CWPP 并非千篇一律,而是针对其所涵盖的社区而独有的 • 多次公开会议 • 流域范围调查 • 通过社交媒体等进行参与。• 出席社区活动、研讨会 • + 30 天公众意见征询期
Agilex 5 FPGA 具有独特的功能组合,为您提供开发集成高性能 AI 的定制硬件所需的一切。这些功能的核心是一种称为 AI 张量模式的新型操作模式,该模式针对 AI 计算中使用的常见矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整。此模式具有旨在有效处理小矩阵和大矩阵大小的功能。与 Cyclone V FPGA 相比,单个带有 AI 张量块的增强型 DSP 在单个 DSP 块的 INT8 操作中实现了高达 25 倍的峰值、理论上的 TOPS 改进。
IRCTC 注册用户需要使用“我的账户”中的“验证用户”选项通过 Aadhaar 验证其用户资料。 用户的 IRCTC 资料将通过向与 Aadhaar 号码关联的手机号码发送 OTP 进行验证。成功提交 OTP 后,用户将被标记为已成功通过 Aadhaar 验证。 所预订机票上的至少一名 (1) 乘客(每月超过 12 张票)也应通过 Aadhaar 验证。 用户需要通过各自的 Aadhaar 号码验证可能的乘客,并将经过验证的乘客存储在乘客主列表中。这应该在开始机票预订流程之前完成,每月超过 12 张票。 用户可以在预订时从主列表中添加经过 Aadhaar 验证的乘客,以预订额外的机票,每月最多 24 张票。
结构 六角形 (PDB ID: 7R96) 菱面体 (PDB ID: 3GBI) 5 分辨率 5.68 Å 4.00 Å 空间群 P6 3 R3
摘要 飞行颤振测试是任何新飞机项目认证过程不可或缺的一部分。颤振测试是包线扩展的主要条件。本文总结了自主研发战斗机的颤振测试计划,以清除其基线配置的作战飞行包线。颤振清除所采用的方法包括飞行前颤振分析和飞行颤振测试相结合。通过沿着恒定马赫和/或恒定 CAS 线的离散步骤组合完成全包线扩展。通过处理飞行颤振测试数据并确保阻尼系数满足基于适航标准得出的清除标准,计算各种全局飞机模式的频率和阻尼系数(%g),从而获得清除。测试结果表明,正如分析估计所预测的那样,飞行包线无颤振。从设计师的角度概述了颤振清除原理、测试程序以及飞行测试期间遇到的挑战。
为了获得直接管理旅游活动的豁免,每个受助者都需提供 HUD 数据,证明存在特殊情况、旅游活动对经济复苏的必要性以及存在正当理由。此前,HUD 已提供最高金额和规定期限的旅游豁免,根据联邦公报中规定的 HUD 指定参数,将活动的资格限制在必要的范围内。旅游活动通常是一种“短期”恢复活动,需要在灾难发生后立即开展,以让公众意识到受影响地区正在恢复并恢复运营。
量子密钥分发 (QKD) 在存在潜在窃听者的情况下,为可信通信双方 (Alice 和 Bob) 提供了一种由量子力学保证的密钥共享方法 [1–3]。目前,有两种密钥分发方法:离散变量 (DV) QKD [4,5] 和连续变量 (CV) QKD [6–9]。其中,CVQKD 有两个主要优点。一方面,它避免了单光子计数的缺点。另一方面,它确保了标准光通信器件的兼容 [10,11]。CVQKD 的无条件安全性已经在信息论中在渐近情况 [12,13] 和有限尺寸范围内 [14–16] 得到证实,以抵御一般的集体窃听攻击。用于相干检测的强本振(LO)作为CVQKD系统的重要组成部分,可作为滤波器有效抑制噪声,但实际CVQKD系统的不完善之处导致存在潜在漏洞,危及通信系统的安全。由于Eve通过操纵LO进行截取-重发攻击,因此几乎所有的攻击都与LO有关[17-21]。例如,基于本地本振(LLO)的CVQKD系统通过将LO直接发送到接收端来防止LO相关攻击[22-25]。目前CVQKD的传输距离与离散变量系统相比有限,不适合长距离分布。在检测过程中,备受瞩目的无噪声线性放大器(NLA)是一种很好的工具,可以在保持较低起始噪声水平的同时增强相干态的幅度[26-29]。近年来,该装置的实用性已得到证实,为理论提供了令人信服的证据[30–35]。此外,在Bob的正交测量中,与实际探测器相关的缺陷导致了密钥速率限制[36]。为了弥补这一弱点,光放大器补偿技术提供了一种可行的解决方案,在特定情况下也可以提高传输距离[37–39]。本文提出了一种基于LLO的CVQKD方案,通过在检测端放置HLA,它由基于预测测量(MB)的NLA和基于NLA的NLA组成
自旋电子学领域的进步为技术提供了巨大的资源,使其在经典信息处理(如数据存储)的多个方面得到发展。现在,研究自旋电子学中尚未被广泛探索的量子信息途径至关重要。腔光磁学是一个新兴领域,它描述了磁振子与腔内电磁驻波的相互作用 [1,2]。磁振子与微波 (MW) 光子强烈相互作用,从而使得经典和量子信息处理和存储应用成为可能,这些应用具有相干操控的磁振子以及通信(光纤)和处理(超导量子比特)单元之间的上/下量子转换器 [3,4]。在本次演讲中,我们将从理论上探索经典和量子范围内微波腔中铁磁体的非线性,并评估量子信息的资源,即涨落压缩和二分纠缠 [5]。当包含所有其他磁振子模式时,我们使用非谐振子(Duffing)模型的(半)经典和量子分析对 Kittel 模式的稳态相空间进行分类。随后,我们计算了可蒸馏纠缠的非零界限,以及稳定态下混合磁振子模式二分配置的形成纠缠。在现实条件下,使用钇铁石榴石样品,可以在两个不同的光通道中通过实验获得预测的磁振子纠缠。[1] X. Zhang、C.-L. Zou、L. Jiang 和 HX Tang,Phys. Rev. Lett. 113, 156401 (2014)。[2] Y. Tabuchi、S. Ishino、T. Ishikawa、R. Yamazaki、K. Usami 和 Y. Nakamura,Phys. Rev. Lett. 113, 083603 (2014)。 [3] A. Osada、R. Hisatomi、A. Noguchi、Y. Tabuchi、R. Yamazaki、K. Usami、M. Sadgrove、R. Yalla、M. Nomura 和 Y. Nakamura,物理学家。莱特牧师。 116, 223601 (2016)。 [4] Y. Tabuchi、S. Ishino、A. Noguchi、T. Ishikawa、R. Yamazaki、K. Usami 和 Y. Nakamura,科学 349, 405 (2015)。 [5] M. Elyasi,YM Blanter,GEW Bauer,物理学家。修订版 B 101 (5), 054402 (2020)。
2018; Tirelli等,2018)。特定的血管密度,直径和曲折被发现(Ravi等,1998; Djaberi等,2013; Sasahira和Kirita,2018)。在这种情况下,OSCC病变中微脉管系统的研究已成为有前途的诊断途径。用于评估口腔微举行的成像模式在过去十年中已有显着发展,并且包括高频超声(Huang等,2017; Fogante等,2022),实时光学血管成像(RTOVI)(RTOVI)(RTOVI)(RTOVI)(Bastos等,20222)和视频。但是,与光学成像技术相比,高频超声受其分辨率的限制,而RTOVI受到限制性视野的挑战。视频 - 毛细管镜检查仅具有浅渗透深度,因为使用可见光进行成像。这些限制可能会影响这些技术在OSCC最早阶段捕获细微的血管变化的能力。因此,迫切需要更先进的非侵入性成像技术,这些技术可以准确地可视化和量化OSCC中的微血管变化,从而促进早期和更有效的诊断。基于光学连贯性层析成像(OCT)的血管造影(OCTA)是成像技术中相对较新的创新,已针对口服诊断的应用开发(Choi和Wang,2014; Chen and Wang,2017; Tsai等,2017; Le等,2018; 2022; 2022; 2022; Wei et al an e e et al。,2018 al。这些指标可以在表征各种血管疾病方面带来进步。作为一种非侵入性成像技术,Octa提供了微血管结构的高分辨率,三维视图,而无需对比度(Kashani等,2017)。该技术是基于捕获红细胞对比的原理,从而提供了组织内血流的详细图像(Chen and Wang,2017)。这些新兴应用突出了Octa在口腔医疗保健中的重要意义,为基于成像的口腔疾病评估提供了新的领域。八八颗,这种非侵入性功能成像技术在口服成像中表现出了承诺,仍然需要对捕获的口腔血管造影的客观评估技术。在其他应用中已经实施了对OCT血管造影的定量评估,例如心脏病学(Xie等,2024),皮肤病学(Untracht等,2021; Manfredini等,2023),2023年,2023年)和眼科(Reif等,2012; Agemy et al。et al.,2015年; Engberg等人,2020年;For the analysis of microvascular structures, the aforementioned studies introduced several parameters, such as vessel area density (VAD) ( Reif et al., 2012 ; Jia et al., 2015 ), vessel skeleton density (VSD) ( Reif et al., 2012 ; Agemy et al., 2015 ), vessel diameter index (VDI) ( Chu et al., 2016 ), and tortuosity index (Ti)(Lee等,2018; Martelli和Giacomozzi,2021)。VDI可以通过分析血管的平均直径进一步贡献(Chu等,2016)。vad通过测量血管占据的面积(2012; Jia等,2015; Chu等,2016),提供了对血管网络密度的见解,而VSD则重点介绍这些容器的长度,从而提供了不同的观点,提供了不同的观点(Reif等人(Reif等人)(Reif等人,2012年,2012年; Agemem et egemem et al。这些参数对于识别和量化可能表明疾病存在或进展的细微血管变化至关重要。但是,重要的是要注意,这些参数中的每一个都可能只有