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量子匹配滤波——量子时代的信号处理
量子系统对外部场极为敏感，是感测微弱信号的理想选择。量子传感器的有希望的候选者包括金刚石或 SiC（碳化硅）中的缺陷、基于 SQUID（超导量子干涉装置）的传感器、原子传感器等（参见参考文献 1）。这些系统也是构建量子比特（量子位）的候选者，量子比特是量子计算机中信息处理的基本组件。已经开发出各种传感技术，以使用量子位作为传感平台来估计信号的幅度或相位。例如，拉姆齐干涉法 2 允许估计磁场幅度，其灵敏度受量子位自由演化失相时间的限制，可通过最佳控制方法增强灵敏度。3
文化移动欧洲匹配会议：计划
在我们的举措中，主要重点是将废弃的建筑物用于我们的目标，并在涉及当地公民的地方记忆和地点历史的地方互动。我们在进行了彻底的研究和准备后仔细选择我们的场地，以通过在项目期间提出的艺术内容提供最大的投入。我们相信，通过与在多瑙河上的Lom-City的住所中与国际艺术家发起创造性的论述。将提出居住项目：
l---------用于频率匹配应用的单晶
当今IT环境的典型数据处理，检索和转移[1]促使新一代研究人员寻求具有增强光子应用功能的创新材料。非线性光学（NLO）是这些短语所指的主题。当功能强大的电磁场与材料相互作用时，它会产生与原始场相同的相位，频率和振幅不同的新字段[2]。这种现象正在集中非线性光学元件。某些材料暴露在光线时会发生变化，并取决于方向，温度，光波长等因素。应用程序，例如数据处理，光子学，THZ生成，激光放大器等应用程序[3,4]现在很大程度上依赖于这些材料。研究人员正在逐步专注于寻找新型的NLO材料，以满足对此类物质的不断增长的需求。基于其组成的非线性光学材料有三种类型：有机，无机和半有机物[5]。无机材料具有良好的机械和热稳定性，但非线性值较低[6]，而有机材料具有有效的非线性特性，但具有明显的机械和热不稳定性。化学工程方法可用于改变有机非线性材料的特征，以满足各种业务的不断发展的需求[7]。响应增强性能的需求，出现了新的材料，称为半有机NLO材料。除了出色的机械和热稳定性外，它们还包括显着的非线性。各向异性材料是晶体固体，表现出对其特征的定向依赖性。对于NLO行为，有必要在必须是非中心对称的空间群中结晶的非线性材料。
分析婚姻中的匹配模式-Lirias
社会科学家长期以来一直对婚姻同性恋及其与不平等的关系感兴趣。但是，测量同质并不直接，尤其是当一个人有兴趣根据多个特征评估婚姻排序时。在本文中，我们认为单独的极值（SEV）模型不仅生成具有几种理想理论属性的匹配函数，而且还适合于多维分类的研究。特别是我们使用丰富的小规模调查数据来检查那不勒斯学龄儿童的父母分类。我们表明同质是普遍的。男人和女人不仅按年龄，教育和身体特征分类，而且还寻找具有与健康相关的行为和风险态度的伴侣。但是，我们还表明，这些婚姻模式是通过少数数量来很好地解释的，最重要的是年龄群和人力资本。特别是人力资本与匹配后关系的各种“结果”有关。人力资本赋予人数较高的父母的孩子在学校表现更好，尽管他们报告的主观幸福感和与母亲的关系质量的质量较低。
飞行员国际创始人基金匹配赠款
3。俱乐部/地区申请人必须以某种方式为一个或多个创始人基金计划做出贡献（奖学金和赠款的年度目标，纪念馆，遗产花园等）在他们申请赠款的一年中，有资格获得赠款。4。在任何获得赠款的项目中都需要会员资格的参与。筹款不被认为是参与。俱乐部的参与必须为50％或以上，除非该项目禁止。如果俱乐部不可能在该机构或设施获得资金的机构志愿服务中，则必须包括机构或设施的解释，以供赠款委员会给予豁免。5。在项目完成时安装的所有牌匾（在门口，喷泉等）应该与其他贡献者/赞助商一起拥有牌匾的飞行员国际创始人基金。
C360 SaaS-自动匹配策略和幸存者
•使用手动合并策略，用于基于字段（例如地址字段）的声明规则。•多个家庭成员可以共享相同的地址，并且记录不能确定匹配。•您需要手动查看记录以确认这些是否重复记录
疫情过后丹麦劳动力市场的（错）匹配
要计算行业维度的不匹配指数，我们需要每个行业的职位空缺数量和失业求职者数量。我们使用 Jobindex.dk 的职位空缺数据和 BFL 与 DREAM 组合中按行业划分的失业人数。Jobindex.dk 使用结合了行业和职业的分类：我们建立了此分类与 BFL-DREAM 组合的映射。这不是唯一的映射：必须在两侧汇总多个行业组。对于某些行业，没有对应项，但我们设法将大多数行业组相互映射。2% 的工人和 10% 的职位空缺在此过程中丢失，未被指数覆盖。最值得注意的是，分类为“设计”、“管理”、“安全”和“学生”的职位空缺无法与 BFL 数据中的行业匹配。
机器人运动学习的Riemannian流量匹配政策
摘要 - 我们引入了Riemannian流匹配策略（RFMP），这是一种用于学习和合成机器人视觉策略的新型模型。RFMP利用流量匹配方法的有效训练和推理能力。通过设计，RFMP继承了流量匹配的优势：编码高维多模式分布的能力，通常在机器人任务中遇到，以及非常简单且快速的推理过程。我们证明了RFMP对状态和视觉条件的机器人运动策略的适用性。值得注意的是，正如机器人状态位于里曼尼亚歧管上一样，RFMP固有地包含了几何意识，这对于逼真的机器人任务至关重要。为了评估RFMP，我们进行了两个概念验证实验，将其性能与扩散策略进行了比较。尽管两种方法都成功 - 完全学习了所考虑的任务，但我们的结果表明，RFMP提供了更平稳的推理时间的动作轨迹。
晶体结构与实验粉末衍射图的定量匹配
虽然PXRD是获得有关材料的固态结构的最简单，最快的方法，但单晶X射线差异（SC-XRD）仍然是有关分子构成和周期性排列的综合数据的金标准。从粉末数据（SDPD）中确定结构也是晶体结构确定的一种活跃而实践的方法。然而，高质量的粉末X射线差异数据和对专家晶体学家的访问可能是要求，而使用的方法比SC-XRD涉及更多的时间，约束和试验和错误，然后才能获得分子有机晶体的成功。2 - 4统计评估是否可以通过Rietveld