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越南永隆省土壤特性特征及水稻种植限制因素
本研究旨在确定和描述越南永隆省三茬、双茬和单茬稻陆作稻田土壤的理化性质。结果表明，永隆省水稻种植土壤的 pH 值相对较低（4.3–5.4）。土壤中的大多数物理参数都在适合植物生长的范围内。土壤中的电导率（EC）、总溶解盐和交换铝（Al 3+ ）都在正常范围内。总阳离子交换量和锌不在植物生长的实际范围内。总氮（TN）、总磷（TP）、总钾（TK）和总有机质（OM）含量分别从中等到良好、丰富、中到差和丰富不等。土壤中的交换性盐基阳离子分别为钾（K +）、钠（Na +）、钙（Ca 2+）和镁（Mg 2+），浓度分别为低、中和高。锰（Mn）含量适合植物生长。值得注意的是，OM、TP、交换性盐基阳离子和Mn含量最高均出现在三茬水稻中，而TN和TK含量最高则出现在单一水稻旱作作物中。通过聚类分析，可将土壤样品监测点数由13个减少到5个，以保证研究区土壤理化性质的代表性。结果还表明，不同水稻种植土壤的土壤质量存在差异，主要是由于交换性Al 3+ 、EC、土壤结构和密度等因素造成的。本研究结果为研究区农业生产中的可持续土壤管理提供了有用的科学信息。
非平衡超冷原子的正交干涉测量...
我们开发了一种干涉技术，用于对光学晶格中非平衡超冷玻色子的场正交算子进行时间分辨测量。该技术利用磁性原子的内部状态结构来创建两个具有不同自旋状态和晶格位置的原子子系统。费什巴赫共振会关闭一个自旋子系统中的原子间相互作用，使其成为一个特征明确的参考状态，而另一个子系统中的原子则会在可变的保持时间内经历非平衡动力学。通过第二次光束分裂操作干涉子系统，通过检测相对自旋布居，可以对相互作用的原子进行时间分辨的正交测量。该技术可以为各种哈密顿量和晶格几何形状（例如立方、蜂窝、超晶格）提供正交测量，包括具有隧穿、使用人工规范场的自旋轨道耦合和高频带效应的系统。通过分析隧穿可忽略的深晶格的特殊情况，我们获得了正交可观测量及其涨落的时间演化。作为第二个应用，我们表明干涉仪可用于测量原子间相互作用强度，超海森堡标度为 ¯ n − 3 / 2（平均每个晶格点的原子数），标准量子极限标度为 M − 1 / 2（晶格点数）。在我们的分析中，我们要求 M ≫ 1，并且对于实际系统，¯ n 很小，因此总原子数 N = ¯ nM 的缩放低于海森堡极限；尽管如此，在此系统中应该可以进行基于相互作用的量子计量学的缩放行为测试。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
对小型机载激光雷达得出的估计值进行建模...
摘要：机载植被激光雷达点云可捕捉其散射元素（包括树叶、树枝和地面特征）的三维分布。评估植被对激光雷达点云的贡献需要了解发射的激光脉冲与其目标之间的物理相互作用。目前，大多数从小占地面积机载激光扫描 (ALS) 点云估计间隙概率 (P gap ) 或叶面积指数 (LAI) 的方法都依赖于基于点数 (PNB) 或基于强度 (IB) 的方法，并附加与现场测量的经验相关性。但是，特定于站点的参数化可能会限制某些方法在其他景观中的应用。这些方法的普遍性评估需要一个基于物理的辐射传输模型，该模型考虑各种激光雷达仪器规格和环境条件。我们使用为最新版本的离散各向异性辐射传输 (DART) 模型开发的点云模拟器，对各种 3-D 森林场景的这些方法进行了广泛的研究。我们研究了可能的激光雷达点强度的一系列变量，包括从高斯分解 (GD) 得出的辐射量，例如峰值幅度、标准偏差、高斯轮廓的积分和反射率。结果表明，随着覆盖面积的增加，PNB 方法无法捕捉到准确的 P 间隙。相比之下，我们验证了使用由高斯轮廓的距离加权积分或反射率定义的激光雷达点强度的物理方法可以更准确、更可靠地估计 P 间隙和 LAI。此外，消除某些额外的经验相关系数是可行的。常规使用小覆盖范围点云辐射测量来估计 P 间隙和 LAI 可能证实了与之前实证研究的偏离，但这取决于激光雷达仪器供应商提供的附加参数。
人类大脑中连接的常见微观和宏观原则
大脑需要在神经元和大规模大脑区域之间进行有效的信息传递。大脑连接遵循可预测的组织原则。在细胞层面，较大的超颗粒锥体神经元具有更大、更多分支的树突树、更多突触，并执行更复杂的计算；在宏观尺度上，区域到区域的连接显示出多样化的架构，高度连接的枢纽区域促进了复杂的信息整合和计算。在这里，我们探讨了这样一种假设，即大规模区域到区域连接的分支结构遵循与神经元尺度类似的组织原则。我们检查了五个人类捐赠者大脑（1 名男性，4 名女性）的 10 个皮质区域的超颗粒锥体神经元（300 1）基底树突树的微尺度连接。树突复杂性被量化为分支点数、树长、树突棘数、树突棘密度和整体分支复杂性。高分辨率弥散加权 MRI 用于构建皮质皮层布线的白质树。使用与树突树相同的方法来检查所得白质树的复杂性，结果表明，异模关联区域具有比主要区域更大、更复杂的白质树（p，0.0001），并且宏观尺度复杂性与微观尺度测量并行，包括输入数量（r=0.677，p=0.032）、分支点（r=0.797，p=0.006）、树长度（r=0.664，p=0.036）和分支复杂性（r=0.724，p=0.018）。我们的研究结果支持整合理论，即大脑连接遵循神经元和宏观尺度上的类似连接原则，并为研究大脑条件下多组织层面的连接变化提供了一个框架。
ISSN：2454-3055人为对物种多样性的影响和来自沿海沿海地区的鸟类分布，印度纳维尼孟买Pawar Prabha
ISSN：2454-3055人为对物种多样性的影响和来自沿海地区的鸟类的物种多样性和分布的分布410206，印度 *收到的通讯作者：2020年6月7日接受：2020年7月2日在线发布：2020年7月6日https：//doi.org/10.33745/ijzi.2020.v06i02.005自然资源的过度开发和森林砍伐对纳维孟买Panvel的多样性和分布的森林砍伐。在黎明和黄昏时期通过在不同地区使用点数法（从2019年6月到2020年5月）对鸟类进行了调查。观察到102种代表16个阶，48个家庭和84属的鸟类多样性。每个家族中分布的鸟类数量表明，有45种属于家族的passeriformes，12种属于Charadriiformes，10种属于骨质的物种，占中质物种，有8种属于Accipitriformes，有7种，coraciiformes，每个物种属于Coracioformes，每种物种属于Columbiformes，Piciformes，Piciformes和Strigiformes； 2 species each to Anseriformes, Bucerotiformes and Gruiformes and 1 species each to Cuculiformes, Galliformes, Phoenicopteriformes, Psittaciformes and Suliformes.由于鸟类群落对人为影响的影响迅速，因此建议恢复大型森林斑块和计划良好的保护厂种植园。目前，由于持续建设了新孟买国际机场（NMIA）的建设，纳维孟买毗邻的地区的生态状况支持温和的鸟类密度，但对自然资源和森林砍伐过度剥夺是影响鸟类物种多样性和分布的关键因素。由于没有较早的报告，因此可以将此处提供的数据作为基线数据，以了解Panvel，Navi Mumbai的鸟类状态以及工业发展对其的影响。
![arXiv:2209.13529v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日](/simg/d\d730240faa47ca5024c3571e0d7b1d02fc162902.webp)
arXiv:2209.13529v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日
摘要。连接脑模板 (CBT) 捕获给定脑连接组群中所有个体的共同特征，从而充当指纹。从脑图来自不同神经成像模式（例如功能和结构）和不同分辨率（即节点数）的群体中估计 CBT 仍然是一项艰巨的挑战。这种网络整合任务允许学习跨不同模式和分辨率的丰富且通用的脑连接表示。由此产生的 CBT 可大量用于生成全新的多模态脑连接组，这可以促进下游任务（例如脑状态分类）的学习。在这里，我们提出了多模态多分辨率脑图集成器网络（即 M2GraphIntegrator），这是第一个将给定连接组群映射到中心良好的 CBT 的多模态多分辨率图集成框架。 M2GraphIntegrator 首先利用特定于分辨率的图形自动编码器统一脑图分辨率。接下来，它将生成的固定大小的脑图集成到位于其种群中心的通用 CBT 中。为了保持种群多样性，我们进一步设计了一种新颖的基于聚类的训练样本选择策略，该策略利用最异构的训练样本。为了确保学习到的 CBT 的生物学健全性，我们提出了一种拓扑损失，以最小化真实脑图和学习到的 CBT 之间的拓扑差距。我们的实验表明，从单个 CBT 中，可以生成真实的连接组数据集，包括不同分辨率和模态的脑图。我们进一步证明，我们的框架在重建质量、增强任务、中心性和拓扑健全性方面明显优于基准。
蒙哥马利梯子对简单SCA
摘要蒙哥马利KP算法，即在文献中报道了蒙哥马利阶梯，因为使用相同的操作序列进行标量K的每个密钥值的处理，因此对简单的SCA有抗性。，我们使用洛佩兹 - 达哈布（Lopez-Dahab）投影坐标为NIST椭圆曲线B-233实施了Montgomery KP算法。，我们针对相同目标FPGA的广泛时钟频率实例化了相同的VHDL代码，并使用了相同的编译器选项。我们使用相同的输入数据（即标量K和椭圆曲线点P和测量设置。此外，我们为两种IHP CMOS技术合成了相同的VHDL代码，用于广泛的频率。我们在执行KP操作期间模拟了每个合成设计的功耗，始终使用相同的标量K和椭圆曲线点P作为输入。我们的实验清楚地表明，简单的电磁分析攻击对FPGA实现的攻击以及对合成的ASIC设计的简单功率分析攻击之一取决于实现了设计的目标频率以及在其执行中执行的目标频率。在我们的实验中，当使用标准编译选项以及使用标准编译选项以及从50 MHz到240 MHz时，使用了40至100 MHz的频率，通过简单的目视视觉检查FPGA的电磁痕迹成功揭示了标量K。我们获得了相似的结果，攻击了为ASIC模拟的功率轨迹。尽管此处研究的技术存在显着差异，但设计对执行攻击的电阻是相似的：痕迹中只有几个点代表了强泄漏源，可以在非常低和非常高的频率下揭示钥匙。对于“中间”频率，允许在增加频率时成功揭示钥匙增加的点数。
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
研究论文 超大断面超大跨度城市地铁交叉换乘站结构型式及开挖模型试验研究
城市地下交叉换乘地铁车站修建中经常会遇到埋藏较浅、围岩不同、跨度和高度较大、道路交通拥堵以及周边建筑物对施工顺序敏感等困难，因此需要建立控制地下空间稳定性和地面沉降的地下工程。本文针对某车站的施工难点（最大开挖面积超过760 m 2 ），对该类换乘车站结构及施工开挖进行综合选型设计、施工力学响应、控制技术等。首先，借鉴大型地下换乘交通工程设计经验，充分考虑地层条件，提出一种“拱墙式”交叉换乘结构工法。经过精细数值分析，表明该结构可充分利用地层条件，减小地表沉降。 10、针对大断面施工过程中围岩稳定性问题，在传统大断面开挖方法的基础上，提出了“交叉岩梁+掘进法”施工方法。为验证该施工方法的效果，采用三维详细数值模型模拟施工工况，探究各开挖步骤下围岩力学响应特征及位移变化情况。与传统大断面开挖方法进行同步解释，结果表明新方法在控制围岩稳定性方面具有优势。同时，为保证工程安全施工，利用自主研发的多功能交通隧道工程试验系统开展大型物理模型试验，模拟“拱墙式”交叉转换结构施工全过程响应特性。通过对测点数据分析，结果表明结构形式及开挖方法引起的地表沉降、应力、结构力均满足安全施工要求。最终在新的结构形式及施工方法下，车站可安全施工。因此本文提出的结构形式和方法可以适应复杂环境下在建的大型地下结构。