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Josephson参数放大器-wmi.badw.de
在超导量子电路（例如量子位）中，信息以微波量子信号的形式处理和传输。在量子信息协议结束时，这些信号必须由室温电子设备记录。由于微波量子信号通常由很少的光子组成，因此必须放大它们才能达到合理的信噪比。因此，量子信号的低噪声放大至关重要。现代的低噪声mi-crowave放大器是建立在超导Josephson参数设备的基础上的，例如频率驱动的Josephson参数放大器（JPA），允许达到放大器的标准量子限制，甚至超越了它。当前的JPA是由超导量子干扰装置（Squid）与超导Coplanar波导谐振器相结合的。组合系统充当可调的非线性微波谐振器，其频率可以通过外部磁场在原位变化。机械类似物将是可变长度的摆，可以调整其本征频率。可以将非线性微波谐振器的可调节性通过在谐振频率的两倍的两倍上施加到参数上泵送JPA。这又可以导致出现在JPA处的弱量子信号的强大参数扩增。可以进一步利用相同的参数放大机制，以以挤压真空状态的形式生成真正的量子信号。在这种实践培训中，学生的使命是通过通过频道驱动的超导JPA进行实验研究量子量子限制的放大现象。This goal can be split in several parts: (i) analyze the magnetic field dependence of the JPA's resonance frequency via microwave transmission measurements with a Vec- tor Network Analyzer (VNA) and determine the JPA frequency modulation period in terms of the magnetic coil current, (ii) find a suitable working point for parametric amplification and record the corresponding resonance response, (iii) apply a microwave pump signal以适当的频率获得并测量实质性参数扩增的增益。
评估各种可变性参数和相关性...
至50％的流苏，天数至50％的丝绸和75％的干果皮显示出低的GCV和PCV值。大多数角色表现出较高的遗传力和特质，例如植物高度，流苏长度，耳长，编号每行，每行，COB重量和晶粒的产量均显示出高的GAM，其值范围为21.5％至101.30％。 所以，诸如编号之类的特征 每行，每行，棒棒的重量和谷物产量可用于进一步改善育种计划的作物。 除了花天至50％的流苏，天数至50％的天数以及75％的干果皮的天数与每只蛋白质的谷物产量呈正相关，表明针对特征选择的谷物产量呈正相关，而除外的特征将增强谷物的产量，而除其他性状的谷物特征与晶粒的显着性相关性与每co的谷物产量为负相关，这表明这些特征是这些特征的作品。 关键字：GCV; PCV;遗传力；遗传进步；相关性。 1。 引言玉米（Zea Mays L.）是小麦和米饭之后的第三次种植的谷物作物。 数百万人依靠玉米作为一种食品来源，动物饲料和工业的原材料。 此外，玉米在170多个国家中生长，生产1.147亿吨，超过193.7 MHA，当时为5.75 T HA -1生产率[1]。 据报道，到2050年，由于各种生物和非生物因素，对发展中国家的玉米需求将受到严重限制[2]。 为了应对未来的挑战，植物育种者将需要他们所能获得的所有遗传多样性。 但是，这不是必需的每行，每行，COB重量和晶粒的产量均显示出高的GAM，其值范围为21.5％至101.30％。所以，诸如编号每行，每行，棒棒的重量和谷物产量可用于进一步改善育种计划的作物。 除了花天至50％的流苏，天数至50％的天数以及75％的干果皮的天数与每只蛋白质的谷物产量呈正相关，表明针对特征选择的谷物产量呈正相关，而除外的特征将增强谷物的产量，而除其他性状的谷物特征与晶粒的显着性相关性与每co的谷物产量为负相关，这表明这些特征是这些特征的作品。 关键字：GCV; PCV;遗传力；遗传进步；相关性。 1。 引言玉米（Zea Mays L.）是小麦和米饭之后的第三次种植的谷物作物。 数百万人依靠玉米作为一种食品来源，动物饲料和工业的原材料。 此外，玉米在170多个国家中生长，生产1.147亿吨，超过193.7 MHA，当时为5.75 T HA -1生产率[1]。 据报道，到2050年，由于各种生物和非生物因素，对发展中国家的玉米需求将受到严重限制[2]。 为了应对未来的挑战，植物育种者将需要他们所能获得的所有遗传多样性。 但是，这不是必需的每行，每行，棒棒的重量和谷物产量可用于进一步改善育种计划的作物。除了花天至50％的流苏，天数至50％的天数以及75％的干果皮的天数与每只蛋白质的谷物产量呈正相关，表明针对特征选择的谷物产量呈正相关，而除外的特征将增强谷物的产量，而除其他性状的谷物特征与晶粒的显着性相关性与每co的谷物产量为负相关，这表明这些特征是这些特征的作品。关键字：GCV; PCV;遗传力；遗传进步；相关性。1。引言玉米（Zea Mays L.）是小麦和米饭之后的第三次种植的谷物作物。数百万人依靠玉米作为一种食品来源，动物饲料和工业的原材料。此外，玉米在170多个国家中生长，生产1.147亿吨，超过193.7 MHA，当时为5.75 T HA -1生产率[1]。据报道，到2050年，由于各种生物和非生物因素，对发展中国家的玉米需求将受到严重限制[2]。为了应对未来的挑战，植物育种者将需要他们所能获得的所有遗传多样性。但是，这不是必需的除了这种气候变化的预测外，还表明了对农业生产率的重大伤害，并且许多地区无法实现必要的长期粮食安全改善[3]。Landraces和Heirloom品种仍然由世界各地的农民种植，具有这种多样性[4]。人群的作物改善在很大程度上取决于人口个体中存在的遗传变异量。可变性是指植物种群个体之间存在差异。遗传变异性是通过传统和现代繁殖程序有效改善的最重要先决条件。遗传变异性是在某些遗传参数的帮助下估计的，例如基因型变异系数（GCV），表型变异系数（PCV）和遗传性。遗传力的估计提供了有关如何忠实地将某个遗传特征传给下一代的准确信息。遗传力估计与遗传进步相结合通常比仅遗传力估计更有用。
函数共振分析方法文献综述
功能共振分析方法 (FRAM) 的开发受到人们认识到从根本上确定性和概率性方法在理解复杂系统行为方面的局限性的推动。与弹性工程的原则一致，近年来，FRAM 在科学方面得到了逐步发展，并越来越多地被工业环境采用，据报道取得了成功的结果。然而，目前缺乏针对该方法的广泛文献综述。基于这些前提，本文旨在总结所有可用的关于 FRAM 的英文出版研究。通过基于 PRISMA 审查技术的协议审查了来自多个科学存储库的 1700 多份文件。本文旨在揭示 FRAM 研究的一些特点，包括方法的应用和对其发展做出贡献的作者。系统分析从方法论方面、应用领域以及定性和定量方面的增强方面探讨了该方法，并提出了未来潜在的研究方向。
测试用于计算离散傅里叶变换的函数...
在第二个 SS f M 程序中，提供了一个基于网络的工具，使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式，以便提供生成器的可移植性（跨计算机平台），以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发，以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下，为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下，仅向用户提供参考数据集，但可以上传测试结果以与相应的参考结果（对用户隐藏）进行比较。
损失函数在增强学习中的核心作用
摘要。本文说明了损失功能在数据驱动决策中的核心作用，从而对其在成本敏感的分类（CSC）和增强学习（RL）方面提供了全面的调查。我们演示了不同的回归损失函数如何影响样本的效率和基于价值决策算法的适应性。在多个设置中，我们证明，使用二进制跨透镜损失的算法达到了最佳策略成本的第一阶范围，并且比常用的平方损失更有效。此外，我们证明，使用最大似然损失的分布算法与策略差异达到了二阶范围，甚至比一阶边界更明显。这特别证明了分歧RL的好处。我们希望本文能够成为分析具有不同损失功能的决策算法的指导，并可以激发读者寻求更好的损失功能，以改善任何决策算法。