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印度尼西亚电池公司（IBC）变换...
[雅加达，2023年6月29日]印度尼西亚电池公司（IBC）与Fulcrum IBC合作，将印度尼西亚电动汽车生态系统转变为一家综合电池和电动汽车生态系统公司，宣布与Fulcrum Instoration宣布与Fulcrum联盟的潜在合作。该合作伙伴关系旨在进一步开发和扩展一个综合电动摩托车生态系统平台电池资产管理服务（BAMS）的开放和统一平台。Fulcrum Consortium拥有广泛的网络和能源领域的深度专业知识，为餐桌带来了潜在的好处，这对IBC的BAMS计划可能很重要。中国财团可以促进进入全球最大电动汽车市场中国的先进技术，大量财务资源以及广泛的市场经验。另一方面，IBC为蓬勃发展的印尼电动汽车市场提供了Fulcrum财团。印度尼西亚人口众多，对可持续能源的重视日益强调，为中国财团提供了诱人的机会。IBC首席执行官Toto先生强调了这种合作伙伴关系的潜力：“ IBC和Fulcrum Consortium之间的合作（如果实现）是印度尼西亚电动摩托车采用加速的重大飞跃。通过结合我们的资源和专业知识，我们可以进一步统一电动摩托车生态系统，从而使其对各种电动摩托车品牌的用户更容易及其效率。”它不仅使IBC和Fulcrum联盟受益，而且有助于全球努力为可持续能源解决方案所做的努力。”零售和商业PLN主任Edi夫人也强调了潜在合作伙伴关系的重要性，“与Fulcrum Consortium的船上，我们可以进一步发展BAM，从而提供全面的，品牌敏锐的EV基础设施，该基础设施将简化并加速印度尼西亚的电动汽车。”IBC与Fulcrum财团的潜在合作关系也与印尼政府的议程保持一致，以便到2060年实现零净排放。 国有企业部长埃里克·托希尔（Erick Thohir）对这一倡议表示赞赏，“这种潜在的伙伴关系代表了实现我们可持续性目标所需的国际合作。 该活动的另一个亮点是IBC和Fulcrum Consortium之间的潜在合作，重点是为重型卡车的电池交换系统开发。 该开拓性计划是专门设计的，旨在为卡车创建电池交换系统，以在采矿和港口等地区的实施为目标，这些重型车辆起着至关重要的作用。IBC与Fulcrum财团的潜在合作关系也与印尼政府的议程保持一致，以便到2060年实现零净排放。国有企业部长埃里克·托希尔（Erick Thohir）对这一倡议表示赞赏，“这种潜在的伙伴关系代表了实现我们可持续性目标所需的国际合作。该活动的另一个亮点是IBC和Fulcrum Consortium之间的潜在合作，重点是为重型卡车的电池交换系统开发。该开拓性计划是专门设计的，旨在为卡车创建电池交换系统，以在采矿和港口等地区的实施为目标，这些重型车辆起着至关重要的作用。
大脑连通性差异评估的快速变换
（Bullmore and Sporns 2009）已被证明是根据不同发展阶段的函数进行调节的（Cao等人2017）和衰老（Meunier等人2009）以及各种神经和精神病病理学（Fornito等人2015）。量化给定的实验条件或人群之间大脑连通性的有意义差异，并确定哪种网络特性在其识别中很重要，是非平凡的任务，需要复杂的统计测试或计算强化的机器学习技术（Zanin等人2016），并且没有图形表示。这一困难的一个深层理由是关于以下事实：从所有尺度上，大脑连接性从大脑连通性出现了可观察到的脑活动动力学模式（Kozma and Freeman 2016）。同样，虽然大脑地形在大脑功能中起着重要作用，但拓扑网络特性本质上是统计的。网络神经科学文献通常强调牢固的联系引起的连通性和拓扑。然而，薄弱的环节已被证明对网络拓扑具有很大的影响，因为它们的包容性可以诱导从分形到小世界普遍性的过渡（Gallos等人。2012），但也涉及网络上发生的动态和过程（Csersely 2004； Karsai等人。2014）。综上所述，这些考虑表明，实验条件可能不仅可以通过牢固的联系引起的结构来识别，还可以通过
傅立叶变换与最大似然方法
摘要量子状态的相是用于量子电信，信号处理和计算的重要信息载体。量子相估计是在量子水平上提取和控制有用信息的基本操作。在这里，我们分析了量子相估计的各种方法时，当表征量子过程的相参数被刻在连接到用作探针信号的量子状态的相对相中。估计方法基于信号处理的标准概念（傅立叶变换，最大似然），但在量子领域中运行。我们还以经典和量子形式利用了Fisher信息，以评估每种量子相估计方法的性能。我们证明了可以通过优化的量子纠缠获得的，可以通过经典地获得增强的估计性能。超出对量子相估计的意义，结果说明了信号处理的标准概念如何有助于量子信息和量子技术的持续发展。
形波变换多通道脑电图通道选择
本文提出了一种基于EEG形波变换的EEG通道选择方法，旨在减少受试者的设置时间和不便，并提高脑机接口（BCI）的应用性能。具体而言，该方法通过同时解决关于EEG形波学习、超平面学习和EEG通道权重学习的嵌入逻辑损失最小化问题来选择前k个EEG通道。特别地，为了学习有区别的EEG形波来加权每个EEG通道对逻辑损失的贡献，在此过程中还最小化EEG形波相似性。此外，本文采用梯度下降策略来解决非凸优化问题，最终得到称为StEEGCS的算法。结果，与所有EEG通道相比，使用StEEGCS选择的EEG通道的分类准确率有所提高，并且分类时间消耗也减少了。此外，在几个真实世界 EEG 数据集上与几种最先进的 EEG 通道选择方法的比较也证明了 StEEGCS 的有效性和优越性。
学习酉变换 Bobak Toussi Kiani
线性代数是一个简单而优雅的数学框架，是许多科学和工程学科的数学基石。线性代数被广泛定义为对以向量和矩阵表示的线性方程的研究，它为操纵和控制许多物理系统提供了数学工具箱。例如，线性代数是量子力学现象和机器学习算法建模的核心。在线性代数研究的矩阵领域中，酉矩阵因其特殊属性而脱颖而出，即它们保留范数并且易于计算逆。从算法或控制设置解释，酉矩阵用于描述和操纵许多物理系统。与当前工作相关的是，酉矩阵通常在量子力学中被研究，它们可以公式化量子态的时间演化，在人工智能中，它们提供了一种通过保留范数来构建稳定学习算法的方法。在研究酉矩阵时自然会出现一个问题，那就是学习它们有多难。例如，当人们想要了解一个量子系统的动态或将酉变换应用于嵌入到机器学习算法中的数据时，可能会出现这样的问题。在本文中，我研究了在深度学习和量子计算的背景下学习酉矩阵的难度。这项工作旨在提高我们对酉矩阵的一般数学理解，并提供将酉矩阵集成到经典或量子算法中的框架。本文比较了量子和经典领域中参数化酉矩阵的不同形式。一般来说，实验表明，无论考虑哪种参数化，学习任意 𝑑 × 𝑑 酉矩阵都需要学习算法中至少 𝑑 2 个参数。在经典（非量子）设置中，酉矩阵可以通过组合作用于酉流形较小子空间的算子的乘积来构造。在量子设置中，也存在在汉密尔顿设置中参数化酉矩阵的可能性，其中表明重复应用两个交替的汉密尔顿量就足够了
通过傅立叶变换红外光谱，MALDI-MAS光谱法和WHO
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。
抓地力3：阿拉斯加农村微电网变换
由于阿拉斯加的遥远，项目成本很高。能源部（DOE）资金将使许多社区项目成为可能，等待采购和建设。DOE资金可用于完成几个项目，这些项目将改善阿拉斯加农村的生活质量。
量子方法用于整数小波变换及其...
随着技术进步的快速进步，对高处理和存储能力的需求已大大增加。因此，发现操纵和转换信息的新方法是必要的。一种潜在的解决方案是量子信息处理，它大大减少了存储的数据的量，操作数量以及经典工具（例如小波变换（WT））的复杂性。wt是许多领域的主要工具，例如加密，信号编码，水印，组合，掉头和信息检索。其经典相关性推动其在量子水平上的进展，从而提高了对一，二维和三维量子小波的转换的计算效率。但是，常规的，实价的WT不适用于无损应用，并且在计算上很复杂。整数到整数WT（IWT）是另一种转换，将整数映射到整数，它使用起重方案来执行信号分解分析。此方案降低了计算成本，允许对实价WT进行实践无损应用，并产生新的小波家族。到目前为止，整数版本（Q-IWT）尚无定义的QWT定义，这在量子信息处理中可能很有价值。因此，我们为HAAR，DAUBECHIES和CDF核的一维整数小波转换提出了一种量子方法，包括信号分解和无损压缩的量子算法。此外，我们将使用IBM的仿真环境作为分析和验证的手段。我们将使用复杂性和数学分析，性能，挠性，信号恢复，熵和噪声添加指标评估所提出的转换和压缩应用。