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气隙互连的机械稳定性
芯片包装相互作用包装的影响是整体上互连结构遭受特殊的外部应力。以塑料翻转包裹为例；在填充底漆之前，最高的热载荷发生在模具固定期间。对空气间隙结构的CPI效应进行了250°C的反射温度的无PB-焊料。包装中的基板是有机的，模具尺寸为8x8 mm 2。在略有不同的3D有限元模型上，多级子模型技术和VCCT用于计算最外层焊球下相关接口处的裂纹驱动力。[8,9]在蚀刻停止/钝化（ESL）和低k介电或气隙之间，在每个金属水平上放置在每个金属水平上放置的Horizontal裂纹计算错误。每个裂纹宽0.1 µm，长2 µm，在接线方向上延伸，如图4所示。在完整的低K集成方案中，由于SIO2和低K层之间的弹性不匹配，在M3间的裂纹3中，ERR最高。首先检查了空气间隙实施的效果，用于跨层次的全气隙结构，在该结构中，空气间隙取代了M3的所有金属间介电（IMD）。这导致裂纹3中的ERR中的大约5倍急剧增加。应注意的是
爱因斯坦-波多尔斯基-罗森悖论和亚核子尺度的量子纠缠
1935 年，爱因斯坦、波多尔斯基和罗森 (EPR) 提出了一个量子理论悖论 [ Phys. Rev. 47 , 777 (1935) ]。他们考虑了两个量子系统，最初允许它们相互作用，后来它们分离。对一个系统进行的物理可观测量必须立即影响另一个系统中的共轭可观测量 — — 即使两个系统之间没有因果关系。作者认为这是量子力学不一致性的一个明显表现。在 Bjorken、Feynman 和 Gribov 提出的核子部分子模型中，部分子（夸克和胶子）被外部硬探针视为独立的。标准论点是，在被提升到无限动量框架的核子内部，在硬相互作用过程中，具有虚拟性 Q 的虚拟光子探测到的部分子与核子的其余部分没有因果关系。然而，由于色限制，部分子和其余核子必须形成色单重态，因此必须处于强关联量子态——因此我们在亚核子尺度上遇到了 EPR 悖论。在本文中，我们提出了一种基于部分子量子纠缠的解决这一悖论的方法。我们设计了一种纠缠实验测试，并使用大型强子对撞机的质子-质子碰撞数据进行测试。我们的结果为亚核子尺度上的量子纠缠提供了强有力的直接指示。
锂离子电池状态和参数估计的新级联框架
摘要：锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止，电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外，一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下，构成所谓的扩展等效电路模型，并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架，但这些估计框架的本质尚未更改。因此，电池监视结果的改进有限。因此，本文提出了一种新的电池监视结构。首先，由于叠加原则，提取了两个子模型。对于非线性，进行了可观察性分析。表明，局部可观察性的必要条件取决于电池电流，电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后，获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法，即卡尔曼过滤器，扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外，电池容量估计更快，更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
关于拓扑绝缘体的注释
这些笔记中涵盖的主题呈现出不同级别的细节和数学严格的层次。讲座1介绍了后来讲座中考虑的几种拓扑绝缘子模型，并简要描述了关注的主要主题：不对称运输。讲座2的重点是从更多的显微镜描述中衍生宏观部分差分模型。讲座3至5个分析，用于磁性绝缘体的磁性schr odinger和狄拉克模型。这些笔记的核心是讲座6至10的材料。不对称转运首先在一维环境中考虑。然后，二维哈密顿量由一般的伪差异操作员进行建模，由域壁扩展进行分类，并以弗雷德霍尔姆操作机的边缘电导率和折射率的形式分配了几种等效的拓扑，均由Fredholm Opera tork的折叠式和折射率分配。讲座11和12描述了散装不同不变的概念，并调查了几个不变性的定义和计算，包括地图，绕组数字和Chern数字。第13节提出了界面传输问题作为整体方程的重新印象。这使我们能够对界面传输进行准确的数值模拟，并验证拓扑不变的鲁棒。讲座14将这些讲座中开发的理论应用于门控扭曲的双层石墨烯的分析。
使用Fermatean双极犹豫模糊逻辑
在日益提高的环境意识的时代，有效的废物管理的重要性不能被夸大。纸板在造成废物产生的许多材料中脱颖而出。有了适当的纸板收集和回收实践，人们可以产生重大的改变，并带领前往更可持续的未来。在这方面，本文试图通过循环经济方法配置综合的绿色非线性运输系统，以减轻瓦楞纸废物对社会，经济和环境场所的负面影响。这种非线性运输系统旨在优化目标，包括整体运输支出，碳足迹和旅行时间。通过不结合循环经济的影响，从提出的模型中进一步开发了一个子模型。在这里，设计了不确定性时间顺序的Fermatean双相犹豫模糊集理论，及其全维方面。建议通过采用两种方法，加权总和方法和全球标准方法来解决建议的运输系统。此外，还进行了案例研究，以详细说明设计的可持续管理瓦楞纸模型的相关性。结果表明，当三个目标被视为z 1 = 6、178、094时，全局标准方法会产生更好的结果。42，z 2 = 61，080。248，z 3 = 21，067，183。1。结果表明，将循环经济整合到供应链模型中会带来可持续性，并减少与之相关的生态和人类危害。最后，有一个灵敏度分析，管理洞察力以及局限性和未来计划的结论。
量子稳定器代码的超对称性结构理论
我们研究了有限温度和边缘引起的对电荷和电流密度的影响，该电荷位于磁通量螺纹的2D锥形空间上。场算子在圆形边界上受约束，与圆锥形顶点，袋边界条件以及条件在术语前面的相反符号的条件约束。在二维空间中存在两个clifford代数的不相等表示，并为实现这些表示形式的两个字段提供了分析。圆形边界将锥形空间分为两部分，称为内部（I-）和外部（E-）区域。径向电流密度消失。对于一般的化学势情况，在两个区域中，电荷的预期值和方位角电流密度都明确分离。它们是磁通量的周期性功能和奇数功能，在磁通量和化学势的迹象的同时变化下。与文献中先前考虑的费米凝结物的重要差异是，当观测点趋于边界时，平均电荷和当前密度在极限中是有限的。在电子区域中，所有旋转模式都是规则的，总电荷和电流密度是磁通量的连续功能。在I区中，相应的期望值是在磁通量与通量量子之比的半数值下不连续的。这些不连续性来自I区中不规则模式的贡献。2D费米子模型，在奇偶校验和时间反向转换下（在没有磁场的情况下）结合了两个旋转磁场，意识到克利福德代数的不相等表示。讨论了这些模型中的总电荷和当前密度，以针对单独字段的边界条件的不同组合进行讨论。在2D Dirac模型描述的石墨锥中讨论了电子子系统的应用。
本地化
人工智能 (AI) 已成为我们社会的主要组成部分之一，其应用范围涵盖我们生活的方方面面。在这个领域，复杂且高度非线性的机器学习模型（例如集成模型、深度神经网络和支持向量机）在解决复杂任务方面始终表现出卓越的准确性。尽管准确，但人工智能模型通常是我们无法理解的“黑匣子”。依赖这些模型会产生多方面的影响，并引发对其透明度的重大担忧。敏感和关键领域的应用是尝试理解黑匣子行为的强大动机因素。我们建议通过聚合“局部”解释在黑匣子模型之上提供可解释层来解决此问题。我们提出了 GLocalX，一种“局部优先”模型不可知解释方法。从以局部决策规则形式表达的局部解释开始，GLocalX 通过分层聚合它们，将它们迭代地概括为全局解释。我们的目标是学习准确但简单且可解释的模型来模拟给定的黑匣子，并且在可能的情况下完全取代它。我们在标准和受限设置中的一组实验中验证了 GLocalX，这些实验对数据或本地解释的访问有限或根本没有访问。实验表明，GLocalX 能够使用简单和小型模型准确模拟多个模型，与原生全局解决方案相比达到最先进的性能。我们的研究结果表明，即使在具有高维数据的复杂领域中，也通常可以实现分类模型的高水平准确性和可理解性，而不必用一个属性换取另一个属性。这是值得信赖的人工智能的关键要求，对于高风险决策应用程序的采用必不可少。
![arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/d\d0bf430e10cc6e82682ce4b975834a9490c69344.png)
arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日
傅里叶级数善于将复杂函数分解为更简单的三角分量，与量子计算的固有特性（如叠加和干涉）无缝契合。这种协同作用使量子信息得到更有效、更精确的表示，大大增强了数据处理、分析和探索量子数据中的周期模式的能力。这项工作深入探讨了傅里叶级数在量子机器学习 (QML) 中应用的巨大优势，并将其与量子计算的独特契合与传统方法进行了对比。傅里叶级数是一种数学工具，它允许我们用正弦和余弦的组合来建模任意周期信号。它的主要优点是从一个域转换到另一个域时需要更多的信号信息。事实上，这个级数并不适用于所有信号（狄利克雷条件 [1]）；然而，在各个领域和部门，傅里叶级数是将信号从时域转换到频域的工具，将其分解为谐波相关的正弦函数。在量子计算中，特别是在量子机器学习 (QML) 分支中，量子模型由参数函数 f (x, θ) 描述，该函数受一些独立变量 x（可能是我们的输入数据）和一些参数 θ 的影响，这些参数帮助我们的函数尝试在输入数据中推广自身。考虑到这一点，并了解傅里叶级数对信号处理的巨大影响，因此，分析和实验傅里叶级数如何影响量子模型是非常有趣的，因此，如果它可以帮助我们