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纳米级非共线旋转纹理D2D Heusler Compound
和铁磁交换相互作用。也许最广泛研究的旋转纹理是，首先是在非中心体B20化合物中观察到的类似Bloch的天空，无论是在单个Crys-talls [5]中，在[10]和第二个薄膜中的外皮膜中，第二，在薄膜中层中的Néel-like skyrim层中的néel-like skyrim层中的厚度金属层和厚度的厚度层均层层。[6,11]前者依赖于体积，后者是派生的dmi界面。在最近的研究中，已经证明了基于四Yz的逆元2 yz的抗速素家族可以维持磁性反孔m，[12-14]另一种类型的非共线性自旋纹理，表现出独特的拓扑特征，此外，椭圆形的bloch skyrmions。[15]这些纹理是基础D 2D晶体对称性的结果，该晶体对称性必然引起各向异性DMI。该DMI还导致反对者在场和温度方面的稳定性增强，并且通过简单地改变存在的薄片的厚度来使其大小的极端可调性。[16,17]后者是偶极 - 偶极相互作用的结果，在与低对称性相对的相对量中很重要，例如D 2D，也解释了同一材料系统中椭圆形Bloch Skyrmions的可能性。[15,18,19]
具有启发式和强化学习的量子密钥分发网络的多租户配置：一项比较研究
摘要 — 量子密钥分发 (QKD) 网络有可能在不久的将来得到广泛部署，为数据通信提供长期安全性。鉴于高昂的价格和复杂性，多租户已成为 QKD 网络运营的一种经济高效的模式。在这项工作中，我们专注于解决 QKD 网络的在线多租户配置 (On-MTP) 问题，其中多个租户请求 (TR) 动态到达。On-MTP 涉及调度多个 TR 并将从 QKD 网络派生的不可重复使用的密钥分配给多个 TR，其中每个 TR 可被视为具有专用密钥需求的高安全性需求组织。量子密钥池 (QKP) 构建在 QKD 网络基础设施上，以提高密钥的管理效率。我们使用不同的图像为 QKP 的密钥资源和 TR 的密钥需求建模。为了实现高效的 On-MTP，我们对基于启发式和强化学习 (RL) 的 On-MTP 解决方案进行了比较研究，其中提出了三种启发式方法（即基于随机、拟合和最佳拟合的 On-MTP 算法），并引入了 RL 框架来实现 On-MTP 算法的自动训练。比较结果表明，在经过足够的训练迭代后，基于 RL 的 On-MTP 算法在租户请求阻止概率和密钥资源利用率方面明显优于所提出的启发式方法。
FIREMON 景观评估 – 合并文件
执行摘要 景观评估主要解决识别和量化大面积火灾影响的需求，有时涉及多处火灾。与个别案例研究相比，强调比较结果的能力，以及在广阔区域和一段时间内汇总信息的能力。结果显示了火灾的空间异质性，以及火灾如何与植被和地形相互作用。测量和绘制的数量是“火灾严重程度”，此处定义为衡量火灾引起的生态变化程度的比例指数。在此过程中，集成了两种方法。火灾遥感 (BR) 涉及使用 Landsat 30 米数据进行遥感以及派生的辐射值，称为归一化燃烧率 (NBR)。NBR 在火灾前后数据集之间进行时间差分，以确定从燃烧中检测到的变化范围和程度（图 LA-1）。两个采集时间范围分别确定火灾后不久和下一个生长季节的影响，用于初始评估和扩展评估。后者包括植物恢复潜力和延迟死亡率。燃烧指数 (BI) 增加了一种互补的现场采样方法，称为综合燃烧指数 (CBI)。它需要一个相对较大的地块、各个地层的独立严重程度评级以及整个地块面积的综合评级。地块采样可用于校准和验证遥感结果，以将检测到的辐射变化与地面上的实际火灾影响联系起来。或者，可以在独立的现场调查中实施地块采样以进行单个站点评估。
摄影测量 DSM 去噪
a 3D 光学计量（3DOM）部门，布鲁诺凯斯勒基金会（FBK），Via Sommarive 18，38123，特伦托，意大利 franex@fbk.eu，http://3dom.fbk.eu b 特温特大学，地理信息科学与地球观测学院（ITC），地球观测科学系，P.O.Box 217，7500AE Enschede，荷兰 m.gerke@utwente.nl 第三委员会 - WG 1 关键词：图像匹配、DSM、马尔可夫随机场、图切割、平滑 摘要：如今，图像匹配技术可以提供非常密集的点云，它们通常被认为是 LiDAR 点云的有效替代方案。然而，与 LiDAR 数据相比，摄影测量点云通常具有更高水平的随机噪声和存在较大异常值的特点。这些问题限制了摄影测量数据在许多应用中的实际使用，但仍需找到增强生成点云的有效方法。在本文中，我们专注于从密集图像匹配点云计算出的数字表面模型 (DSM) 的恢复。摄影测量 DSM，即表面的 2.5D 表示，仍然是从点云派生的主要产品之一。提出了四种专门用于 DSM 去噪的不同算法：标准中值滤波方法、双边滤波、变分方法（TGV：总广义变分），以及一种新开发的算法，该算法嵌入马尔可夫随机场 (MRF) 框架并通过图计算进行优化
深部脑刺激：模拟、数据分析和可视化的新兴工具
深部脑刺激 (DBS) 是一种成熟的神经外科手术，用于治疗运动障碍，也正在用于治疗难治性精神疾病。本综述强调了 DBS 模拟和数据分析的重要考虑因素。近年来，有关 DBS 的文献数量大幅增加，本文旨在确定该领域的重要趋势。在 DBS 计划、手术和随访期间，会为每位患者创建几个大型数据集，很明显，对此类数据的任何组分析都是一个大数据分析问题，必须小心处理。本综述旨在从神经工程的角度提供当前 DBS 技术、技术辅助和新兴工具的更新和概述，重点关注患者特定的电场 (EF) 模拟、组分析和 DBS 领域的可视化。示例来自包括我们自己的研究在内的最新文献。这项工作回顾了 EF 模拟、纤维束成像、深部脑解剖模板和组分析的不同分析方法。我们的分析强调，DBS 中的组分析是一个复杂的多层次问题，所选参数将对结果产生很大影响。只有当 EF 模拟、纤维束成像结果和派生的脑图谱基于尽可能多的患者特定数据时，DBS 分析才能提供临床相关信息。DBS 研究的一个趋势是创建更先进、更直观的复杂分析结果可视化，以适应临床环境。
交叉分类的概率模型
大多数自然领域可以通过多种方式表示：我们可以根据其营养内容或社会角色对食物进行分类，动物的分类学群体或其生态壁ni，以及乐器根据其分类学cate-cate-gore-gore或社会用途。对人类分类进行建模的先前方法在很大程度上忽略了交叉分类的问题，专注于学习一个单一的类别系统，这些类别可以解释所有功能。跨类别提出了一个困难的概率：我们如何在不首先知道该类别要解释的情况下推断类别？我们提出了一个新型模型，该模型表明人类跨类别是关于多个类别系统及其解释的特征的联合推断的结果。我们还为交叉分类行为形式化了两个常见的替代解释：第一个特征和对象 - 第一个方法。第一种方法表明，交叉分类是注意力程序的结果，其中特征是通过注意机制选择的，并且类别是第二个。对象 - 第一个方法表明，跨属性是重复的，顺序解释特征的连续性尝试，其中类别是第一个派生的，然后重新解释的特征。我们提出了两组模拟和实验，以测试模型对人类分类的预测。2011 Elsevier B.V.保留所有权利。我们发现，基于共同推论的方法为人类分类行为提供了最佳拟合，我们建议对人类类别学习的完整说明需要纳入类似于这些能力的东西。
通过活性自旋团簇测量退相干效应下的量子信息扰乱动态
开发量子技术需要控制和理解多体系统中量子信息的非平衡动力学。局部信息通过创建复杂的关联（称为信息扰乱）在系统中传播，因为此过程阻止从局部测量中提取信息。在这项工作中，我们开发了一个改编自固态 NMR 方法的模型来量化信息扰乱。扰乱是通过时间反转 Loschmidt 回波 (LE) 和多重量子相干实验来测量的，这些实验本质上包含缺陷。考虑到这些缺陷，我们推导出非时间序相关器 (OTOC) 的表达式，以基于测量信息传播的活跃自旋数量来量化可观察的信息扰乱。基于 OTOC 表达式，退相干效应自然是由 LE 实验中未反转项的影响引起的。退相干会导致可测量程度的信息扰乱的局部化。这些效应定义了可观测的活跃自旋数量的局部化簇大小，从而确定了动态平衡。我们将模型的预测与使用固态 NMR 实验进行的量子模拟进行了对比，该实验测量了具有受控缺陷的时间反转回波的信息扰乱。从实验数据确定的量子信息扰乱的动态和其局部化效应之间具有极好的定量一致性。所提出的模型和派生的 OTOC 为量化大型量子系统（超过 10 4 个自旋）的量子信息动态提供了工具，与本质上包含缺陷的实验实现一致。
FIREMON 景观评估 – 合并文件
景观评估主要解决识别和量化大面积火灾影响的需求，有时涉及多处火灾。与个别案例研究相比，本研究强调比较结果的能力，以及在广阔区域和一段时间内汇总信息的能力。结果显示了火灾的空间异质性，以及火灾如何与植被和地形相互作用。测量和绘制的数量是“火灾严重程度”，在此定义为衡量火灾引起的生态变化程度的比例指数。在此过程中，整合了两种方法。火灾遥感 (BR) 涉及使用 Landsat 30 米数据和派生的辐射值（称为归一化燃烧率 (NBR)）进行遥感。NBR 在火灾前后数据集之间进行时间差异，以确定从燃烧中检测到的变化的程度和程度（图 LA-1）。两个采集时间范围分别确定火灾后不久和下一个生长季节的影响，用于初始评估和扩展评估。后者包括植物恢复潜力和延迟死亡率。燃烧指数 (BI) 增加了一种互补的现场采样方法，称为综合燃烧指数 (CBI)。它需要一个相对较大的地块、各个地层的独立严重程度评级以及整个地块面积的综合评级。地块采样可用于校准和验证遥感结果，以将检测到的辐射变化与地面上的实际火灾影响联系起来。或者，可以在独立的现场调查中实施地块采样以进行单个站点评估。
迈向现实世界计划问题的量子门模型启发式
抽象的许多具有挑战性的调度，计划和资源分配问题与现实世界输入数据和硬性问题约束有关，并减少了优化成本函数，而不是由综合定义的可行集合（例如图形的颜色）。使用量子近似优化算法来解决量子计算机解决此类问题，我们提出了新型有效的量子交替运算符ANSATZ（QAOA）构造，以优化对和弦图的适当色素的优化问题。作为我们的主要应用程序，我们考虑了飞行门分配问题，其中将航班分配到机场大门以最大程度地减少所有乘客的总运输时间，并且可行的分配对应于从输入数据中派生的冲突图的适当图形颜色。我们利用经典算法和图形理论的想法来表明我们的构造具有将量子状态进化限制为可行子空间的理想特性，并满足了大多数问题参数制度的特定可及性条件。使用经典预处理我们表明，我们可以有效地找到并构建合适的初始量子（叠加）状态。我们详细介绍了我们的构造，包括对一组通用的基本量子门的明确分解，我们用来将所需资源缩放限制为输入参数的低度多项式。尤其是我们得出了新颖的QAOA混合操作员，并表明他们的实施成本与QAOA阶段运算符的飞行门分配相称。包括许多量子电路图，以便我们的构造可以用作开发和实施量子栅极模型方法的模板，以提供多种潜在影响的现实世界应用。
具有非本地初始条件的数学模型
摘要：非本地模型在科学和工程的所有分支中都是无处不在的，由于这种模型捕获传统模型无法捕获效果和现象的能力，具有快速扩展的数学和计算应用范围。虽然空间非定位在研究界受到了很大的关注，但对于时间上的非局部性，尤其是在存在非局部初始条件时，不能说同样的话。本文旨在填补这一差距，概述非本地模型的当前状态，并在非局部初始条件是问题的核心时专注于此类模型的数学处理。特别是，为抽象的schrödinger方程提供了我们的代表性示例。通过利用非局部条件的线性性质，我们在假设哈密顿的光谱中包含在复杂平面的水平条中的假设下得出了解决方案算子的精确表示。派生的表示使我们能够为问题的良好性和在不同规律性下的解决方案建立必要和舒适的条件。此外，我们为存在解决方案的存在提供了新的Sufitient条件，该条件将本字段中的现有结果扩展到某些非局部参数没有结合的情况。另外两个示例证明了开发的方法，并强调了其计算机代数组件在降低过程中的重要性和非局部模型的参数估计中的重要性。最后，在其他还原技术的背景下讨论了考虑的模型和开发的分析的联系，从数据驱动的建模环境的角度着眼于最有希望的，并为进一步的概括提供了方向。