中的原子更频繁地相互作用，因此间接地可以对入射光子进行更有效的检测。衰减常数取决于晶体中闪烁闪光灯的持续时间。较短的衰减常数意味着闪烁材料将能够在一定时间内产生更多的单个闪烁闪光灯，从而可以计算出更多的入射光子。光输出可以简单地描述为入射光子产生的闪烁光子的产率。较高的光输出意味着入射光子将触发更多闪烁光子的创建，从而增加空间和能量分辨率。最后，能量分辨率是准确确定相互作用光子能量的能力。这取决于能量方差，这是检测器确定的光子能量值的范围和
新闻通讯 - 人道主义实践网络
这是 RRN 通讯的倒数第二期，在我们开始由新捐助者资助的新三年期（1996 年 10 月 - 1999 年 10 月）之前，我们非常高兴地报告了我们收到的积极回应，这些回应来自 1996 年 2 月邮寄的会员问卷（见反馈部分）。您的评论增强了我们的热情和信念，即参与提供救济和恢复援助的人员之间分享经验和教训对于提高人道主义援助计划的标准和有效性至关重要。RRN 出版物的基石《良好实践评论》受到了特别热烈的欢迎。《紧急情况下的一般粮食分配良好实践评论 3》于 1996 年 2 月邮寄，全面回顾了该领域的机构实践，并记录了两位作者在这一人道主义援助关键领域的丰富个人经验。即将于 7 月初邮寄的《良好实践评论 4》将研究人道主义机构使用的估计和统计人口的不同方法，包括经常出现的棘手的登记问题，目的是让机构人员掌握在实地应用的基本原则。
经济决策的复杂性
我们提出了一种经济决策复杂性理论。利用生产函数的宏观经济框架，我们将思维概念化为一种认知经济，其中任务的复杂性由其认知操作的组成决定。复杂性是思考一项任务的全要素生产率的倒数。它随着重要性加权成分的数量而增加，随着一个或几个成分对最佳行动的影响程度而减少。复杂性越高，决策错误和行为对问题参数变化的衰减就越大。该模型既适用于连续选择，也适用于离散选择。我们开发了一种理论指导的实验方法来测量复杂性的主观感知，这种方法简单易行。一系列实验测试并证实了我们模型对复杂性感知、行为衰减和决策错误的核心预测。我们将我们的框架应用于核心经济决策领域，包括具有一种或多种相互作用商品的静态消费选择的复杂性、随时间变化的消费、税收制度、预测以及商品或彩票之间的离散选择。这些应用展示了我们的复杂性方法如何应用于实证和理论工作。
Jarvis基础架构是材料设计所需的全部
用于各种集成模拟的联合自动化存储库（JARVIS）是一个全面的基础架构，提供数据库，工具，教程和基准，用于多尺度，多模式，向前和倒数材料。强调开放访问原则和可重复性，它整合了理论和实验方法，例如密度功能性功能性，量子蒙特卡洛，紧密结合，经典力场以及机器学习方法，包括指纹，图形神经网络，图形神经网络和跨前者模型。其实验数据收集涵盖了低温学，显微镜和衍射，涵盖金属，半导体，绝缘体，超导体，碳捕获系统，高强度化合物以及低维材料，异质结构和异质结构和低维度。JARVIS通过开放数据集，Web应用程序，可执行脚本和同行评审的出版物进行分发资源，从而确保广泛的可访问性和可重复性。在全球范围内广泛采用，它促进了数百万个数据和工具下载量。通过在一个平台下统一不同的方法和数据，Jarvis驱动了基本发现和现实世界的创新，从而推进了传统和数据驱动的材料设计。
B. Tech（常规时间）的学术法规（R23）
单元I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非奇异矩阵倒数，线性方程式系统，方程式的线性系统的一致性求解了均匀和非均匀方程的系统，高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法。ii二：特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，对角度的对角线化，基质，Cayley-Hamilton定理（没有证明），Cayley-Hamilton Theorem，Quad theorem，Quad to y defuctation to y defuctation to y duiguctation y duiguctation y duiguctation y y y y y y dy fi y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y dy fiqur通过相似性转换，拉格朗日的减少和正交转换，复杂矩阵的类型（Hermition偏向Hermition＆Unity）
纳米线器件中基于马约拉纳的量子计算
一维拓扑超导体的边界可能导致马约拉纳零模式的出现，其非平凡交换统计数据可用于量子计算。在分支纳米线网络中，可以通过时间相关地调整拓扑非平凡参数区域来交换马约拉纳模式。在这项工作中，我们模拟了由 p 波超导 Rashba 线制成的 T 形结中四种马约拉纳模式的交换。我们推导出（准）绝热编织时间的具体实验预测，并确定了成功的马约拉纳交换过程的几何条件。此外，我们证明在绝热极限下，门控时间需要小于超导序参数平方的倒数，并与门控电位成线性比例。此外，我们展示了如何避免在分支纳米线系统中在窄结的线交叉点处形成额外的马约拉纳模式。最后，我们提出了一种多量子比特设置，以实现通用量子计算。