XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浅沼
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
盐水浅湖沉积物中微生物有机物使用的一日夜变化
fi g u r e 5在PCA的两个第一组件中，用水物理化学特性和溶解有机物（DOM）质量以及在不同深度和白天/夜间测量的沉积物酶活性和有氧呼吸。箭头指示每个变量最强烈影响数据分散的方向。Bix，生物指数； cond，电导率； DOC，溶解的有机碳； FI，荧光指数； GLU，β葡萄糖苷酶活性； hix，嗡嗡声指数； Leu，亮氨酸氨基肽酶活性； O2，溶解氧； PHO：磷酸酶活性；氧化还原，氧化还原电势； REZ，有氧呼吸（芦佐蛋白消耗）； suva，特定的紫外吸光度；温度，温度。
根据图状态将量子电路映射到浅深度测量模式
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 范式始于高度纠缠的资源状态，通过自适应测量和校正在该状态上执行幺正操作以确保确定性。这与更常见的量子电路模型形成对比，在更常见的量子电路模型中，幺正操作在最终测量之前直接通过量子门实现。在这项工作中，我们将 MBQC 中的概念融入电路模型以创建一种混合模拟技术，使我们能够将任何量子电路拆分为经典高效可模拟的 Clifford 部分和由稳定器状态和局部（自适应）测量指令（即所谓的标准形式）组成的第二部分，该部分在量子计算机上执行。我们进一步使用图状态形式处理稳定器状态，从而显著减少某些应用的电路深度。我们表明，可以使用协议中的完全并行（即非自适应）测量来实现相互交换的运算符组。此外，我们还讨论了如何通过调整资源状态来同时测量相互交换的可观测量组，而不是像在电路模型中那样在测量之前执行昂贵的基础变换。最后，我们通过两个具有高度实际意义的例子证明了该技术的实用性——用于水分子基态能量估计的量子近似优化算法和变分量子特征求解器 (VQE)。对于 VQE，我们发现与标准电路模型相比，使用测量模式可以将深度减少 4 到 5 倍。同时，由于我们结合了同时测量，与在电路模型中单独测量泡利弦相比，我们的模式使我们可以将拍摄次数节省至少 3.5 倍。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
曼蒂奥（浅袋）湾，北卡罗来纳州俄勒冈州入口防波堤...... - 美国陆军
2. 位置和描述：1970 年 4 月 8 日第 91 届国会第 2 届会议众议院文件 91-303 描述了对现有项目的修改，以便通过防波堤稳定俄勒冈湾，包括绕过海湾的沙子和将海洋沙洲处的航道加深 14 至 20 英尺）。当前项目位于北卡罗来纳州戴尔县外滩部分。该项目通过俄勒冈湾从大西洋进入，在赫伯特·C·邦纳桥下，在入口航道旁边建造一条 14 英尺深、400 英尺宽的先进维护加宽器，以及从俄勒冈湾到帕姆利科湾、万切斯港、浅袋湾港和阿尔伯马尔湾的 12 英尺深、100 英尺宽的项目内部航道。所有航道的长度为 25.4 英里。 3. 成本估算：总体重新评估报告/可行性研究
打造人工智能实际应用环境
企划管理部 IoT应用推进部 社会基础设施解决方案本部 金融及企业解决方案本部 网络系统本部 防卫系统本部 IoT平台本部 系统中心 基础技术中心 信息通信本庄工厂 信息通信沼津工厂
关于建立NTT Precision Medicine
董事会（兼职）Asonuma Shinji董事兼副公司办公室Yukawa Yoichiro董事OHNO KEI董事（兼职）Nishiura Ryoji总监（兼职）Yamamoto Koichiro审计师（兼职）
在浅云中以森林砍伐驱动的增加是最大的，在东南亚的干燥，低气层地区
抽象的人为活动驱动了广泛的热带森林砍伐，特别是在东南亚，在2000年至2020年之间，森林总覆盖量的16％。虽然土地表面变化显着影响大气，但它们对对流云的净影响并没有得到很好的约束。在这里，我们使用卫星数据来证明东南亚的长期森林砍伐可牢固地改变云的性质，并提供了第一个观察性证据，即这种响应的幅度取决于大气环境。砍伐森林在白天向更广泛，较浅的云层转移，与潮湿的沿海地区相比，干燥内陆地区的效果得到了扩增。气溶胶仅弱调节云分数响应，但抵消了云顶对砍伐森林的响应，这表明气溶胶间接影响的影响。我们得出结论，森林损失的局部特征并不统一，在评估对云和气候系统的森林砍伐影响时，必须考虑气候学的区域差异。
浅碳层和深N++层对IHEP-IME LGAD传感器辐射硬度的影响
摘要 — 低增益雪崩二极管（LGAD）用于高粒度定时探测器（HGTD），它将用于升级 ATLAS 实验。首批 IHEP-IME LGAD 传感器由高能物理研究所（IHEP）设计，微电子研究所（IME）制造。三个 IHEP-IME 传感器（W1、W7 和 W8）接受中子辐照，辐照剂量高达 2.5 × 10 15 n eq / cm 2，以研究中子浅碳和深 N++ 层对辐照硬度的影响。以 W7 为参考，W1 施加了额外的浅碳，W8 具有更深的 N++ 层。在Bete望远镜测试中测得的3个IHEP-IME传感器的漏电流、收集电荷和时间分辨率均满足HGTD的要求（在2.5×1015neq/cm2辐照剂量后<125µA/cm2、>4fC和<70ps）。碳层较浅的W1传感器抗辐射能力最强，N++层较深的W8传感器抗辐射能力最差。
区域供暖和冷却网络的浅地热能系统：通过案例研究进行审查和技术进步
ceris，Instituto superion t´ecnico，里斯本大学，葡萄牙b Instituto geol。 School of Civil Engineering, Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Leeds, Leeds, UK g Universit ` a Degli Studi di Milano, Dipartimento di Scienze Della Terra, Milan, Italy h Geological Survey of Austria, Austria i University of Basel, Department of Environmental Sciences, Hydrogeology, Applied and Environmental Geology, Switzerland j Technical University of Munich, Chair of可再生和可持续能源系统，德国K代尔夫特技术大学和荷兰TNO，L工程技术学院，塞浦路斯技术大学，塞浦路斯市，塞浦路斯市，塞浦路斯大学，荷兰大学纽约市环境设计系的塞浦路斯市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市的纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市