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World File Search System浅层
浅层和深地下水中等甲烷动力学
冰川地下水可以在北极的冰川和多年冻土下动员深处的甲烷，从而导致这种温室气体的大气排放。我们提出了一个暂时的水力化学数据集，该数据集是在两个熔融季节中从高北极冰川前场收集的富含甲烷的地下水，以探索甲烷排放的季节性动态。我们使用甲烷和离子浓度以及水和甲烷的同位素组成来研究地下水的来源以及地下水传输到表面的甲烷的起源。我们的结果表明了两个地下水的来源，一个浅层和一个深层，它们混合和中等的甲烷动力学。在夏季，富含甲烷的地下水被浅含氧地下水稀释，导致某些微生物甲烷在表面出现之前。地下水中微生物组成的表征表明，微生物活性是沿该流路线的重要季节性甲烷下沉。在所研究的地下水池中，我们发现由于微生物氧化，整个夏季，潜在的甲烷排放平均减少了29％（±14％）。在冬季，由于冷冻，减少地下甲烷氧化并有可能允许更大的甲烷排放，因此许多浅层系统关闭，而深层地下水保持活跃。我们的结果表明，随着含水层的能力和补给量在变暖的气候下增加，不同地下水来源的比率将在未来发生变化。
利用前馈的浅层电路进行状态准备
为了实现容错量子计算，我们需要在初始化量子设备后重复以下四个步骤。首先，我们执行 1 或 2 个量子比特量子门（如果可能的话，并行执行）。其次，我们对量子比特的子集进行综合征测量。第三，我们执行快速经典计算以确定发生了哪些错误（如果有）。第四，根据错误，我们应用校正步骤。然后，该过程对下一个门序列重复。这四个步骤对于实现容错量子计算至关重要。为了使这四个步骤成功，我们需要门的错误率低于某个阈值。不幸的是，当前量子硬件的错误率仍然太高，无法满足这一要求。另一方面，当前的量子硬件平台在设计时就考虑到了这四个步骤。在本研究中，我们利用这个四步方案，不是执行容错计算，而是增强执行 1 量子比特门和最近邻 2 量子比特门的短、恒定深度量子电路。为了探索这如何有用，我们研究了一个称为局部交替量子经典计算 (LAQCC) 的计算模型。在这个模型中，量子比特被放置在一个网格中，它们只能与它们的直接邻居交互；量子电路具有恒定深度和中间测量值；经典控制器可以对这些中间测量结果执行对数深度计算，并根据结果控制未来的量子操作。该模型自然地适合 NISQ 时代的量子算法和成熟的容错量子计算。我们展示了 LAQCC 电路如何创建恒定深度量子电路无法实现的长距离交互，并使用它来构建一系列有用的多量子比特操作。利用这些门，我们创建了三种新的状态准备协议，用于任意数量的状态、W 状态和 Dicke 状态的均匀叠加，这是 W 状态的泛化。此外，我们表明这种类型的模型包含不太可能被经典模拟的电路，并通过展示 QNC 1 的包含来限制该模型的功率
浅层和深层处理——外语学习的综合认知架构
摘要本文旨在提出一种在外语学习背景下整合浅层和深层处理技术的架构。自从 Craik 和 Lockhart 于 1972 年首次提出“处理层次”的概念以来，专门文献一直在尝试复制这种基于认知的架构，以找到它在不同领域的应用。为了填补试图“结合”语言学习和心理语言学的文献中的现有空白，本研究提供了一个额外的认知神经科学视角来理解促进有效语言学习的浅层和深层处理编码机制。本研究将从一份关于激活的认知过程在外语习得和学习中的作用的简短理论报告开始，提出一些综合的教学建议，以促进学习者在课堂上有效地处理 L2 数据。
比较用于脑网络分析的浅层和深层图模型
摘要 — 众所周知，图神经网络 (GNN) 可以有效地对各种领域的网络数据进行建模。然而，在脑网络分析中，GNN 是否能胜过传统的浅层图分类模型（例如图核）仍不清楚。为此，我们分析了建模脑网络的不同方法，包括基于图核的 SVM、基本 GNN 和核化 GNN。这些模型旨在帮助分析疾病和精神障碍，如躁郁症、人类免疫缺陷病毒 (HIV)、创伤后应激障碍 (PTSD) 和抑郁症。具体来说，我们使用三种方法进行实验：核化支持向量机 (SVM)、消息传递图神经网络 (MPGNN) 和核图神经网络 (KerGNN)。我们得出结论：1) 深度模型 (GNN) 通常优于浅层模型 (SVM)；2) 考虑特定图形主题的模型似乎并没有显着提高性能。我们还确定了其他图形核和 GNN 框架，这些框架有望推动大脑网络分析的进一步研究。索引词 — 大脑网络、GNN、图形学习、图形核、神经影像数据、SVM
基于生物学的神经表征可实现快速在线浅层强化学习
生物大脑的学习速度比标准深度神经网络强化学习算法快得多。其中一个原因是深度神经网络需要学习适合手头任务的表示，而生物系统已经拥有合适的表示。在这里，我们通过在神经网络上施加基于生物学中观察到的表示（例如网格细胞）来绕过这个问题。本研究探讨了使用受生物启发的网格细胞表示与独热表示对基于时间差异的 Actor-Critic 网络学习解决简单的 2D 网格世界强化学习任务的速度的影响。结果表明，使用网格细胞确实可以促进更快的学习。此外，这里实现的网格细胞具有准确表示无界连续空间的潜力。因此，它们在这个离散任务上的出色表现是探索它们在连续空间中强化学习的效用的第一步。关键词：强化学习；网格细胞；空间语义指针；
研究报告：利用声波照射和无人机激励进行浅层地下调查...
致谢................................................................ .................................................. ................................................... 127
旅行费用：浅层底栖微植物昼夜垂直迁移的能量成本
表层微植物底栖硅藻昼夜运动的生理学尚未完全了解。此外，导致迁徙行为的进化压力和垂直迁移的生态作用仍不清楚。行为光保护假说是最普遍接受的，根据该假说，硅藻沿着垂直光梯度移动以找到最佳光环境。然而，这种运动与能量消耗有关，这一点以前尚未得到充分认识。为了阐明这个问题，我们研究了硅藻运动的机制并回顾了它们的运动模式。利用已发表的数据，我们估计一个典型的硅藻细胞在 400 µ m 光区向上（或向下）移动的能量成本为 0.12 pJ。这相当于 3.93 × 10 − 18 mol ATP，由 1.31 × 10 − 19 mol 葡萄糖氧化释放。这仅占典型微底栖硅藻细胞每日净光合产量的 0.0001%，表明昼夜垂直迁移对细胞和生态系统能量预算的影响可以忽略不计。即使单个细胞的迁移能量成本可能与典型硅藻的中心值相差近两个数量级（取决于细胞大小、位移速度和介质粘度），从代谢和生态学的角度来看，计算出的最大值仍然可以忽略不计。结果表明，行为光保护可能是一种能量廉价的机制，与结构/生理光保护相比具有竞争优势。
Mott在浅层静脉电势中的Lieb-Liniger气体过渡：由无序引起的离域化
Mott绝缘子（MI）是密切相关的量子构造中最显着的范式阶段之一[1-3]。当与强电子排斥相关的相关效应驱动金属 - 绝缘体相变[4]时，它会出现在凝结的系统中。MI表征了广泛的材料[5-10]，并且与外来量子现象（例如高临界温度超导性[11]，分数量子霍尔效应[12,13]和拓扑相位循环[14]。MIS由于隧道和排斥作用之间的竞争而出现在骨髓晶格模型中[15]。在光学晶格中使用超低原子进行的实验可以在广泛的模型中对多体物理学进行深入研究[16-19]，并证明对Bose [15,20,21]和Fermi [22,23]系统的直接观察和表征的直接观察和表征，在三层和后来的系统中，也是下层系统的[24] [24] [24] [24]。值得注意的是，对于具有足够强的排斥相互作用的一维（1D）骨系统，具有任意小振幅的纯粹周期性潜力可以稳定莫特相[31 - 35]，如参考文献中的实验确认。[36,37]。最近，两个周期性的晶格具有不稳定的空间时期，已引起了很多关注。这种准二元诱导的疾病
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
奇兰县跨辖区自然灾害缓解计划
图 13-1。深层滑坡 ...................................................................................................................................... 13-1 图 13-2。浅层崩积滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-3。阶梯式滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-4。大型滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-5。深层滑坡敏感性 ............................................................................................................. 13-5 图 13-6。浅层滑坡敏感性 ............................................................................................................. 13-6 图 13-7。深层滑坡高滑坡敏感性等级的建筑物，按土地利用类型划分............................................................................................................................................................. 13-9 图 13-8。浅层滑坡中度滑坡敏感性等级的建筑物，按土地利用类型划分............................................................................................................................................. 13-9 图 13-9。已绘制的滑坡敏感性等级和全县范围内的关键设施和基础设施............................................................................................................................................. 13-11