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World File Search System可分性
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。
识别塞巴兰水库di sekitar di sekitar kepahiang provinsi bengkulu menggunakan anomali anomali data gravitasi ggmplus ggmplus dengan metode inversi inversi inversi 2d i
摘要。Kepahiang Regency位于岩浆弧和大陆板的边界区域，带有海洋板，以Solfatara，Fumarole和Alteration Rocks的形式在表面上出现了一些地热甜度，因此它成为地热能的前景。进行的研究的目的是找出围绕Kepahiang的地热储层的分布。这项研究是通过重力方法进行的，因此可以对地下密度分布进行描述。本研究使用全球重力模型加上（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了一个完整的布格异常（ABL），该异常是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法建模的多达七个切片，这些切片怀疑地热储层。结果显示，据称该面积在46.7-50.9 mgal之间，据称是一个地热储层，密度值<2.5 g/cm 3在不同的深度下，每个切片的深度不同。在某些区域中，地热制造的不可分性，这些区域的储存量是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的密度所致。摘要。进行的研究的目的是了解Kepahiang周围地热储层的分布。Kepahiang Regency位于岩浆弧的边界区域和带有海洋板的大陆板的边界区域，导致以Solfatara，Fumarole，Fumarole和变化岩的形式出现在表面上的几种地热表现，因此它成为地热能的前景。这项研究是使用重力方法进行的，因此可以产生地下密度分布的图片。本研究使用全球重力模型加（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了完整的布格异常（CBA），这是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法对七个切片进行建模的，该切片怀疑具有地热储层。结果表明，怀疑CBA值在46.7-50.9 mgal之间的区域被怀疑具有密度值<2.5 g/cm 3的地热储层在每个切片的不同深度下。在某些地区没有地下储层的地热性别兴趣是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的宿主岩石所致。
通过对称测量构建的纠缠见证的不可分解性
量子纠缠是一种重要资源，在量子信息处理、量子通信、量子计算和其他现代量子技术中发挥着基础性作用 21,31。特别是，任何二分纠缠态都会增强隐形传态能力 29 并表现出隐藏的非局域性 30。量子任务的实用性通常随着纠缠量的增加而增加 2,41,42。纠缠态的表征在理论和实践中都至关重要。然而，区分可分离态和纠缠态的问题仍然悬而未决；事实上，它是 NP 难问题 14。对于量子比特-量子比特和量子比特-量子三体系统，著名的 Peres-Horodecki 正部分转置 (PPT) 标准给出了必要和充分可分离性条件 19,32。在高维中，这一条件才是必要的，这首先在四元组-四元组系统 19 中得到证明。更精细的检测方法包括可计算交叉范数或重新调整 (CCNR) 标准 4、6、18、34、相关矩阵标准 9、10、局部不确定性关系标准 16、约化密度矩阵标准 3 和协方差矩阵标准 13。另一种纠缠检测方法是通过纠缠见证，它们是 Hermitian 块正（但不是正）算子。因此，任何这样的算子在可分离状态下都是正的，并且状态 ρ 是可分离的当且仅当对于每个纠缠见证 W ，Tr(ρW)≥0。所有纠缠态都有检测它们的见证人 43、44。换句话说，如果 ρ 是纠缠的，则存在一个（非唯一的）见证人 W ，使得 Tr(ρW)<0。问题在于为给定状态找到合适的见证人。与其他检测方法相比，选择纠缠见证人的优势在于，状态的不可分性取决于计算该状态下 W 的期望值。因此，它比全状态断层扫描需要的信息更少，这也意味着需要更少的实验设备和更少的测量。存在一类特殊的见证人，可以检测具有正部分转置的量子态，也称为束缚纠缠态 17、20、24、25、44。它们被称为不可分解的，因为它们不能分解为 W = A + BŴ，其中 A 和 B 为正，其中Ŵ是部分转置。此类算子没有通用的构造方法，而且通常很难确定见证人是否可分解。然而，已经发现了几类不可分解的纠缠见证，例如与众所周知的重新调整或可计算交叉范数 (CCNR) 可分离性标准 5、6、35 和协方差矩阵标准 12、13、26 相关的标准，以及它们的概括 37、38。在构建纠缠见证时，人们经常使用相互无偏基 (MUB)。C d 中的正交基是相互无偏的当且仅当属于不同基的任意两个向量之间的转换概率为常数 11 。在参考文献 8 中，作者使用 MUB 定义了一类新的见证人，并分析了它们在 d = 3 中的属性。这种构造已以多种方式得到推广。Li 等人为相互无偏测量 (MUM) 27 和对称信息完全测量 (SIC-POVM) 28 引入了类比算子。Wang 和 Zheng 45 考虑了不同维度的复合系统中基于 MUB 的见证人。Hiesmayr 等人 15 表明，不等价和不可扩展的 MUB 集有时对检测纠缠更有用，而 Bae 等人 1 发现需要超过 d / 2 + 1 个 MUB 来识别束缚纠缠态。涵盖各种纯度的 MUM 均能检测到与
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 卡鲁尼亚理工学院
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀卡伦亚理工学院，5 加拿大卡尔加里大学。doi:10.15199/48.2024.09.27 使用提升小波变换进行基于熵的特征提取以对 EEG 信号进行分类摘要。在脑机接口 (BCI) 领域，一个关键的障碍在于有效地对运动想象 (MI) 信号进行分类。已经开发了许多基于脑电图 (EEG) 信号的 MI 分类技术。所提出的系统通过提升小波变换 (LWT) 将 EEG 信号转换为各种表示。长短期记忆 (LSTM) 用于对每行中提取的特征向量进行分类。在 PhysioNet 数据库上评估了该方法的性能，特别是用于区分右手和左手想象移动。该策略使得 LWT 的 72 个小波族中的 19 个的准确率达到 100%。这种组合被证明是基于 BCI 的脑电图分析的高效工具，展示了其作为该领域资源丰富的解决方案的潜力。压力。 W obszarze interfejsu mózg-komputer (BCI) kluczową przeszkodą jest skuteczna klasyfikacja sygnałów obrazowania motorycznego (MI). Opracowano liczne techniki klasyfikacji MI na podstawie sygnału elektroencefalogramu (EEG)。 Proponowany 系统支持脑电图 (EEG) 和提升小波变换 (LWT) 的变换。 Pamięć długoterminowa 长短期记忆 (LSTM) 是一个简单的学习方法，可以帮助您快速记忆。 Wydajność tej 方法是在 PhysioNet 和 bazie danych PhysioNet 中开玩笑的大洋洲，并在 celu rozróżnienia ruchu obrazowania prawej 和 lewej ręki 中使用。策略 ta zapewnia 100% dokładność w 19 z 72 rodzin falek LWT。该组合包括脑电图分析和 BCI 分析，可提供潜在的潜力。 ( Ekstrakcja cech oparta na entropii do klasyfikacji sygnału EEG przy użyciu transacji falkowej Lifting Wavelet ) 关键词：脑机接口、EEG、提升小波变换、LSTM。功能：计算机交互、脑电图、提升小波变换、LSTM。简介 运动想象 (MI) 代表了实现脑机接口 (BCI) 的一种方法。通常，它使用脑电图 (EEG) 来捕捉大脑活动，这是一种非侵入式且易于应用的方法。建议利用支持向量机 (SVM) 来生成非线性决策边界。此外，还定义了特定的核函数来处理数据集缺乏线性可分性的情况 [1]。研究人员在各种应用中对基于运动想象的脑机接口 EEG 信号分类进行了大量研究 [2-7]。在 BCI 的背景下，公共空间模式 (CSP) 是经常使用的特征之一。Selim 等人 [8] 提出了一种结合吸引子元基因算法和 Bat 优化算法的混合方法。这种混合方法用于选择 CSP 的最优特征并同时增强 SVM 的参数。其他研究则探索了使用 CSP 滤波器来推导新的时间序列。作者 [9] 采用了带通滤波器 (BPF) 和独立成分分析 (ICA) 等预处理技术来消除噪音。在区分左拳和右拳动作时，显式和隐式 MI 方法的准确率分别达到了 81±8% 和 83±3%。此外，各种研究还提出了结合不同方法以提高整体性能。在 [10] 中，设计了一种用于二元类 MI 分类的融合程序。它采用互相关技术提取特征，并利用最小二乘 SVM (LS-SVM) 进行分类。通过 10CV 方法进行性能评估，并将结果与八种替代方法进行比较，结果显示显著提高了 7.4%。提取特征和执行分类的另一种重要方法是使用卷积神经网络 (CNN) [11]。通过将 LSTM 网络与空间 CNN 集成，可以增强 BCI 的性能。随后，获得一个特征向量获得了一个特征向量获得了一个特征向量