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PandaX-4T 实验中轴矢量和赝标量介导的 WIMP-原子核相互作用的限制
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各向异性介质中聚焦标量和矢量涡流梁的传播：一种半分析方法
在结构化光的领域，光学涡旋及其矢量扩展（矢量涡流束）的研究因其独特的相位和极化特性而引起了很大的兴趣，这使它们对许多潜在应用有吸引力。结合了涡流束和各向异性材料的优势，可以在非线性光学，量子和拓扑光子学中实现电磁场剪裁和操纵的独特可能性。这些应用程序需要一个全面的建模框架，该框架构成了各向异性材料和矢量涡流梁的属性。在本文中，我们描述了一个半分析模型，该模型将矢量衍射理论扩展到通过单轴平板传播的聚焦涡流梁的情况，考虑到标量和矢量涡流的情况下，在laguerre-gaussian模式基础的共同框架中。该模型旨在提供对方法的全面描述，从而实现复杂的光束传输，从单轴各向异性材料中进行特定应用中的单轴各向异性材料的反射和传播。作为其多功能性的演示，我们采用了开发的方法来描述具有各种分散特征的单轴材料中高阶涡流束的传播，探索椭圆形，双曲线和epsilon-near-near-Zero机制。我们展示了培养基各向异性的变化如何因其相互作用的矢量性质而改变束结构，这是由于介质的不同介电性用于横向和纵向场的组件。如果可以通过有效的培养基参数描述，则该方法的适用性可以扩展到人工结构化的介质。开发的形式主义将有助于对复杂梁与单轴材料的相互作用进行建模，从而为多种情况提供了共同的框架，这也可以扩展到电磁波之外。
Phys483：量子信息处理 - 删除笔记
| ax⟩= a | ψ⟩。此外，任何两个状态| ψ⟩，可以通过形成叠加|将X x组合成新状态。 ψ +x⟩= | ψ⟩ + | x⟩。矢量空间是希尔伯特空间，即，它配备了标量产品，该产品与复杂的数字⟨|相关联。 x x到任何一对状态| ψ⟩， x⟩。标量产品是正定的，⟨ψ| ψ⟩> 0 for | ψ⟩̸= 0 | ψ⟩和完整填充⟨| x⟩=⟨X| ψ⟩ *。此外，它在第二个参数中是线性的，但是在第一个参数（即⟨ψ|）中有线性。 ah⟩=a⟨ψ| x⟩，⟨ape| x⟩=α∗⟨月| x⟩，⟨ψ + ϕ | x⟩=⟨⟨| x⟩ +⟨ϕ | x⟩，⟨ψ| ϕ +x⟩=⟨ψ| ϕ +⟨ψ| x⟩。正式，标量产品可以解释为产品⟨ψ| ·向量之间的x⟩| x⟩和实体⟨ψ| ，这形成了双向量空间。它们代表标量产品中的左雕像，因此也是偶联的线性：⟨aph + bx | =α∗⟨| | + b ∗⟨x| 。此处介绍的特定符号是所谓的Dirac符号。在这种情况下，双向量也称为胸罩，普通向量称为ket，暗示了标量产品中的⟨ψ|中的事实。 x⟩他们形成一个支架（胸罩）。我们致电|| ψ|| = p
AI 引擎内核编码最佳实践指南
虽然大多数标准 C 代码都可以为 AI 引擎编译，但代码可能需要重构才能充分利用硬件提供的并行性。AI 引擎的强大之处在于它能够使用两个向量执行乘法累加 (MAC) 运算、为下一个运算加载两个向量、存储上一个运算的向量以及在每个时钟周期增加指针或执行另一个标量运算。称为内在函数的专用函数允许您定位 AI 引擎向量和标量处理器并提供几个常见向量和标量函数的实现，因此您可以专注于目标算法。除了向量单元之外，AI 引擎还包括一个标量单元，可用于非线性函数和数据类型转换。
引用的2坐标量造血调节途径，以维持稳态造血和移植中的HSC池
Hannah Lawson，Louie van de Lagemaat，Melania Barile，Andrea Tavosanis，Jozef Durko等。引用的2坐在稳态造血和移植中保持关键造血调节途径，以维持HSC池。干细胞报告，2021，16（11），pp.2784-2797。10.1016/j.stemcr.2021.10.001。hal-04140537
Yukawa理论非扰动政权
摘要我们研究了在Z 2 - invariant Yukawa系统中具有无数费米子和实体标量范围的Z 2- Invariant Yukawa系统中可能提示的提示。使用用于通过雅各比椭圆形函数研究非扰动物理的工具，对于给定但不是独特的真空状态选择，我们发现了标量领域的确切绿色功能，以便在整合了标量的自由度之后，我们能够恢复过低元素的notio nocial n locial nj-nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj anj nj nj nj nj nj nj nj nj nj。我们为在强耦合方案中标量扇区中的自相关耦合的肾构化组（RG）提供了分析结果。在Fermion部门中，我们提供了一些使用非本地NJL模型的差距方程后，我们提供了一些线索，该属性众所周知，该属性不会在该模型的局部限制中出现。我们得出的结论是，对于我们选择真空状态的非扰动领域中的标量野川理论，理论形式形式的基本费用结合了状态，不能被视为渐近状态。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。
ChemNODE：一种用于高效计算的神经常微分方程框架
输入：时刻数：S，热化学标量数：N 输入：𝚿∈ℝ 𝑆×𝑁：各个时刻热化学状态的真实解 要求：𝐼 𝑆：一个数值 ODE 求解器，可及时推进 i = 1 到 N 的解 >> 循环遍历所有热化学标量 初始化𝝃 𝑖 >> 初始化第 i 个物种的模型参数