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World File Search System绑定
如何取消与管道课程绑定的细分类别链接、取消事件、
正式培训信息的企业数据库，确保及时收集和传播信息到海军、国防部各部门、机构、服务、承包商和授权外国政府的各个层面。信息系统旨在支持海军培训活动、校舍、学习中心、培训支持中心等的管理和行政功能。CeTARS 包括各种功能，例如人员管理、学生培训管理、课堂支持管理、课堂活动资源调度、出版物和设备管理、系统实用程序、学生测试和评估、用户反馈报告和相关行政支持。CeTARS 是培训课程描述和统计信息的官方来源，并根据海军的要求提供学生和培训信息。有关 CeTARS 的进一步描述，请参阅参考资料 (a)。3.定义：
量子承诺的经典绑定
在经典承诺中，统计绑定意味着几乎所有承诺成绩单最多都有可能的开口。虽然量子承诺（对于经典消息）有时比其经典同行有益（例如在假设方面），它们提供了较弱的结合概念。本质上，发件人不能以明显大于1/2的概率开放给定值的给定承诺。< / div>我们引入了对量子承诺的经典结合概念，该量子承诺提供了类似于经典案例的保证。在我们的概念中，接收器对量子承诺字符串进行（部分）测量，并且该测量结果决定了发件人可以打开的单个值。我们希望我们的概念可以在各种设置中取代经典承诺，而安全证明基本上没有变化。作为一个例子，我们显示了GMW零知识证明系统的合理性证明。我们构建了一种非相互作用的量子承诺方案，该方案是经典的统计结合，并根据任何后量子后单向函数的存在，具有经典的开口。先前的候选人具有固有的量子开口，并且没有经典结合。相反，我们表明，无论假设或复杂性如何，都无法实现统计上隐藏承诺的经典结合。我们的方案只是NAOR的承诺方案（在经典上需要一个常见的随机字符串，CRS），但在CRS的所有可能值中以叠加执行，并重复多次。我们希望使用量子通信去除CRS的技术可以找到其他用途。
稀疏分布式表示的可变绑定
摘要 - 可变性的绑定是象征性的和认知的基石。但是，在连接主义模型中如何实现约束力使神经科学家，认知心理学家和神经网络研究人员困惑。自然包含绑定操作的一种连接主义模型是向量符号体系结构（VSA）。与其他有关可变结合的建议相反，VSA中的结合操作是维度具有维护性的，它可以代表复杂的层次数据结构，例如树，同时避免尺寸的组合扩展。经典的VSA通过密集的随机矢量编码符号，其中信息分布在整个神经元种群中。相比之下，在大脑中，特征在单个神经元或小组神经元的活性中更局部编码，通常形成神经激活的稀疏载体。遵循Laiho等人。（2015），我们探索了符号推理，并具有稀疏分布式表示的特殊情况。使用来自压制感应的技术，我们首先表明经典VSA中的可变结合在数学上等同于稀疏特征向量之间的张量产品结合，这是另一个众所周知的结合操作，从而增加了维度。这种理论上的结果促使我们研究了二维保护的结合方法，其中包括将张量矩阵减少到单个稀疏向量中。一种通用稀疏矢量的一种结合方法使用随机投影，另一种块状圆形卷积，对于具有块结构，稀疏块编码的稀疏向量定义。我们的实验表明，块 - 本地卷积卷积结合具有理想特性，而基于随机投影的结合也有效，但是有损的。我们在示例应用中证明了具有块圆形圆形卷积和稀疏块码的VSA的性能与经典VSA相似。最后，我们在神经科学和神经网络的背景下讨论了我们的结果。
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
量子联盟绑定使简单
正如Gao [4]所观察到的那样，纯正论点立即表明，要证明量子联合界限，它可以考虑纯状态。这可以有助于几何直觉，特别是如果一个州和投影仪都是真实的，只有轻度的一般性丧失，只有轻度的一般性丧失。在这种情况下，让ψt⟩表示通过根据第一个t投影测量结果进行调节而获得的r d单位向量。然后，如果H = H t + 1表示T + 1项目的子空间，则对（T + 1）测量的分析实际上仅取决于四个向量，即ProJ Hψ0⟩，Proj HψTtt⟩，Proj H ht⟩，Proj H h ∣0 0⟩0 r和Proj H the。因此，如果不丧失一般性，我们可以将所有内容投射到r 4中，而第一个载体跨越r 3。我们可以在单位半径的r 3中描绘地球仪，而H t + 1是赤道的平面，ψ0⟩和ψT + 1 phe位于地球的表面上，并且是= r = r = r = r ∣⟩̃⟩ + + + + +⟩ +⟩ +ψttt t t t t t t t t t⟩ ⟩指向第四维。对于j∈{0，t，t + 1}，我们将（λJ，φJ）写（λj，φj），为∣ψj j⟩的经度/纬度（或当j = t）时。我们可以假设λt =λt + 1 = 0，因此ψt +1⟩=（0，0）。（请参见图1中的左图。）对于j∈{t，t + 1}，让我们写∆ j的角度，为ψ0⟩和j j⟩j j j j j j j o，也写入̃ ∆ t的角度，为ψ0⟩和∣ ̃ tt⟩之间的角度写̃ ∆ t。我们声称
良好的位置：关于表面绑定的相邻组对模型碳捕获材料中二氧化碳吸附特性的被动和主动调查的影响
浓度。[1]在过去几年中，多种材料，例如多孔二氧化硅，金属有机框架（MOF），沸石，多孔碳，共价有机/三嗪框架（COFS/CTFS）和多孔有机聚合物（POPS），以供碳捕获应用。[1b，2]在这些材料中，化学膜起着重要的作用，因为它们对CO 2的亲和力提高，这对于在稀释应用中应用CCM是必不可少的。[1A，3]理想情况下，CCMS应结合高容量，高亲和力但容易再生，高选择性和对杂质的耐受性，例如水和其他痕量气体。[1A，4]但是，尚未找到满足所有这些标准的材料。模型系统可用于确定最重要的设计原理，以提高未来CCM的性能。对于下一代化学吸附剂设计设计的一个关键挑战是在吸附热ΔHADS↔再生能量和选择性之间找到理想的平衡。[1a]到目前为止，存在两种主要策略来计算CCM的这些指标：主动捕获中心的优化和多孔结构的优化。在此，我们提出了一种新策略：将附近的分子环境更改为吸附中心，以吸附CO 2吸附。我们的假设是，可以通过引入直接邻域中存在的不同官能团来调制活动捕获组（例如胺，NH2）与CO 2的相互作用。胺功能化材料是广泛研究的CCMS类。Wang等。Wang等。文献中存在最初的提示，实际上，纳米环境在化学CO 2吸附过程中起着重要作用。[5]机械研究表明，邻近组（NGS），例如表面上的相邻胺基，例如影响CO 2的吸附。[5a，c，6]据报道，硅胶材料中存在的硅烷醇基团（SIOH）也具有作用。[5a，6a – d]通过IR和NMR光谱（例如最常见的氨基甲酸酯[5a，c，6]，以及尿素[6b，e]或碳酸氢盐种类，已经鉴定出不同的表面结合物质。[6e，f]到目前为止，只有很少的研究集中在相邻群体的影响下。研究了与相邻OH/NH 2种的共存的吡啶氮种类的影响，发现这些相邻群体在增强捕获性能
改进的吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫（Gilbert – Varshamov）绑定了纠缠 -网格拥塞缓解和电池降解最小化，使用基于PV的微电网中的模型预测控制
摘要 - 电网中光伏（PV）系统的整合在峰值功率进料过程中引起拥塞。PV系统中的电池存储会增加自我消费，以实现消费者的好处。然而，随着传统的自我消费（MSC）控制电池调度的控制，网格拥塞的问题未解决。电池往往会在一天的早期充满电，并且峰值功率仍然易于网格。这还增加了由于高电荷（SOC）水平的停留时间增加而增加的电池降解。为了解决此问题，此工作使用模型预测控制（MPC）在PV系统中进行调度，并使用电池存储，以实现最大程度地减少电池降解，网格拥塞，同时最大化自我消耗的多个目标。为了证明改进，此工作比较了用于电池调度的MPC和MSC方案的性能。通过绩效指数（例如自消耗率，峰值功率降低和电池容量逐渐消失）来量化改进。对预测误差下MPC性能的计算负担和最大恶化的分析也进行了。得出的结论是，与MSC相比，MPC在PV系统中实现了相似的自我消费，同时还可以减少电网充血和电池降解。