XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System离散性
利用量子信息技术通过t3引力相检验时空的等效原理和离散性
我们提出了一项基于当今量子信息技术的新思想实验，通过 Bose-Marletto-Vedral (BMV) 效应 [ 1 – 4 ] 测量量子引力效应，揭示引力 t 3 相位项、其与低能量子引力现象的预期关系，并检验广义相对论的等效原理。这里提出的技术有望通过分析与量子系统测量过程的理想输出相关的随机噪声来揭示引力场涨落。为了提高灵敏度，我们建议将引力场涨落随时间对一系列独立测量输出的影响累积起来，这些测量作用于粒子纠缠态，就像在构建量子加密密钥时一样，并从相关的时间序列中提取预期引力场涨落的影响。事实上，通过共享最大纠缠态的粒子构建的理想量子密钥由一串不相关符号的随机序列表示，该序列在数学上可以用完美的白噪声来描述，这是一个均值为零且在不同时间取值之间没有相关性的随机过程。引力场扰动（包括量子引力涨落和引力波）会引入额外的相位项，使用于构建量子密钥的纠缠对退相干，从而使白噪声着色 [ 5 , 6 ]。我们发现，这种由大质量中观粒子构建的装置可以揭示 t 3 引力相位项，从而揭示 BMV 效应。
带有荧光PCR微针阵列
活检是肿瘤诊断的黄金标准，因为该技术提供了有关肿瘤发生和进展的高度详细且可靠的信息。类似于沙漠甲虫的离散性润湿性，在这项研究中，开发了荧光聚合酶链反应（F-PCR）微针阵列（MNA）平台，用于有效的空间肿瘤活检。通过自下而上的自组装和自上而下的Photolithog-raphy的耦合策略来制造此MNA。它包括疏水二氧化硅组装的底物和石墨烯气凝剂 - 凝胶凝胶混合微针峰。从其石墨烯混合微尼峰的亲水性和吸收能力中造成的好处，MNA可以轻松地穿透组织样品并立体地收集肿瘤酸性生物标志物。此外，由于平台的离散性，组织流体和PCR液体都可以轻松从底物中去除，并且每个微针峰都与直接导致F-PCR反应进行肿瘤标记物发现的F-PCR反应相似。基于这些优势，F-PCR-MNA平台被揭示为在Standard溶液，小鼠组织样品和临床标本中检测肺癌的DNA生物标志物的理想选择，从而将其实际潜力作为创新的肿瘤生物瘤系统。
自主机器人平台的方向估计
本论文主要研究基于惯性传感器提供的测量结果的方向估计。强调使用三轴线性加速度计和陀螺仪。建议顺序使用两种估计算法进行方向估计。第一个是卡尔曼滤波器，主要用于基于加速度计数据进行重力估计。第二种算法采用扩展卡尔曼滤波器结构，利用第一种算法得到的重力估计和陀螺仪数据进行方位估计。以多元方式估计方向，而不使用绕陀螺仪轴的一维旋转离散性的简化假设。通过这种方式，可以精确处理非常大的转向角度。
离散和随机联盟存储博弈
截至目前，住宅消费者的能源存储代表着一项相当大的投资，而且并不能保证盈利。文献中提出了由一组消费者共同购买能源存储的共享投资模型，以增加这些设备的吸引力。这种模型自然采用了合作博弈论的概念。在本文中，我们扩展了最先进的合作博弈，通过添加两个关键扩展来建模共享存储投资：负载的随机性和存储设备容量的离散性。由于我们的目标是增加电网的存储容量，因此，一组根据我们提出的方案进行合作的参与者将获得的设备数量与消费者单独购买的设备数量进行了比较。在相同的客户盈利能力标准下，使用真实数据进行的模拟表明，我们提出的方案可以将部署的存储容量提高 100% 到 250%。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
基于细胞的示踪剂作为图像引导手术的特洛伊木马
在半导体中情况有所不同。在反转层或侵蚀的二维电子气体中，费米波长可以是大的50 nm。这是两个比金属大的数量级，并且在当今的微生物技术范围内。谐振隧道研究已在二维电子气体的子微米大小的区域中构成了能量水平的ae> q.l MEV，并通过GAAS-（AL，GA）的栅极电极作为异质结构固定在静电上。7“ 9对于典型电容C£10〜15 f，在毫米kelvin温度下，一个然后häsE2 /c〜δε ^> kt。< /div。在这种制度中，库仑阻止的经典理论将被一个理论代替，其中包括能量谱的离散性的影响。这是本文中解决的问题。
Brummer 多策略评论 2024
2024 年简讯 总体而言，几乎没有什么破坏性的经济意外。通胀总体上符合预期，降至较为温和的水平，全球经济增长放缓，但各地区情况不一，欧洲表现落后。除股票和信贷外，大多数资产类别都相对没有方向，相互竞争的交叉流创造了动荡的市场状况。2024 年是选股的好年头，股票收益横截面的离散性很大，收益波动性处于历史高位。第三季度的收益季是标普 500 指数收益日波动幅度最大的一年。股权资本市场活动开始回暖，人工智能、GLP-1 和放松管制等几个主题创造了赢家和输家，进一步加剧了机会。
时空的认知结构
本文在时空的认知中提出了一个层次结构，类似于“层蛋糕”结构，其中层对应于因果关系的不同方面。层结构的基础是从因果关系的物理叙述中得出的，并由简短的数学背景支持。拟议的层次结构承认，无法直接访问空间和时间。我们只能通过观察事件之间的对象并与对象进行互动来收集它们的结构。因此，自然的问题是我们如何建立时空的连贯模型。朝答案，本文提出认知模型是分层的，其中较低的层在结构上比较高的数据更简单，而时空结构来自层之间的相互约束。我们采用最原始的层是拓扑，它指的是对象和事件是否“连接”。拓扑不会区分线的类型（例如弯曲或直线）；只有连接性（无论是定义），它的缺失，断开性，需要感知。在对时空实体的感知感知中，连通性和脱节性在构图上表征了更复杂的特征，例如“之前”，“后面”，“前面”，“后面”，“有孔”，“离散性”，“离散性”，等等。一个更复杂的计算密集和更高的层可能构建度量空间和欧几里得结构。然而，在心理学中，研究滞后于为经验因果结构与空间性认知之间的对应关系提供简洁明了的综述。在某些情况下可能出现的拓扑结构和指标之间约束的一个示例是“当对象彼此零距离时才连接对象。”调查时空管理因果认知的认知结构对于理解人类和人工生物中智力的一般理论的理解至关重要。除此之外，在其他领域（例如物理学，数学和计算机科学）保留了空间周期结构的层蛋糕组织，从而导致了从拓扑空间（较不复杂）到度量空间（更复杂）的自然层次组织。在以下各节中，我们在物理因果结构（第2节）的背景下探讨了这种玩具模型，然后提供心理模型（第3节），并继续讨论其在更广泛的上下文中的含义（第4节）。
利用最大熵原理识别疲劳寿命的概率分布
摘要：材料与结构的疲劳寿命具有较大的离散性，在工程设计中通常被考虑。为了减少主观不确定性的引入，获得合理的概率分布，本文提出了一种基于最大熵原理的疲劳寿命概率分布识别计算方法。利用疲劳寿命的前四个统计矩来制定最大熵原理优化问题的约束条件。还提出了一种精确的算法来寻找最大熵分布中的拉格朗日乘数，从而避免了求解方程组时出现的数值奇异性。用两个拟合指标来衡量所提方法的拟合优度。通过文献中的两组疲劳数据集证明了所提方法的合理性和有效性。并对所研究的疲劳数据集进行了所提方法与对数正态分布和三参数威布尔分布的比较。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。