国防部长建立一项计划,与从事国防研究和工程活动的高等教育机构合作,并任命一名学术联络员。还要求国防部公布中国机构名单。这项要求在2020财年国防授权法第1281节中做了进一步修改和更新,以支持保护国家安全学术研究人员免受不当影响和其他安全威胁。2024财年国防授权法第1223和1224节还做了其他修改,要求在2025年7月之前提交关于第1286节政策和程序以及NSPM-33实施情况的报告。新增内容还要求国防部通知涉嫌故意与第1286节名单上确定的实体接触的个人,建立上诉程序和年度合规认证要求。 《2025 财政年度国防授权法》第 226 条和第 238 条增加了对国防部定期审查研究奖项的要求,以确保符合国防部当前的研究安全政策,并禁止国防部向与第 1286 条清单中确定的实体合作开展基础研究的高等教育机构提供资金。•《2020 财政年度国防授权法》第 1746 条要求
了解经济不确定性冲击在工业分类水平上的影响对于财政和货币政策对经济不确定性冲击的反应至关重要。我们使用澳大利亚季度数据从1987年:2到2018:4估算了SVAR模型:4。本文的结果强调,各个行业对经济不确定性冲击具有独特的反应,并不一定反映了更广泛的总体宏观经济的反应。我们找到了以下风格化的事实; i)在澳大利亚的投资,产出和就业方面,建筑业是经济不确定性冲击受到经济不确定性冲击的影响最大的行业; ii)金融和保险服务行业还经历了这些冲击的大幅下降,尤其是投资和就业指标; iii)证明经济不确定性对政府发挥重要作用的采矿,医疗保健和社会援助以及公共管理和安全行业的影响较小。
1美国北京技术学院,北京技术研究所,北京100081,北京技术研究所的光学和光子学院,西拉顿大学生物医学工程学院 美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6,美国6号癌症研究所,普渡大学,西部拉斐特,美国,美国,†这些作者同等贡献:hao-cheng gao,fan Xu
E-ELT 欧洲极大望远镜 EFT 有效场论 EM 电磁 EMRI 极端质量比螺旋 EoS 状态方程 ET 爱因斯坦望远镜 EWPT 电弱相变 FLRW 弗里德曼-勒梅特-罗伯逊-沃克 FOPT 一级相变 GB 银河双星 GW 引力波 GR 广义相对论 IMBBH 中等质量双黑洞 IMS 干涉计量系统 IR 红外线 KAGRA 神冈引力波探测器 KiDS 千度巡天 K CDM 宇宙常数加冷暗物质 LIGO 激光干涉引力波天文台 LISA 激光干涉仪空间天线 LSS 大尺度结构 MBBH 大质量双黑洞 MBH 大质量黑洞 MCMC 马尔可夫链 蒙特卡罗 MHD 磁流体动力学 NG 南部后藤 PBH 原始黑洞 PISN对不稳定超新星 PLS 幂律敏感性 ppE 参数化后爱因斯坦 PTA 脉冲星计时阵列 RD 辐射主导 QCD 量子色动力学 SGWB 随机引力波背景 SKA 平方公里阵列 SM 粒子物理标准模型 SNR 信噪比 SOBH 恒星起源黑洞 SOBBH 恒星起源双黑洞 TDI 时域干涉测量 UV 紫外
摘要:提出了一种用于编码对相干显微镜中成像样品的复杂幅度场进行编码的通用方法,其中不需要对两个干涉梁中的任何一个限制。因此,成像梁通常可以与任何其他复杂振幅分布,尤其是考虑两个正交方向的任何其他复合幅度分布,尤其是自身的相干和移位版本。复杂的场值是通过一种新型基于Cepstrum的算法(称为空间移动Cepstrum(SSC))基于对象场频谱的互相关项的加权减法而被称为空间转移的CEPSTRUM(SSC),此外,除了从Holograper and Interviental的组合中,一项均具有一定的信息(一个范围)(一个范围)(一个范围)(一个范围)(一个范围),该效率是一份逐步播放的一部分(一个)。干涉梁移动1像素。结果,由于检索了该过程中涉及的三个干涉场的复杂幅度,因此视野的三倍。对此方法的概念验证验证,称为基于CEPSTRUM的干涉显微镜(CIM),考虑了考虑使用外轴全息构型,用于检索在紧凑的QUASIC-CASI-COMON-COMON-COMPOCT QUASIC-COMPONT QUASIC-COMPONT COMPLITACH PATER仪中的交叉相关性。包括不同类型的相样品的实验结果(包括分步校准和演示的分辨率测试目标以及固定的生物样本)。
基于Elitzur-Vaidman炸弹测试仪,请参见:A.C。Elitzur和L. Vaidman,“无量子机械互动测量”。物理基础23,987(1993)。由John Donohue创建的IQC科学外展团队与IQC-OUTREACH@UWATERLOO.CA量子计算机研究所Quantum Computing Institute of Waterloo University of Waterloo of Waterloo 200 University Ave. W. W. W. W. W. Waterloo,N2L3G1版权所有滑铁卢大学。IQC的使命是通过在最高国际层面的跨学科合作来开发和推进量子信息科学技术。 由IQC独特的基础架构启用,世界顶级实验者和理论家在跨越量子计算,通信,传感器和材料的领域中取得了强大的新进步。 IQC屡获殊荣的外展机会促进了学生,老师和社区的科学好奇心和发现。 uwaterloo.ca/institute-for-quantum-computingIQC的使命是通过在最高国际层面的跨学科合作来开发和推进量子信息科学技术。由IQC独特的基础架构启用,世界顶级实验者和理论家在跨越量子计算,通信,传感器和材料的领域中取得了强大的新进步。IQC屡获殊荣的外展机会促进了学生,老师和社区的科学好奇心和发现。 uwaterloo.ca/institute-for-quantum-computingIQC屡获殊荣的外展机会促进了学生,老师和社区的科学好奇心和发现。uwaterloo.ca/institute-for-quantum-computing
J. Tolley;酷刑文森特;亚历杭德罗·托雷斯·奥古拉; Treutlein Philipp;安德里亚长号; Yu-dai Tsai; Uphrecht Christian; Stefan Ulmer;丹尼尔·瓦卢克(Daniel Valuch);村庄的巴斯科宁; Veronica-Accesses; Nicholay V. Vitanov; Vogt Christian;沃尔夫·冯·攀登; AndrásVukics; Reinhold Walser;金·王(Jin Wang);伍兹·沃伯顿(Woods Warburton);韦伯日期亚历山大;安德鲁·恩兹劳斯基(Andrew Wnzlawski);迈克尔·沃纳(Michael Werner);杰森·威廉姆斯;帕特里克·温德斯特(Patrick Windpassinger);彼得·沃尔夫;丽莎·沃纳(Lisa Woerner);安德鲁穆罕默德·雅希亚(Mohamed E. Yahia); Emmanuel Zembrini Cross;穆斯林·扎里(Moslem Zarei);明朗Zhan;林周; Jure Zupan; ErikZupanič
来自有或没有错过横向动量(E MISS T)的各种搜索的广泛搜索结果,用于限制一个两higgs-doublet模型(2HDM),并介导了普通和暗物质和暗物质(2HDM+ a)之间的相互作用,并介导相互作用。在2015 - 2018年期间,在大型强子对撞机的Atlas检测器记录的质子 - 质子碰撞数据中,质子 - 普罗顿碰撞数据的分析最多可消耗139 fb 1。三个最敏感搜索的结果是统计上的。这些搜索目标特征是带有巨大的t和lepton腐烂的Z玻孔;大小姐T和Higgs玻色子腐烂到底部的夸克;并分别在最终的夸克和底部夸克的最终状态下产生带电的希格斯玻色子。的约束是针对2HDM+ a中几个常见和新基准的场景得出的。2024科学中国出版社。由Elsevier B.V.和Science China Press出版。这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
摘要 - 本文探讨了超导量子干扰装置(鱿鱼)在空气防御中的潜在应用。强调量子技术的重要性,我们深入研究了乌贼的理论基础,电路设计和实际应用,尤其是专注于它们在增强军事环境中网络安全方面的作用。这项研究强调了鱿鱼在改善雷达灵敏度和分辨率,确保安全通信和加强网络安全度量方面的优势。通过整合定性分析和文献综述,我们提供了有关鱿鱼如何改变防空系统的全面概述。调查结果表明,该领域的进一步研究和发展可能会导致军事技术的重大进步,从而使国防系统更加强大和可靠。
摘要。视频时间基础旨在确定与给定自然语言查询最相关的未修剪视频中的视频片段。现有的视频时间本地化模型依靠特定的数据集进行培训,数据收集成本很高,但在跨数据库和分发(OOD)设置下表现出较差的概括能力。在本文中,我们提出了一种降雨,以利用预先训练的大型模型的能力,从而利用了EDEO T EMPORAL G圆形(TFVTG)方法。天真的基准是在视频中列举建议,并使用预先训练的视觉语言模型(VLM)根据视觉语言对齐来选择最佳建议。然而,大多数Exting VLM都经过图像文本对或修剪的视频剪辑对训练,这使得(1)抓住关系并区分同一视频中多个事件的时间边界; (2)在视频中理解并敏感事件的动态过渡(从一个事件到另一个事件的过渡)。要解决这些问题,首先,我们建议利用大型语言模型(LLMS)分析查询文本中包含的多个子事件,并分析这些事件之间的时间顺序和关系。其次,我们将一个子事件分为动态过渡和静态状态部分,并使用VLMS提出动态和静态评分功能,以更好地评估事件和描述之间的相关性。代码可在https://github.com/minghangz/tfvtg上找到。最后,对于LLMS提供的每个子事件描述,我们使用VLMS定位与描述最相关的TOP-K提案,并利用LLMS提供的子事件的OR-DER和关系来过滤和集成这些建议。我们的方法在Charades-STA和ActivityNet字幕数据集上的零照片视频基础上实现了最佳性能,而无需进行任何培训,并在跨数据库和OOD设置中展示了更好的通用功能。
