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World File Search System分解
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
开球游戏分解（工作表）
在每年一月开始时，团队将学习游戏的发展。在开球时，游戏玩法和不同的规则都被揭示了。所有游戏材料都将在季节材料网页上列出。在手册中有问题的团队可以访问问答页面。也有定期的团队更新描述任何规则更改或澄清。使用此工作表来制定一个计划，以分解游戏，通过游戏规则进行操作，并回答重要的问题，以更好地了解今年的游戏！如果您陷入困境，请查看开球工作表。
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
在水中诱导cynodon dactylon的分解 -
在水位波动区（WLFZ）的流量中，氮（N）的养分水平和磷（P）在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀，从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而，对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限，使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化，并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明，量量显着增加了N和P的初始水平，尤其是作为颗粒氮（PN）和颗粒磷（PP），影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后，Cynodon Dactylon损失了47.97％-56.01％干物质，43.58％-54.48％的总氮（TN）和14.28％-20.50.50％的总磷（TP）。初始PN和总溶解氮（TDN）促进了干物质损失，PN和PP促进了TP损失，而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天，在上面的水中，植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是，初始PP和PN水平与TN和TP负相关，表明抑制作用。进一步的分析表明，从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成，增强了硝化和磷的去除，从而随着时间的推移改善了水纯化。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
到期一年中分解的成熟度（截至2025年2月28日更新）
ID Code Issue date Redemption date Coupon/Spread Currency Outstanding Euro IT0005580003 BOT 12m 2024-01-12 2025-01-14 - EUR 9,650,000,000.00 IT0005607459 BOT 6m 2024-07-31 2025-01-31 - EUR 9,350,000,000.00 IT0005582868 BOT 12m 2024-02-14 2025-02-14-EUR 9,900,000.00 IT0005586349 BOT 12M 2024-03-14 2025-03-14-EUR 9,700,000,000.00 IT000561414182 BOT 6M 2024-09-09-09-09-30 2025-03-03-31-025-31- EUR 9,3550,000,000,000000,00000044BAT 2025-04-14 - EUR 9,925,000,000.00 IT0005595605 BOT 12m 2024-05-14 2025-05-14 - EUR 10,160,343,000.00 IT0005624447 BOT 6m 2024-11-29 2025-05-30 - EUR 8,198,829,000.00 IT0005599474 BOT 12m 2024-06-14 2025-06-13 - EUR 8,250,000,000.00 IT0005603342 BOT 12m 2024-07-12 2025-07-14 - EUR 8,800,000,000.00 IT0005633786 BOT 6m 2025-01-31 2025-07-31 - EUR 9,675,000,000.00 IT0005610297 BOT 12m 2024-08-14 2025-08-14 - EUR 7,675,867,000.00 IT0005611659 BOT 12m 2024-09-13 2025-09-12 - EUR 7,500,000,000.00 IT0005617367 BOT 12m 2024-10-14 2025-10-14 - EUR 7,500,000,000.00 IT0005621401 BOT 12M 2024-11-14 2025-11-14-欧元8,250,000.00 IT0005627853 BOT 12M 12M 2024-12-13 2025-12-12-EUR 9,350,000.00总BOT 143,235,039,000.00.00
实验室间比较，用于用激光诱导的分解光谱的水泥糊中定量氯分析
TobiasVölker，Gerd Wilsch，Igor B. Gornushkin，Lucie Kratochvilova，Pavel Porizka等。在具有激光器诱导的分解光谱的水泥糊状物中定量氯分析中的定量氯分析比较。Spectrochimica Acta B部分：原子光谱，2023，202，pp.106632。10.1016/j.sab.2023.106632。CEA-04466642
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
热原碳分解至关重要的，这对于解决火势在地球系统中的作用至关重要
隶属关系：1。土壤科学与生物地球化学小组，苏黎世大学地理系，Winterthurerstrasse 190，CH-8057苏黎世，瑞士2.LaboratoiredeGéologie，DépartementdeGéosciences，Ecole NormaleSupérieure（ENS），24 Rue Lhomond，75231 Paris Cedex 05，法国3。廷德尔气候变化中心，东安格利亚大学环境科学学院，英国诺里奇，4。Laboratoire des Sciences du climat et de l'Ervironnement（LSCE），IPSL，CEA/CNRS/UVSQ，GIF SUR YVETTE，法国5。cnrs / ens - UMS 3194，11 Chemin de Busseau，77140 St-Pierre-lès-Nemours，法国最近，火后碳通量表明，为了通过较高的碳源型培养型耐碳量，法国必须确定，。 在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。 在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。 这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。 残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。 野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。 “＃$。在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。“＃$代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！