如今,围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒,并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实,聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布,聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出,可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外,大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布,并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知,聚变过程可以用穿透概率来解释,基于量子力学隧穿,而准弹性散射与反射概率有关。重离子准
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固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好,在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的,可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下,准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性,例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性,实际上,它们被认为具有有趣的电子,磁性和机械性能。不幸的是,对这些材料的理论理解落在了实验发现后面,部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法,并且将数值计算扩展到极限。因此,实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒,并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时,de-在本文中,我们提供了该结构的详细信息,即8倍的Quasicrystal,它与众所周知的八角形(或Ammann-Beenker)瓷砖固定器[3]密切相关。
Elektrode 16旨在容纳3至8岁的骑手,并且具有高度可调的组件使其成为成长中的骑手的理想电动自行车。座椅中的可调节性超过4英寸,Elektrode 16可以舒适地适合37英寸至55英寸的儿童。用橡胶垫的折叠钢脚踏板在Elektrode 16上提供刚性和多功能性,从而使自行车轻松地转换为平衡自行车,并简单地折叠。孩子们可以学习使用Elektrode 16作为自行车的平衡自行车,而没有电动机摩擦/阻力,然后毕业于使用fotpegs和电动机/油门。车把设计促进了直立的骑行位置,而无需损害膝盖空间,随着孩子的成长提供额外的空间,并有了普通大小的车把和座椅,父母将有能力在他们认为合适的情况下更改和定制孩子的自行车。
*其他法案所需的许可证触发IAA OGD参与者| Illustrative – some components would not apply to same project YESAA – Yukon Environmental and Socio-Economic Assessment Act / MVRMA – Mackenzie Valley Resource Management Act / MBCA – Migratory Birds Convention Act / IBWTA – International Boundary Waters Treaty Act / CPRA – Canadian Petroleum Resource Act / Offshore Accords – Canada – NS and NFLD Offshore Accords / CEPA – Canadian Environmental Protection Act / Nuppaa - Nunavut计划和项目评估法(NUPPAA)< / div>
假设系统校正系统在几个像素内给出近似配准,我们开发了用于多传感器数据的自动图像配准方法,目标是实现亚像素精度。自动图像配准通常由三个步骤定义:特征提取、特征匹配和数据重采样或融合。我们之前的工作重点是基于使用不同特征的图像相关方法。在本文中,我们研究了不同的特征匹配技术,并提出了五种算法,其中特征是原始灰度或小波类特征,特征匹配基于梯度下降优化、统计稳健匹配和互信息。这些算法在多个多传感器数据集上进行了测试和比较,这些数据集覆盖了 EOS 核心站点之一,即堪萨斯州的 Konza Prairie,来自四个不同的传感器:IKONOS(4m)、Landsat-7/ETM+(30m)、MODIS(500m)和 SeaWIFS(1 000m)。
Moyu Chen 1 † , Yongqin Xie 1 † , Bin Cheng 2* , Zaizheng Yang 1 , Xin-Zhi Li 3 , Fanqiang Chen 1 ,
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础,也是现代收获系统的算法基础。但是,推荐系统通常依赖于用户敏感的数据,从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私(DP),尤其是确保零集中差异隐私(ZCDP)的含义。首先,我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后,我们提出了三种私人算法,即ADAC-UCB,ADAC-GOPE和ADAC-OFUL,用于三个土匪设置,即有限的武装匪徒,线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图,即高斯机制和自适应发作,以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明,在所有这些环境中,与遗憾的遗憾相比,强加了ZCDP的价格(渐近)可以忽略不计。接下来,我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限,我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私,多军匪徒,重新分析,下限