2024 年 10 月 15 日 — 该管道不在国防部 (MoD) 训练范围内。拟议的运营路线与 JUDY-CULZEAN 电缆和相交。
这是由 Jin 和第四位合作者在 [26] 中推导出来的,继承自这种方法在 XX 模型中计算连续自旋块的熵的成功 [25]。我们的目标是计算当 m →∞ 时子系统 (1.5) 与链其余部分之间的纠缠熵。在过去二十年里,二分系统的纠缠在一维量子临界系统,特别是量子自旋链中得到了广泛的研究。考虑一个有 N 个自旋的自旋链;在零温度下,哈密顿量处于基态,在热力学极限 N →∞ 时,它经历一个相变,该相变针对某个参数的某个临界值,例如磁场。这种量子相变的特点是自旋-自旋关联长度无限大。有几篇论文讨论了计算
摘要:如果{2 a,3 a}⊆s,数值半群的差距是基本的。在这项工作中,我们将研究B(a)= {s |集合。 s是一个数值半群,A是S}的基本差距。特别是,我们将给出一种用给定属计算B(a)的所有元素的算法。B(a)的两个元素的交点再次是B(a)的一个元素。a b(a) - 不可还原的数值半群是b(a)的元素,不能表示为b(a)的两个元素的相交,包含它。在本文中,我们将研究B(a) - 可及时的数值半群。从这个意义上说,我们将提供一种算法来计算所有这些算法。最后,我们将研究(n, +)的下monoids,这些下因体形可以表示为属于B(a)的元素的相交(有限或无限)。
摘要:道路网络提取是遥感(RS)中的重要挑战。解释RS图像的自动化技术提供了一种具有成本效益的解决方案,可快速获取道路网络数据,超过传统的视觉解释方法。然而,道路网络的各种特征,例如不同地区的各个长度,宽度,材料和几何形状,构成了RS图像中的道路提取的巨大障碍。可以将道路提取问题定义为涉及捕获上下文和复杂元素的任务,同时还保留边界信息并为RS数据生成高分辨率的道路细分图。提议的Archimedes调整过程的目标量子量子扩张了道路提取的卷积神经网络(ATP QDCNNRE)技术是通过增强图像细分结果的效率来解决上述问题,从而利用遥感成像,与Archimedes Optimization Optimation Algorith Modecs(AOA)相关联(AOA)。这项研究的发现证明了与遥感图像一起使用时,ATP-QDCNNRE方法实现的道路萃取能力增强。ATP-QDCNNRE方法采用DL和超参数调整过程来生成高分辨率的道路分割图。这种方法的基础在于QDCNN模型,该模型结合了量子计算(QC)概念和扩张的卷积,以增强网络捕获本地和全局上下文信息的能力。扩张的卷积还可以增强接收场,同时保持空间分辨率,从而提取精细的道路特征。基于ATP的高参数修改改善了QDCNNRE道路提取。评估ATP QDCNNRE系统的有效性,使用基准数据库来评估其仿真结果。实验结果表明,ATP-qdcnnre以75.28%的相交(IOU)的相交(MIOU)的平均相交(MIOU)为95.19%,F1的平均相交,90.85%的F1,精度为87.54%,召回了Massachusetts Road DataSet的94.41%。与最新方法相比,这些发现证明了该技术的效率。
在本文中,我们探讨了以下建议:施瓦茨柴尔德黑洞将在其寿命结束时,将经历量子过渡到“白洞”:一个恰恰是黑洞时间反转的对象。这种过渡采用量子隧道的形式。为了评估隧道幅度,我们表征了量子重力影响占主导地位的区域,因为与外部曲率相交的高度相交的高度曲面所包围,外部曲率等于零。这使我们能够恢复隧道幅度,如正常之间的增强角度指定的隧道幅度。这项工作的长期目的是找到量子重力区域真空爱因斯坦方程的复杂解,从而为黑洞蒸发后对黑洞发生的情况提供了完整的解释。
人为活性无法挽回地改变了地球的生态结构。来自变化的不同驱动因素的生态新颖性的出现是生态系统恢复越来越具有挑战性的维度。同时,修复者的工具套件继续增长,包括各种强大且日益普遍的技术。因此,生态系统恢复发现自己是相交挑战的中心。我们应该如何应对几乎没有或没有历史先例的环境系统状态的日益普遍的出现,同时考虑适当部署潜在的后果且在很大程度上未经测试的干预措施,这些干预措施可能会引起生物体,系统状态和/或同样没有想法的生物体,系统状态和/或过程?我们使用bionovelty一词来封装这些相交的主题,并检查二元 - 维尔蒂对生态恢复的含义。
人为活性无法挽回地改变了地球的生态结构。来自变化的不同驱动因素的生态新颖性的出现是生态系统恢复越来越具有挑战性的维度。同时,修复者的工具套件继续增长,包括各种强大且日益普遍的技术。因此,生态系统恢复发现自己是相交挑战的中心。我们应该如何应对几乎没有或没有历史先例的环境系统状态的日益普遍的出现,同时考虑适当部署潜在的后果且在很大程度上未经测试的干预措施,这些干预措施可能会引起生物体,系统状态和/或同样没有想法的生物体,系统状态和/或过程?我们使用bionovelty一词来封装这些相交的主题,并检查二元 - 维尔蒂对生态恢复的含义。
o物种输入:过去50年中的空间准确物种存在数据o潜在的解释输入:包括气候和环境层以及卫星图像。通过将数据与相关景观单元相交,生成具有数据不足的物种的较粗糙的栖息地关联输出,以生成空间分布模型。在亚种上而不是物种水平上列为威胁的物种,然后一个过程基于基于Gawler East East范围拟议的释放区域中不同亚种的流行率确定了最可能的亚种归因。排除在Gawler内没有记录存在的物种,范围是东方提议的释放区域,以及具有空间分布或栖息地模型的物种,没有与Gawler相交的Gawler East East提议的释放区域。