摘要:道路网络提取是遥感(RS)中的重要挑战。解释RS图像的自动化技术提供了一种具有成本效益的解决方案,可快速获取道路网络数据,超过传统的视觉解释方法。然而,道路网络的各种特征,例如不同地区的各个长度,宽度,材料和几何形状,构成了RS图像中的道路提取的巨大障碍。可以将道路提取问题定义为涉及捕获上下文和复杂元素的任务,同时还保留边界信息并为RS数据生成高分辨率的道路细分图。提议的Archimedes调整过程的目标量子量子扩张了道路提取的卷积神经网络(ATP QDCNNRE)技术是通过增强图像细分结果的效率来解决上述问题,从而利用遥感成像,与Archimedes Optimization Optimation Algorith Modecs(AOA)相关联(AOA)。这项研究的发现证明了与遥感图像一起使用时,ATP-QDCNNRE方法实现的道路萃取能力增强。ATP-QDCNNRE方法采用DL和超参数调整过程来生成高分辨率的道路分割图。这种方法的基础在于QDCNN模型,该模型结合了量子计算(QC)概念和扩张的卷积,以增强网络捕获本地和全局上下文信息的能力。扩张的卷积还可以增强接收场,同时保持空间分辨率,从而提取精细的道路特征。基于ATP的高参数修改改善了QDCNNRE道路提取。评估ATP QDCNNRE系统的有效性,使用基准数据库来评估其仿真结果。实验结果表明,ATP-qdcnnre以75.28%的相交(IOU)的相交(MIOU)的平均相交(MIOU)为95.19%,F1的平均相交,90.85%的F1,精度为87.54%,召回了Massachusetts Road DataSet的94.41%。与最新方法相比,这些发现证明了该技术的效率。
这是与量子信息理论有关的数学物理学子领域的博士学位论文。它的大多数结果可以用类别理论的数学语言来解释,并且在量子信息之外也可能引起人们的关注。在高级术语中,我提出了一个框架,在该框架上可以在数学上谈论以下基本问题的各个方面:两个给定的相同物理过程的实现如何相比如何?尽管引起了独立的兴趣,但这个问题的主要动机来自量子自我测试的领域([my98,my04]),在这些领域中,人们希望通过在多部分量子状态上实现局部测量结果来理解一组给定的测量统计数据的所有不同方式。促使论文的问题是,尽管传统的量子自我测试的环境在数学上是精确的,但它被施放的语言没有明确的操作解释。根据论文中提出的框架,一组测量统计数据被认为是信息通道的投入输出行为,并且该通道的各种实现对应于因果结构化计算,这些计算可能在与之交互期间在通道环境中秘密执行。该论文的主要贡献是引入一种形式主义,这使得先前的证词精确,并提供与量子自我测试的通常定义的关系。这构成了以纯粹的操作(与理论无关的)术语重铸量子自我测试的第一步。的关系本质上是,量子自我测试对应于可以得出所有其他的实用的存在,并且这些量没有任何其他有关通道输出的预先存在的信息。第1章回顾了物理理论类别理论模型的变体。该模型包括量子信息理论和经典信息理论,以及更多的数学示例,例如任何有限产品的类别(例如适当解释时,集合或组的类别)以及任何部分有序的可交换性单体。该模型的关键特征是它促进了边缘的概念(如从例如经典概率理论)和扩张的双重概念。扩张是第2章的主题。所呈现的结果在概念上存在量子自我测试的因素,而是通过证明信息理论的几种特征可以源自仅参考扩张结构的一些原理来启动系统扩张的系统研究并构成了概念验证。第3章包含一些关于如何进行扩张理论的近似(度量)范围的初始思想,以及用于量子通道的新指标,引入了纯净的钻石距离。它概括了参考文献的纯距离。[TCR10,TOM12]。第4章提出了一种形式主义,以争论其输出在其输入上取决于因果的信息渠道。最后,在第5章中,建立了与量子自我测试的联系。这可以将其视为量子梳框架([CDP09])框架的广义替代方案,但也可以看作是对称单类类别中痕迹的抽象概念的概括([JSV96])。形式主义使我们能够精确地构成因果扩张的概念,该概念捕获了上述因果关系结构化的侧面计算。本章还包含一些关于自我测试的一般结果的简单证明,以及根据其STINESPRING膨胀的非信号性能来对一组量子行为进行新颖的补充。
这是与量子信息理论有关的数学物理学子领域的博士学位论文。它的大多数结果可以用类别理论的数学语言来解释,并且在量子信息之外也可能引起人们的关注。在高级术语中,我提出了一个框架,在该框架上可以在数学上谈论以下基本问题的各个方面:两个给定的相同物理过程的实现如何相比如何?尽管引起了独立的兴趣,但这个问题的主要动机来自量子自我测试的领域([my98,my04]),在这些领域中,人们希望通过在多部分量子状态上实现局部测量结果来理解一组给定的测量统计数据的所有不同方式。促使论文的问题是,尽管传统的量子自我测试的环境在数学上是精确的,但它被施放的语言没有明确的操作解释。根据论文中提出的框架,一组测量统计数据被认为是信息通道的投入输出行为,并且该通道的各种实现对应于因果结构化计算,这些计算可能在与之交互期间在通道环境中秘密执行。该论文的主要贡献是引入一种形式主义,这使得先前的证词精确,并提供与量子自我测试的通常定义的关系。这构成了以纯粹的操作(与理论无关的)术语重铸量子自我测试的第一步。的关系本质上是,量子自我测试对应于可以得出所有其他的实用的存在,并且这些量没有任何其他有关通道输出的预先存在的信息。第1章回顾了物理理论类别理论模型的变体。该模型包括量子信息理论和经典信息理论,以及更多的数学示例,例如任何有限产品的类别(例如适当解释时,集合或组的类别)以及任何部分有序的可交换性单体。该模型的关键特征是它促进了边缘的概念(如从例如经典概率理论)和扩张的双重概念。扩张是第2章的主题。所呈现的结果在概念上存在量子自我测试的因素,而是通过证明信息理论的几种特征可以源自仅参考扩张结构的一些原理来启动系统扩张的系统研究并构成了概念验证。第3章包含一些关于如何进行扩张理论的近似(度量)范围的初始思想,以及用于量子通道的新指标,引入了纯净的钻石距离。它概括了参考文献的纯距离。[TCR10,TOM12]。第4章提出了一种形式主义,以争论其输出在其输入上取决于因果的信息渠道。最后,在第5章中,建立了与量子自我测试的联系。这可以将其视为量子梳框架([CDP09])框架的广义替代方案,但也可以看作是对称单类类别中痕迹的抽象概念的概括([JSV96])。形式主义使我们能够精确地构成因果扩张的概念,该概念捕获了上述因果关系结构化的侧面计算。本章还包含一些关于自我测试的一般结果的简单证明,以及根据其STINESPRING膨胀的非信号性能来对一组量子行为进行新颖的补充。
OPW Clean Energy Solutions 成立于 2021 年 12 月,当时 OPW 收购了 ACME Cryogenics 和 RegO Products,2024 年 7 月,随着 Demaco、Marshall Excelsior Company (MEC) 和 SPS Cryogenics,投资组合扩大到五家公司。ACME 是任务关键型低温产品和服务的领先提供商,这些产品和服务促进了低温液体和气体的生产、储存和分销。RegO 是面向低温和液化气终端市场的高度工程化流量控制解决方案的领先提供商。Demaco 是一家专门为低温行业设计的真空绝缘解决方案的设计者、开发者、建造者、测试者和安装者。MEC 是用于处理压缩和液化气体的严苛服务流量控制解决方案的领先开发商。SPS Cryogenics 是用于低温应用的管道系统和辅助设备的开发商。他们共同将 OPW 带入传统燃料解决方案之外,并帮助确定替代能源市场的未来发展方向。有关 OPW 清洁能源解决方案的更多信息,请访问 www.opwces.com。
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用,例如信号处理,财务预测,机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术,包括Wiener滤波和自回归移动平均值(ARMA)模型,通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示,但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性,并提出了一个可靠的非线性外推框架,以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
本综述总结了过去30年中有关支原体肺炎感染与慢性呼吸系统疾病(如哮喘,慢性阻塞性肺疾病(COPD)和支气管扩张)之间关系的研究进展。支原体肺炎是社区获得的肺炎的常见原因,尤其是在儿童和年轻人中。最近的研究的主要发现表明,肺炎支原体感染与更高的哮喘患病风险有关,并可能有助于易感个体支气管扩张的发展。此外,新兴的证据表明,肺炎支原体诱导的免疫失调在慢性肺部疾病的发病机理中起着至关重要的作用。本综述旨在总结对肺炎支原体和各种慢性呼吸系统疾病(包括哮喘,慢性阻塞性肺疾病(COPD)(COPD)和支气管ch)之间潜在联系的当前理解。我们讨论流行病学数据,致病机制,临床表现以及与肺炎支原体相关的呼吸道疾病的长期后果。此外,我们强调了诊断和治疗方面的挑战,以及该领域的未来研究方向。
海外扩张的原因 扩张至单个国家还是多个国家 确定我们在海外市场的竞争优势:品牌、产品、技术、人才等 外国本地市场的专业知识和技能 海外政府和准政府组织的政策和支持 销售、渠道和营销管理:直营或外包给合作伙伴 理解跨文化管理的重要性 市场渗透计划和里程碑 公司结构、管理团队和顾问委员会 投资者和融资策略 日本市场扩张的案例分享