摘要:我们对 Arunachalam、Briët 和 Palazuelos (SICOMP'19) 的主要结果进行了新的介绍,并表明量子查询算法由一类新的多项式来表征,我们称之为傅里叶完全有界多项式。我们推测所有这样的多项式都有一个影响变量。这个猜想比著名的 Aaronson-Ambainis (AA) 猜想(计算理论'14)要弱,但对量子查询算法的经典模拟具有相同的含义。我们通过证明它适用于齐次傅里叶完全有界多项式来证明 AA 猜想的一个新案例。这意味着如果 d 查询量子算法的输出是 2 次 d 的齐次多项式 p,那么它有一个影响变量至少为 Var [ p ] 2。此外,我们给出了 Bansal、Sinha 和 de Wolf (CCC'22 和 QIP'23) 的结果的另一种证明,表明块多线性完全有界多项式具有影响变量。我们的证明更简单,获得更好的常数,并且不使用随机性。
在科学和工程场中,快速准确的湍流预测非常重要。在本文中,我们研究了隐式U-NET增强的傅立叶神经操作员(IUFNO),以稳定地预测三维(3D)湍流流的长期动力学。训练有素的IUFNO模型在三个摩擦雷诺数的粗网格的大涡模拟(LES)中进行了测试:re τ≈180、395和590。所采用的近壁网格比壁溶解的LES的一般要求更明显。与原始的傅立叶神经操作员(FNO),隐式FNO(IFNO)和U-NET增强的FNO(UFNO)相比,IUFNO模型具有更好的长期预测能力。数值实验表明,IUFNO框架在预测各种流量统计统计和结构的预测中,超过了传统的动态Smagorinsky模型和壁适应的本地涡流粘度模型,包括平均值和功能,包括均值和流动性速度,概率密度的功能(PDFS)和关节功能(pdfs)和关节效率。 pro文件,动能谱和Q标准(涡旋结构)。同时,训练有素的IUFNO模型在计算上比传统的LES模型快得多。因此,IUFNO模型是快速预测壁构成的湍流的有希望的方法。
1利物浦大学感染学院临床感染系,兽医与生态科学研究所,兽医与生态科学研究所,罗纳德·罗斯大厦系统,分子与综合生物学,利物浦大学,生物科学大楼,皇冠街,利物浦,英国4 4 4 4章,诺拉·本瓦尔·本特·阿卜杜勒拉赫曼公主学院,利雅得,11671年,沙特阿拉伯,11671年,阿拉伯人,11671年,阿拉伯人5英国利物浦的利物浦热带医学学校7传染病系,Alder Hey儿童NHS基金会信托基金会,英国利物浦Eaton Road * *作者。
这项研究旨在开发替代模型,以加速与碳捕获和存储(CCS)技术相关的决策过程。选择子表面CO 2存储位点通常需要昂贵,并且涉及CO 2流场的模拟。在这里,我们开发了一个基于傅立叶神经操作员(FNO)模型,用于对CO 2羽流迁移的实时高分辨率模拟。该模型经过由现实的子面参数产生的综合数据集训练,并提供O(10 5)计算加速度,并以最少的预测准确性牺牲。我们还探索了超分辨率的概念,以提高培训基于FNO的模型的计算成本。此外,我们提出了各种策略,以改善模型的预测可靠性,这是在评估实际地质地点的同时。基于NVIDIA的模量,这个新型框架将允许对CCS的站点进行快速筛选。讨论的工作流和策略可以应用于其他能源解决方案,例如地热储层建模和氢气。我们的工作量表科学机器学习模型到现实的3D系统,这些系统与现实生活中的地下含水层/储藏室更一致,为下一代数字双胞胎铺平了道路,用于亚面CCS应用程序。
1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索://www.nasa.gov/。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https:// www。 puldrobotics.com 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 1-4机器人Robish Phath Robotics。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-6的免疫描述:全球和基于Ca-Racker点。 。1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索://www.nasa.gov/。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https:// www。puldrobotics.com。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。。。。。。。。。10 1-4机器人Robish Phath Robotics。。。。。。。。。。。。。11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。。。。。。。。。。11 1-6的免疫描述:全球和基于Ca-Racker点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1-7的未经神经元流的丰度结构(前馈)。。13 1-8卷积神经元流(CNN)的BERCE结构。。。。。。13 1-9卷积的操作围绕图像进行。。。。。14 1-10个三重红色的bing结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频,即计算机视觉学科,这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关,采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食,作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤,可以提取功能,可以注册图片,并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换,我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此,在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见,降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换,我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时,可以应用过滤操作,例如高通滤波器,以带出小功能和低通滤波器,以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频,即计算机视觉学科,这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关,采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食,作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤,可以提取功能,可以注册图片,并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换,我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此,在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见,降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换,我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时,可以应用过滤操作,例如高通滤波器,以带出小功能和低通滤波器,以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
lisinopril片剂中含有lisinopril二水合物,它是一种血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂,可广泛用于心脏病和高血压的治疗。赖诺普利与临时血液转移酶增加的风险较低有关,并且与罕见的严重甚至致命的急性肝损害的病例有关。此外,正在研究它,以预防和管理几种抗癌药物带来的副作用。它抑制了拧紧血动动脉的特定酶(狭窄)。在没有对使用数字和利尿剂的标准疗法反应的充血性心力衰竭的个体中,丽索普利增强了心输出量,同时降低了肺毛细管楔形压力和平均动脉压。1 lisinopril以平板电脑形式提供,只有医生的处方才能使用。lisinopril与卡托普利(Capteropril)和依那普利(Enalapril)有所不同,因为它是亲水性的,不会因肝脏而分解,并且具有很长的半寿命。此外,马来西亚市场上还有许多不同的品牌和通用产品。血压,心率,血液尿素氮(BUN),全血细胞计数(CBC),血清钾和肌酐水平是在给药后要监测的重要参数。1林索普利的化学结构在图1中放置
摘要:化学计量技术,例如部分最小二乘(PLS)回归,已应用于各种化学问题,包括复杂混合物中分析物的多组分分析。尽管如此,很少有实验室教学练习的例子涉及学生从基于红外光谱的仪器中获取化学数据,然后使用PLS进行定量化学计量分析。在本文中,我们提出了一项计算活动,该计算活动在仪器分析实验室环境中介绍了本科生,使用衰减的总反射率 - 较较高的转换红外(ATR-FTIR)光谱谱图进行数据获取,然后使用PLS进行数据分析。活动的第一部分涉及学生创建由p- cymene和limonene组成的二元萜烯组件的混合设计。然后使用ATR-FTIR光谱仪分析了这些混合物,在那里学生熟悉了该仪器,并显示了如何使用其生成的FTIR光谱来表征和区分上述萜烯。活动的第二部分涉及从第一部分中获得获得的FTIR光谱数据的预处理,然后同时使用PLS确定准备好的萜烯。根据学生的调查,可以得出结论,这项方便且廉价的活动最终成功地介绍了使用ATR-FTIR的化学计量学用于对萜烯进行定量分析。关键字:上限本科,分析化学,基于计算机的学习,化学计量学,红外光谱,光谱■简介这项易于做的两周活动可以用作仪器分析实验室类别的独立活动,甚至可以集成在应用光谱和化学计量学的高级课程中。
1个生物系统机械工程系,农业与生命科学学院,智纳国立大学,大韩民国大道34134; 201860369@o.cnu.ac.kr(R.J.); akbar.faqeerzada@o.cnu.ac.kr(m.a.f.); btanima1987@gmail.com(T.B.)2 VIT设计学院多媒体系(V-Sign),Vellore Technology Institute(VIT),Vellore 632014,印度; lakshmipriya.gg@vit.ac.in 3美国农业部农业部农业研究局环境微生物和食品安全实验室,美国农业部,Barc-East,Barc-East,Barc-East,Bldg 303,Beltsville,MD 20705,美国; moon.kim@usda.gov(M.S.K. ); unsuck.baek@usda.gov(i.b.) 4农业与生命科学学院智能农业系统系,智纳国立大学,大韩民国大师,34134 *通信:chobk@cnu.ac.kr;电话。 : +82-42-821-67152 VIT设计学院多媒体系(V-Sign),Vellore Technology Institute(VIT),Vellore 632014,印度; lakshmipriya.gg@vit.ac.in 3美国农业部农业部农业研究局环境微生物和食品安全实验室,美国农业部,Barc-East,Barc-East,Barc-East,Bldg 303,Beltsville,MD 20705,美国; moon.kim@usda.gov(M.S.K.); unsuck.baek@usda.gov(i.b.)4农业与生命科学学院智能农业系统系,智纳国立大学,大韩民国大师,34134 *通信:chobk@cnu.ac.kr;电话。 : +82-42-821-67154农业与生命科学学院智能农业系统系,智纳国立大学,大韩民国大师,34134 *通信:chobk@cnu.ac.kr;电话。: +82-42-821-6715
上下文。自适应光学器件(AO)是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器(WFS)是此类系统的关键组成部分之一,驱动基本的性能限制。目标。在本文中,我们专注于特定类别的WFS:傅立叶过滤波前传感器(FFWFSS)。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而,缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声,我们得出了一个简单而全面的模型,使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF,它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外,还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类:Zernike WFS(ZWFS)和金字塔WFS(PWFS),从而带来了对其行为的新理解。
