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反阴极效应对电子束产生EB等离子体中电子动力学的影响
摘要 电子束 (e-beam) 产生的等离子体在施加交叉电场和磁场 (E × B) 的情况下有望用于低损伤材料处理，并应用于微电子和量子信息系统。在圆柱形电子束 E × B 等离子体中，电子和离子的径向约束分别通过轴向磁场和径向电场实现。为了控制电子的轴向约束，这种电子束产生的等离子体源可能包含一个称为反阴极的导电边界，该边界位于等离子体与阴极轴向相对的一侧。在这项工作中，结果表明，改变反阴极电压偏置可以控制反阴极收集或排斥入射电子的程度，从而可以控制热电子（电子能量在 10-30 eV 范围内）和束电子群约束。有人提出，反阴极偏压对这些不同电子群形成的影响也与弱湍流和强朗缪尔湍流之间的转变有关。
基于PSO的MR图像分割用于脑肿瘤...
抽象的脑肿瘤分割是对医疗保健中诊断和治疗计划很重要的重要步骤。大脑MRI图像是根据建议的方法在收集数据并准备进一步分析之前先进行预处理的。建议的研究介绍了一种新策略，该策略使用以生物启发的粒子群优化（PSO）算法来分割脑肿瘤图像。为了提高准确性和可靠性，可以调整分割模型的参数。标准措施等标准度量，例如精度，精度，灵敏度，jaccard索引，骰子系数，特异性，用于绩效评估，以衡量建议的基于PSO的分割方法的有效性。建议方法的总体准确性为98.5％。随后的绩效分析分别为骰子得分系数，Jaccard指数，精度，灵敏度和特异性的91.95％，87.01％，92.36％，90％和99.7％的结果提供了更好的结果。因此，此方法对于放射科医生来说可能是有用的工具，可以支持它们诊断大脑中的肿瘤。关键字 - 脑肿瘤，群智能，粒子群优化，磁共振图像。
亚太地区主要国家量子技术政策与研发趋势
量子纠缠、拓扑绝缘体、几何拓扑、超导量子比特、稀磁半导体、随机预言模型、细胞自动机、玻色-爱因斯坦凝聚态、钻石、成像、单分子磁性、电磁感应透明性、分组密码、激子、分子间通信、粒子群优化、二硫化钼、约瑟夫森结、石墨烯、加法数学
自动配网中波动性储能系统混合配置优化策略
摘要：本研究旨在解决有源配电网（ADN）不稳定能源接入问题，包括频率调节困难、ADN 电压偏差增大、运行安全性和稳定性下降等。本研究建立了一个两阶段主要化配置模型来识别和理解波动性能源如何影响混合储能系统（HESS）。利用风能、太阳能和负荷的日预报数据来检查带有铅酸电池和超级电容器（SC）的 ADN 和 HESS。在这个规划阶段，综合成本、网络损耗和节点电压偏差被视为多目标优化模型中的最优目标，而改进的多目标优化粒子群方法用于求解容量配置的初始值。在运行阶段，以风电输出功率波动、HESS频率偏差等优化目标求解SC配置能力修正值，并利用加入混沌机制的量子粒子群算法对ADN中不同类型机组的输出进行进一步优化，基于案例33个节点实例进行仿真研究，确定最佳配置结果，仿真结果验证了模型的可行性。
生态应急行动计划2024/25
01/03/2024正在进行的网页活动。首次咨询过程完成了，包括土地所有者研讨会。区域；生态记录中心（ERIC）正在生产LNRS映射。学校与CYP和OASE的交往完成。子组一直在提高LNR的优先级和措施，大多数优先级都是完整的，并且在措施中进行了几乎完整的措施。正在进行的4个NE LNRS组与与自然英格兰的定期更新会议之间正在进行的区域会议。完成截止日期现已返回到2025年3月。模板的初稿，以完成优先级的陈述（与自然英格兰进行评论）国家角色区域描述的初稿完整（具有自然英格兰的评论）ERIC在模型上工作，以确定基线优先区域附近的连接性 /缓冲区。提出了两个型号供使用。林地子群和埃里克（Eric）举行的会议，以便埃里克（Eric）可以制作机会映射草稿进行讨论。进一步与子群体会面，以确认其他栖息地。
罗尔斯式的人工智能公平漏洞
摘要 人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 领域的研究人员和行业开发人员一致采用了罗尔斯式的公平定义。根据这一定义，如果一项技术能为最弱势群体实现性能最大化，那么该技术就是公平的。我们认为这一定义存在相当大的漏洞，可以用来使 AI/NLP 研究中导致社会和经济不平等的常见做法合法化。这些做法包括我们称之为子群测试膨胀和快照代表性评估。子群测试膨胀是指最初针对特定的技术就绪早期采用者目标群体定制一项技术，以更快地收集反馈的做法。快照代表性评估是指根据当前最终用户的代表性样本评估一项技术的做法。这两种策略都可能导致社会和经济不平等，但通常使用政治经济学中熟悉的论点并以罗尔斯公平为基础来证明其合理性。我们讨论了罗尔斯公平的平等主义替代方案，以及更广泛地说，走向全球和社会公平的 AI/NLP 研究和开发道路上的障碍。
量子信息第六章量子算法
6 量子算法 1 6.1 一些量子算法 1 6.2 周期性 7 6.2.1 寻找周期 8 6.2.2 从 FFT 到 QFT 10 6.3 因式分解 12 6.3.1 因式分解作为周期寻找 12 6.3.2 RSA 16 6.4 相位估计 18 6.5 隐藏子群问题 21 6.5.1 离散对数问题 23 6.5.2 Di?e-Hellman 密钥交换 23 6.5.3 寻找阿贝尔隐藏子群 24 6.6 量子搜索 28 6.6.1 广义搜索 31 6.7 Grover 算法是最优的 32 6.8 使用量子计算机模拟量子物理 35 6.8.1 模拟局部汉密尔顿量的时间演化 35 6.8.2 估计能量特征值和能量特征态的准备 39 6.9 轻度纠缠量子计算的经典模拟 42 6.10 局部哈密顿问题的 QMA 完备性 46 6.10.1 3-SAT 是 NP 完全的 47 6.10.2 受挫自旋玻璃 49 6.10.3 量子 k 局部哈密顿问题 50 6.10.4 构造和分析哈密顿量 51
生成式人工智能：电源可靠性和
风能和太阳能对于应对气候变化和实现碳中和目标至关重要。由于其固有的不可预测性，可再生能源对电力系统的瞬态电压稳定性、可靠性和灵活性构成威胁。这些后果可能会增加电力系统设计的复杂性。本文介绍了一种用于控制基础和网络设计的两层优化方法，以讨论可再生能源对电力系统规划的影响，特别是在可靠性和瞬态电压稳定性方面。发电机和储能单元的建设设计由上层网络规划决定，该规划评估系统可靠性指数。瞬态稳定性要求以及建设和维护费用由下层挑战解决。建议使用自适应粒子群优化 (PSO) 的两层迭代技术来成功解决非线性问题。在 IEEE 33 测试系统上实施建议的方法证明了其实用性。除了提高网络的运行效率和可靠性之外，研究结果表明，建议的优化方法还可以解决系统和组规划方面的问题。未来电力系统的运行和规划可能会从结果中得到启示。关键词：气候变化、可再生能源、双层优化、电压稳定性、粒子群优化算法 1. 引言
脑电图通道选择的空间选择优化
摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成，用于记录一定时间段内的脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过对EEG信号进行通道选择优化来分析EEG癫痫通道，即使用空间选择（SS）和粒子群优化（PSO）方法。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在进行渠道选择与优化之前，首先利用K最近邻（K-NN）对输入到渠道选择与优化系统的数据进行分类，得到最佳的K值。本次癫痫脑电信号通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中获得通道，然后可以使用 PSO 对其进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获取的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成的、用于记录一定时间段内脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过使用空间选择 (SS) 和粒子群优化 (PSO) 方法优化 EEG 信号上的通道选择来分析癫痫 EEG 通道。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在选择和优化渠道之前，使用K最近邻（K-NN）进行分类，从作为渠道选择和优化系统输入的数据中获取最佳K值。癫痫脑电通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中，我们得到了通道，然后可以使用 PSO 进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获得的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。 1. 简介
一种多策略自适应综合学习PSO算法及其应用
摘要：本文引入综合学习、多种群并行和参数自适应等思想，提出一种多策略自适应综合学习粒子群算法。该算法设计多种群并行策略，提高种群多样性，加速收敛；实现种群粒子交换与变异，保证粒子间信息共享；将全局最优值加入速度更新，设计新的速度更新策略，提高局部搜索能力；采用综合学习策略构造学习样本，有效促进信息交换，避免陷入局部极值；通过线性改变学习因子，设计新的因子调整策略，增强全局搜索能力；设计一种基于S型递减函数的自适应惯性权重调整策略，均衡搜索能力。最后，选取一些基准函数和光伏参数优化，该算法在10个函数中的6个上取得最优性能。结果表明，所提算法与粒子群优化的一些变体和其他算法相比，多样性、求解精度和搜索能力都有了很大的提高，为光伏发电这一复杂的工程问题提供了更有效的参数组合，从而提高了能量转换效率。