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冰积模拟 - NATO STO
根据其章程，AGARD 的使命是将北约国家在航空航天科学技术领域的领军人物聚集在一起，以实现以下目的： - 为成员国推荐有效的方式，以便利用其研究和开发能力造福北约社区； - 向军事委员会提供航空航天研究和开发领域的科学和技术建议和援助（特别是在军事应用方面）； - 不断促进与加强共同防御态势相关的航空航天科学进步； - 改善成员国在航空航天研究和开发方面的合作； - 交流科学和技术信息； - 向成员国提供援助，以提高其科学和技术潜力； - 根据要求，向其他北约机构和成员国提供与航空航天领域研究和开发问题有关的科学和技术援助。
积极性的实践 - 哥伦比亚学院
自去年夏天以来，在我参加的许多会议、活动和对话中，我都感受到了同样的能量。它伴随着一种对我们重新获得的东西的深切感激之情，以及一种重新关注我们为学生提供的体验中最核心和最必要的事物的一致努力。如果没有校友的声音、经验和承诺，我作为这种体验的管理者的角色就不可能实现。感谢你们的支持。我坚信，学院未来的任何愿景都必须从以社区为中心的背景发展而来，借鉴来自各个角落的知识和见解。你们对学校及其珍贵传统的亲身经历，以及你们对其持续卓越的投入，都是确保学生成功和幸福的宝贵资源。春季学期刚刚开始，我鼓励你们在与学院的联系和参与中发扬这种革新精神。除了于 6 月 1 日星期四至 6 月 3 日星期六返回校园参加 2023 年哥伦比亚校友聚会之外，还有许多方式可以参与并回馈。几代校友的声音、活力和承诺是学院的一大优势，在未来几年仍将至关重要。
应对大体积计量中的热膨胀
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响，本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言，这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度，可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中，以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果（如果有这样的环境）。
应对大体积计量中的热膨胀
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响，本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言，这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度，可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中，以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果（如果有这样的环境）。
DP23/1：积极可持续变更的财务
•在第2章中，我们研究了TCFD建议中如何考虑治理，激励措施和能力，以及这些领域的期望如何随着国际可持续性标准委员会（ISSB），TPT和GFANZ的工作而发展。•在第3章中，我们考虑了更深入的公司的可持续性与目标和策略，以及如何通过其治理和激励安排来支持这些目标。我们还思考资产经理和资产所有者如何组织和管理其管理活动以影响积极变革。我们的观察和讨论问题是由委托文章，相关文献的审查以及我们自己的分析所激发的 - 包括对公司公共可持续性与之相关的披露的审查，例如其TCFD披露的披露。•第4章考虑公司的培训和能力，第5章总结了下一步。
开放边界驱动量子电路的可积性
在本文中，我们讨论了具有开放边界条件的量子比特（自旋 1/2）双量子电路的杨-巴克斯特可积性问题，其中两个电路复制品仅在左边界或右边界耦合。我们研究了体积由自由费米子 XX 类型或相互作用 XXZ 类型的基本六顶点幺正门给出的情况。通过使用 Sklyanin 的反射代数构造，我们获得了此类设置的边界杨-巴克斯特方程的最一般解。我们使用此解从转移矩阵形式构建具有两步离散时间 Floquet（又名砖砌）动力学的可积电路。我们证明，只有当体积是自由模型时，边界矩阵通常才是不可分解的，并且对于特定的自由参数选择会产生具有两个链之间边界相互作用的非平凡幺正动力学。然后，我们考虑连续时间演化的极限，并在 Lindbladian 设置中给出一组受限边界项的解释。具体来说，对于特定的自由参数选择，解对应于开放量子系统动力学，源项表示从自旋链边界注入或移除粒子。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。