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World File Search System层数
建模300mm晶圆厂碳排放
在计算选定晶面的总设备用电后，我们将其值与晶圆厂的总电用使用情况进行了比较[9]。差异除以处理为设施值的掩码层处理的掩模层数。然后可以对按过程节点进行电气使用（逻辑显示），请参见图3。利用这种方法，我们发现设备用电量在没有EUV的40％+范围内，而EUV的范围为50％+范围。这与2007年至2011年时间范围的4个FAB的SEMATECH数据一致。设备对总用电的贡献的这些值不同于[6]中使用的60％假设。图3 EUV用电使用持续的30mJ/cm 2剂量（未填充条），并随着节点增加剂量，我们认为更反映实际需求（填充条）。euv在引言的第一个节点上，与DUV相比，DIV> EUV可以一次性减少。这是由于消除了多造影步骤。
场地规划 – 类型 1
1) 目的说明 2) 分区条例 1-19-5.300 中定义的现有和拟议用途 3) 物业地址、地籍图册和页码、地契、分区、综合规划土地用途指定、规划区域 4) 现有和拟议建筑面积的总平方英尺数以及每个现有和拟议土地用途的建筑占地面积 5) 总面积和地块尺寸、建筑限制线 - 必需和拟议 6) 高度和层数 - 必需和拟议 7) 所有装卸、停车和自行车停车位的尺寸和计算 - 现有、必需和拟议 8) FRO 地役权和说明 - 拟议和现有 9) 农业保护地役权和说明 - 拟议和现有 10) 历史资源 11) APFO 说明、出行生成表和交通影响研究计数（如适用） 12) 生命安全办公室说明、ADA 说明（如适用） 13) DUSWM 说明 - 下水道和水分类、公用设施需求 14) 卫生部门备注（如适用）
在量子图中发现隐藏层
在复杂的网络中找到隐藏的层是现代科学中的一个重要且非平凡的问题。我们探索量子图的框架，以确定多层系统的隐藏部分是否存在，如果是这样，则其程度是多少，即那里有多少个未知层。假设唯一可用的信息是在网络的单层上波传播的时间演变，因此确实可以发现仅通过观察动力学而隐藏的东西。我们提供有关合成和现实世界网络的证据，表明波动力学的频谱可以以其他频率峰的形式表达不同的特征。这些峰表现出对参与传播的层数的依赖性，从而允许提取上述数量。我们表明，实际上，只要有足够的观察时间，人们就可以完全重建行范围标准化的邻接矩阵频谱。我们将我们的命题与用于多层系统目的的波数据包签名方法进行了比较与机器学习方法。
卷积神经网络中赫布学习与反向传播在图像分类中的比较
摘要 — 目前常用的图像识别卷积神经网络与人脑有一些相似之处。然而，它们之间存在许多差异，而且成熟的反向传播学习算法在生物学上并不合理。Hebbian 学习是一种可以最小化这些差异并可能为图像识别网络提供类似大脑的有利特征的算法。在这里，我们探讨了 Hebbian 学习和反向传播之间的差异，包括准确性和隐藏层数据表示。总体而言，Hebbian 网络的表现比传统的反向传播训练网络差得多。使用不完整的训练数据和失真的测试数据的实验导致性能差异较小但仍然可见。然而，事实证明，Hebbian 网络的卷积滤波器结构比反向传播更简单、更易于解释。我们假设，改进 Hebbian 网络的扩展能力可以使它们成为具有更像大脑行为的图像分类网络的强大替代方案。
使用单个量子比特进行量子机器学习的教学方法
摘要本文通过一个具有真实数据集的明确示例，对量子机器学习 (QML) 领域进行了实践介绍。我们重点关注使用数据重新上传技术的单个量子位学习的情况。在讨论了量子计算和机器学习的相关背景之后，我们对我们考虑的数据重新上传模型进行了详尽的解释，并使用 qiskit 量子计算 SDK 在玩具和真实世界数据集中实现了不同的提议公式。我们发现，与经典神经网络一样，层数是决定模型最终准确性的因素。此外，有趣的是，结果表明，在同一组训练条件下，单量子位分类器可以实现与经典分类器相当的性能。虽然这不能理解为量子机器学习优势的证明，但它指出了一个有前途的研究方向，并提出了我们概述的一系列问题。
CFRP和GFRP的限制效应的数值模拟增强了混凝土标本
摘要用于结构增强和改造，高级复合材料（例如碳纤维增强聚合物（CFRP）和玻璃纤维增强聚合物（GFRP））经常被使用。在土木工程中的应用需要彻底了解此类材料的行为和响应。为了预测应力 - 应变行为，当前的研究重点是CFRP和GFRP增强混凝土标本的数值模拟。abaqus用于使用C3D8R固体元素对混凝土样品进行建模。材料建模考虑了混凝土的非线性压缩行为和CFRP/GFRP的线性弹性压缩行为。这项研究与正常强度的混凝土相比，研究了载荷能力的增长，并局限于无限制的强度。通过与公开的实验结果进行比较，已经确认了数值模拟的有效性。此外，仔细检查了层数的影响。此外，还进行了用GFRP和CFRP增强的标本的应力 - 应变特性的比较。
通用电路结构中的近似 t 设计
酉 t 设计是酉群上的分布，其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里，我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时，电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据，该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。
打印速度和喷嘴温度对拉伸的影响
3D 打印是一种增材制造技术，通过逐层软化热塑性长丝来快速创建 3D 模型。在使用 3D 打印技术制作物体时，有几个参数会影响打印物体的强度，包括打印速度和喷嘴温度。本研究旨在调查打印速度和喷嘴温度对使用 ABS 长丝打印产品的拉伸强度、几何形状和表面粗糙度的影响。打印速度分别为 30、40 和 50 mm/s，喷嘴温度分别为 235、245 和 255 o C。根据 ASTM D-638-02a 对打印样品进行拉伸试验。对尺寸为 30x30x40 mm 的打印样品进行表面粗糙度和几何形状测试。在垂直侧进行表面粗糙度和几何形状测试以检查层数和高度变化。结果表明，根据研究，最佳打印速度和喷嘴温度为 30 mm/s 和 255 o C，此时拉伸强度高达 33.52 MPa。
SnCQA：一种硬件高效的等变量子卷积电路架构
摘要 —我们提出了 SnCQA，这是一组硬件高效的等变分电路，分别针对置换对称性和空间格子对称性，量子比特数为 n。通过利用系统的置换对称性（例如许多量子多体和量子化学问题中常见的格子哈密顿量），我们的量子神经网络适用于解决存在置换对称性的机器学习问题，这可以大大节省计算成本。除了理论上的新颖性之外，我们发现我们的模拟在量子计算化学中学习基态的实际实例中表现良好，我们可以通过几十个参数实现与传统方法相当的性能。与其他传统变分量子电路（如纯硬件高效假设（pHEA））相比，我们表明 SnCQA 更具可扩展性、准确性和抗噪声能力（在 3 × 4 方格上的性能提高了 20 倍，在我们的案例中，在各种格子尺寸和关键标准（例如层数、参数和收敛时间）下节省了 200% - 1000% 的资源），这表明在近时间量子设备上进行实验可能是有利的。
西北地区建筑条例第 5058 号
“增建”是指建筑面积、楼面面积、建筑高度或结构楼层数的增加；“代理人”是指根据本附例与业主签订合同进行工作并已随许可申请提交规定格式的授权代理人表格的人；“改建”是指在现有建筑区域内进行的设计、拆除、移除、重建和更换，包括现有建筑占用的任何变化；“ASRAE”是指美国采暖、制冷与空调工程师学会；“申请人”是指根据本附例正式申请许可的业主或代理人；“建筑服务部”是指耶洛奈夫市规划和发展部的建筑服务部；“CASA”是指加拿大自动喷水灭火系统协会；“认证 HVAC 设计师”是指由 ASRAE 或 HRIA 认可为第 9 部分建筑 HVAC 系统认证设计师的个人，并且是 ASRAE 或 HRIA 的活跃会员； “认证喷水灭火系统