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World File Search System对角线
有心脏血管疾病对角线
B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。 分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。 在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。 环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。 该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。 通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。 关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控
SNR最大化超出对角线RIS辅助单和多个天线链接
I. Santamaria在西班牙桑坦德市的Cantabria大学通信部门（电子邮件：i.santamaria@unican.es）。M. Soleymani与德国Paderborn 33098 Uni-VersitätPaderborn的信号和系统理论小组（电子邮件：moham- mad.soleymani@sst.upb.de）。E. Jorswieck曾与德国Braunschweig 38106 TechnischeUniversitätkraunschweig一起在德国Braunschweig的TechnischeUniversität大学（电子邮件：e.jorswieck@tu-bs.de）。J.Gutiérrez与IHP-Leibniz-InstitutFür创新的Mikroelelektronik，15236 Frankfurt（Oder），德国（电子邮件：teran@ihp- microelectronics.com）。根据Grant PID2019-104958RB-C43（Adele）（Adele），Santamaria I. Santamaria的工作得到了Ciencia EInnovación和AEI部长的支持。Eduard Jorswieck的工作是由联邦教育和研究部（德国BMBF，德国）通过“Souverän计划”所支持的。数字。vernetzt。”联合项目6G-RIC，根据16Kisk020k和16Kisk031的赠款。
补充材料：量子线中的拓扑超导性，由螺旋镁介导
与费米尼类似物相比，当对角二二骨汉密顿人的对角线形式[3]时，会出现其他复杂性，这是由于必须小心保留玻色子通勤关系的事实而引起的。这特别意味着不能通过标准的统一转换对对角线进行对角线，而是通过满足t -1 p =ττz t†pτz的统一矩阵，而τz则是Nambu空间中的第三个Pauli矩阵。在参考文献中详细描述了对角度化此类汉密尔顿人的一般程序。[3]。简而言之，该过程如下：（1）在h sp = k†p k p的形式上写入Hamiltonian H SP，其中k p是遗传学上的上对角线矩阵。从数值上讲，可以通过cholesky的分解来实现此步骤。（2）通过某种标准数值方法对角线化Hermitian矩阵kPτz k†p。（3）在矢量e p =（ϵ lp，ϵ l -1，p，。。。，ϵ1 p，−ϵ1 p， - ϵ2 p，。。。， - ϵ lp），并将相应的2 L特征向量w ip存储为矩阵w p的列。（4）构造对角线矩阵D P = P
用于模拟量子多态性的张量网络方法...
3.2 使用不同优化方法计算 QAOA 假设状态的张量网络线图。“默认”和“对角线”分别显示使用全矩阵门和对角线门方法的图 3.1 所示电路的张量网络线图。“ZZ 门 + 对角线”是通过在应用公式 3.4 获得的简化量子电路上使用对角线门方法获得的。该图演示了如何通过改进量子算法到张量网络的转换来降低网络的复杂性，从而为寻找收缩阶和收缩本身提供加速。....................................................................................................................................................................................................................................................................36
了解对角价差：一种灵活的期权策略
对角线期权对时间和动量高度敏感，需要在整个交易过程中定期监督和调整。虽然对角线期权可以持有至到期，但时间价值将会丢失。如果到期时期权处于价内状态，则将自动行使，交易者将对标的资产的新头寸负责。确保您的账户资金充足，并准备好处理行使或分配。交易者通常会在到期前卖出对角线期权以获利或亏损。如果标的价格移动到或超过某个水平，交易者可以使用激活规则工具设置止损或获利订单。探索期权教育中心的文章和视频，了解有关激活规则的更多信息。
通过扭转和压缩下的增材制造产生的晶格结构的机械表征
摘要在本文中，研究了晶格结构的扭转和压缩行为。PLA（聚乳酸）材料用于组装中，并通过增材制造方法产生。在实验研究中，通过数字图像相关系统（DIC）系统研究了结构和晶格行为。使用三个不同的单元电池模型创建的模型，作为trunch八浓度，trunch八光线，带有节点的身体对角线以及两个不同的，70 mm和140毫米，总长度大小。通过压缩和扭转实验研究了单位细胞模型的影响，细胞大小对结构的强度进行了研究。获得了最大压缩应力和最大扭转，并提出了其变形。由于细胞模型的结构与扭转兼容，因此在带有节点细胞模型的身体对角线和140 mM的身体对角线中确定了最高最大扭矩。在Trunch Octa Light细胞模型和140 mM细胞长度中确定最高的压缩应力。
用非对角级数展开模拟哈密顿动力学的量子算法
模拟量子多体系统的动力学是物理学、化学和材料科学以及其他科学技术领域面临的核心挑战。虽然对于传统算法来说，这项任务通常难以完成，但量子电路提供了一种绕过传统瓶颈的方法，即通过“电路化”相关系统的时间演化。然而，当今的量子计算设备只允许对小型且嘈杂的量子电路进行编程，这种情况严重限制了这些设备在实践中的应用类型。因此，电路化程序的量子比特和门成本理所当然地成为决定任何潜在应用可行性的关键因素，而且越来越高效的算法正在不断被设计出来。我们提出了一种在量子电路上进行资源高效的汉密尔顿动力学模拟的新方法，我们认为该方法与最先进的量子模拟算法相比具有某些优势，这些优势直接转化为更短的算法运行时间[1、2]（详细比较见第 4 节）。我们通过利用量子时间演化算子在其非对角线元素中的级数展开来实现这一点，其中算子围绕其对角线分量展开 [ 3 – 5 ]。这种展开允许人们有效地积分演化的对角线分量，从而与现有方法相比降低了算法的整体门和量子比特复杂性。在我们的方法中，时间演化被分解为相同的短时间段，每个时间段都使用非对角线级数中的多个项精确近似
与脑年龄相关并加速脑衰老的心脏代谢危险因素
图 2 CMR 之间的关联。热图显示所有 CMR 的相关矩阵（已缩放），其中下对角线显示偏相关（通过从两个相关的抗性回归模型中取出残差并计算它们之间的相关性计算得出），上对角线显示完全相关。基于完全相关性对变量进行层次聚类，并显示五个聚类组，以括号中的数字表示。表 S3 提供了所有使用的缩写的详细概述，图 S9 提供了图中使用的层次聚类得出的树状图的概述