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World File Search System对时间
利用机器学习对时间相关量子哈密顿量进行断层扫描
相互作用的量子汉密尔顿量是量子计算的基础。时间无关的量子汉密尔顿量的基于数据的断层扫描已经实现，但一个开放的挑战是使用从一小部分自旋局部获取的时间序列测量来确定时间相关的量子汉密尔顿量的结构。物理上，自旋系统在时间相关驱动或扰动下的动态演化由海森堡运动方程描述。受这一基本事实的启发，我们阐明了一个物理增强的机器学习框架，其核心是海森堡神经网络。具体来说，我们根据基于海森堡方程的一些物理驱动损失函数开发了一种深度学习算法，该算法“强制”神经网络遵循自旋变量的量子演化。我们证明，从局部测量中，不仅可以恢复局部汉密尔顿量，而且还可以忠实地重建反映整个系统相互作用结构的汉密尔顿量。我们在各种结构的自旋系统上测试了我们的海森堡神经机。在仅从一次自旋进行测量的极端情况下，实现的断层扫描保真度值可以达到约 90%。开发的机器学习框架适用于任何时间相关系统，其量子动力学演化受海森堡运动方程控制。
利用深度神经网络解决量子动力学中的逆问题：机器学习对时间相关最优控制场的预测 Xi
逆问题在物理科学中持续引起人们的极大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深度神经网络来预测时间相关的最优控制场 E(t)，从而实现降维量子动力系统中所需的电子跃迁。为了解决这个逆问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：(1) 用于预测频域中功率谱的频率和幅度内容的前馈神经网络（即 E(t) 的傅里叶变换）；(2) 用于直接预测时域中的 E(t) 的互相关神经网络方法。这两种机器学习方法都为探索底层量子动力学提供了互补的方法，并且在准确预测最优控制场的频率和强度方面也表现出色。我们为这些深度神经网络提供了详细的架构和超参数，并为每个机器学习模型提供了性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，特别是深度神经网络，可以作为一种经济有效的统计方法来设计电磁场，以实现这些量子动力系统中所需的转变。
BTL 读出系统 2020 年 4 月 27 日
挑战： • 尽量减少 DCR 噪声和堆积对时间分辨率的影响 • 应对极高的速率（每通道 2.5 MHz MIP + 5 MHz 低 E 命中） • 处理探测器寿命期间动态范围的变化（因子 4）
2021-2022 Shuler奖裁决专栏
有时她以技术技能的方式移动和跳舞，按照对时间，地点，风格和作品节奏的敏感性分享舞台。她有时会唱歌并以技术技巧进行唱歌，表现出词典，措辞，音调，发音，呼吸控制，方言，时机和起搏。
FNETP -03-1330375.pdf-研究门户 - 班戈大学
生理网络涉及多组分系统，其反馈循环有助于自我调节。生理现象伴随着时间延迟效应，可能导致其行为的振荡甚至混乱的动态。类似动力学在受延迟光学反馈的半导体激光器中发现，其中动态通常包括时间延迟签名。在半导体激光器的许多应用中，对时间延迟签名的抑制至关重要，因此为此目的采用了几种方法。在本文中，提出了实验结果，其中使用的光子过滤器用于抑制延迟光学反馈效应的半导体激光器中的时间延迟特征。使用了两种类型的半导体激光器：离散模式半导体激光器和垂直腔体发射激光器（VCSELS）。表明，通过使用光子滤波器，对时间延迟签名的完全抑制可能会在离散模式半导体激光器中受到影响，但是签名的残余仍然存在于VCSELS中。这些结果有助于更广泛地理解复杂系统中的时间延迟效应。探索光子过滤器作为抑制时间延迟签名的一种手段，为在不同领域的潜在应用开辟了途径，从而扩展了这项研究的跨学科性质。
61-REPF-CABINET-REPORT-NOVERT-NOVENDER-NOVENDER-2014。 ...
代表团与社区资助小组协商，该小组可以授予10,000英镑的赠款。这些项目是Broomfield Football Club（项目2）和Roxwell Checkers Community Society（项目6）。决定了在授权下的这两个项目之前的决定，因为两者都对时间敏感，两个组织都需要资助承诺，以便从其他来源获得额外资金或满足其他关键要求。未经及时批准，整体项目有风险。
美国陆军工程兵团
时间序列工具箱是一个在线分析工具，用于对时间序列数据进行初步分析，其中标准分析方法可应用于用户上传的数据集、预加载的流量数据和预加载的阶段数据。该工具最初是为了满足频繁但多样化的时间序列分析需求而开发的，它能够实现更一致、可重复和高效的时间序列分析。无需编程专业知识，用户就可以部署精简的分析管道，发现以前隐藏的数据模式，并快速从数据采集转向分析洞察。这可以帮助工程师和规划人员专注于他们最擅长的领域——将他们的专业知识应用于以上下文为中心的问题。该工具特别有助于分析时间序列数据中的趋势、季节性和非平稳性。本用户手册的目的是支持使用 2022 年发布的时间序列工具箱 2.0 版。用户手册包括对时间序列工具箱中包含的技术概念的讨论以及对用户界面的描述。本用户指南并未涵盖使用该工具可能遇到的所有情况。进行时间序列分析的第一步是执行数据上传和预处理方法，这些方法在第 1.3 节中进行了描述。时间序列工具箱不能替代对专业工程判断的服从。