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具有相同粒子的量子协议中的纠缠和非局部性
摘要：我们研究了使用相同粒子系统的纠缠和非本地性的作用。与可区分的粒子不同，对于无法区分和单独解决的系统的纠缠和非局部性概念仍在争论中。我们阐明了为什么避免不一致和悖论的唯一方法是基于第二个量化形式主义的方法，因此，它是模式的纠缠，而不是真正重要而不是粒子本身的粒子填充的纠缠。的确，通过计量学和传送方案，我们表明，不一致是在强制纠缠和非本地性的表述中出现的，而不是相同粒子的特性，而不是它们可以占据的模式。的原因是，在相同的粒子不能，可以始终解决正交模式。
从3D服装的人类数据
本文解决了任意目标服装几何形状重建的问题。我们提出了一种估计动画副本及其正确2D老板的方法。基于可区分的服装模拟器，我们的方法执行了一个优化过程，旨在最大程度地减少服装的模拟形状和目标几何形状之间的差距，同时保留了理想的特性，例如左右对称性。，我们实施了一个反向服装设计链，以与时装行业和仿真软件标准化的服装建模过程保持一致。该系统旨在通过修改2D模式并调整材料的特性来重建服装的几何形状，然后允许将衣服放置在载体的身体模型周围，并通过模拟恢复。
查看/开放 - refubium -FreieUniversität柏林
i ˆγi。基本要求是，涉及量子点电荷以及感兴趣的主要产物（保守的量子点）的局部奇偶校验ˆπ，并且合并平等的两个特征空间ˆπ产生了可区分的测量信号。我们发现量子读数可能必须依靠测量量子点接触电流的噪声相关性。平均电流仅针对细胞的参数或在存在松弛过程的情况下瞬时编码Qubit读数。我们还讨论了相应的测量时间和分解时间，并考虑了对测量方案有害的残留主要杂交杂交等过程。最后，我们强调的是，基本机制（我们称为对称性保护的读数）是相当一般的，对Majorana和非Majorana系统具有进一步的影响。
方差特征保留运动想象 BCI 的共同空间模式
方法：本研究提出了一种方差特征保持的 CSP（VPCSP），并通过基于图论的正则化项对其进行了修改。具体来说，我们在局部保留方差特征的同时计算投影数据的异常损失。然后，通过引入拉普拉斯矩阵将损失重写为矩阵，从而将其转化为与 CSP 等价的广义特征值问题。本研究在来自 BCI 竞赛的两个公共 EEG 数据集上评估了所提出的方法。改进的方法可以提取稳健且可区分的特征，从而提供更高的分类性能。实验结果表明，所提出的正则化显著提高了 CSP 的有效性，并且与已报道的改进 CSP 算法相比取得了显著更好的性能。
首次实验演示稳健的 HZO/β-Ga2O3 ...
摘要——我们通过实验证明了蓝宝石衬底上工作温度高达 400 ◦ C 的坚固的 β-氧化镓 (β-Ga 2 O 3) 铁电 (FE) 场效应晶体管 (FeFET)。原子层沉积 (ALD) Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 [氧化铪锆 (HZO)] 用作 FE 电介质。研究了 HZO/β-Ga 2 O 3 FeFET 在高温下的突触行为应用。这些器件表现出可区分的极化切换操作，输出电导由 FE 门上的输入脉冲数准线性控制。在模拟中，使用带有简单的两层多层感知器 (MLP) 网络的修改后的国家标准与技术研究所 (MNIST) 数据集，片上学习准确率在高温下达到 94%。这些超宽带隙半
量子波动阻碍了Landauer限制附近的有限时间信息
信息是物理的，但是在有限的时间内也可以处理信息。在涉及计算协议的情况下，量子制度中的有限时间处理可以动态产生连贯性。在这里我们表明这可以具有重要的热力学意义。我们证明，在经历有限的时间信息擦除协议的系统的能量本质上产生的量子相干性产生了极端耗散的罕见事件。这些波动纯粹是量子的起源。通过研究缓慢驱动极限的耗散热量的全部统计数据，我们证明了连贯性为所有统计累积物提供了非负贡献。使用单个位擦除的简单和范式示例，我们表明这些极端的耗散事件在实验上可区分的特征产生独特的典范。
随时间延迟的分数阻尼动力学系统的有限时间稳定性
分数微分方程为纪念和可遗传的特征提供了出色的设备。诸如Caputo衍生物，Riemann – Liouville衍生物等分数衍生物具有其个体优势和缺点。在特定函数可区分的情况下，Riemann – Liouville衍生物无法使用。在这种情况下，可以使用Caputo衍生物来求解微分方程。与分数衍生物有关的研究在许多不同的应用中已经建立了良好，并且绝对足够[1、11、15、16、26、28]。时间延迟发生在系统中，但受到不同原因，例如通信延迟，能源对话等。系统状态，测量或控制输入的时间延迟的出现是几个实际系统中不可避免的[6，7，35，36]。这是系统不稳定的主要原因。时间延迟是分析最多的
基于机器学习模型的Web应用程序，以预测糖尿病血糖
在决策树合奏中提升倾向于提高准确性，而覆盖范围较小的风险很小。在Azure机器学习中，增强的决策树使用MART梯度增强算法的有效实现。梯度提升是用于回归问题的机器学习技术。它使用预定义的损耗函数以逐步构建每个回归树，以测量每个步骤中的错误并在下一个步骤中纠正它。因此，预测模型实际上是弱预测模型的集合。在回归问题中，以逐步的方式增强一系列树，然后使用任意可区分的损失函数选择最佳树[27]。像随机森林一样，它使用了许多较小，较弱的模型，并将它们融合到最终的总结预测中。但是，
先进材料与可持续能源（G-AMSE22）
复合材料是指由两种或多种可见结合且不会相互溶解的成分组成的材料组，具有所用材料的所需特性（Kaw 2014）。Ersoy（2001）将复合材料定义为由至少两种不同材料组合而成的用于特定用途的材料组。它通常由复合材料、低强度树脂或基质和少量增强元素组成。复合材料的成分在宏观层面上以保持其极限的方式组合在一起。当检查复合材料时，可以看到成分是经过选择的，并且它们处于可区分的水平。尽管这些材料表现出均匀的特性，但它们实际上具有异质结构。在这种情况下，尽管在分子和原子水平上组合的材料看起来是均匀的，但它们不属于复合材料类（Şahin 2000）。
探索黑洞模仿：广告的电磁和重力签名黑色壳
我们研究抗 - de Seitter（ADS）黑色壳（也称为Ads Black Bubbles）的电磁和重力特性 - 一类量子重力动机的黑洞模拟物，在经典限制中被描述为物质的超级壳壳。我们发现它们的电磁特性与黑洞非常相似。然后，我们讨论这些物体与黑洞可区分的程度，包括黑色壳模型内的内在兴趣，以及作为外来紧凑型物体（ECOS）其他类似努力的指南。我们研究光子环和透镜带特性，与非常大的基线干涉法（VLBI）观测值有关，以及引力波可观测值 - Eikonal极限中的准模式和非静态潮汐壳的静态潮汐壳（与正在进行和即将来临的Gravitation Gravitation Waver toughational Wave观测）相关。