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World File Search System维管柱
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
30 | 植物形态和生理学
次生组织要么简单（由相似的细胞类型组成），要么复杂（由不同类型的细胞组成）。例如，真皮组织是一种简单组织，覆盖植物的外表面并控制气体交换。维管组织是一种复杂组织，由两种专门的传导组织组成：木质部和韧皮部。木质部组织将水和养分从根部运输到植物的不同部位，包括三种不同的细胞类型：导管分子和管胞（均传导水）以及木质部薄壁组织。韧皮部组织将有机化合物从光合作用部位运输到植物的其他部位，由四种不同的细胞类型组成：筛细胞（传导光合产物）、伴细胞、韧皮部薄壁组织和韧皮部纤维。与木质部传导细胞不同，韧皮部传导细胞在成熟时是活的。木质部和韧皮部总是彼此相邻（图 30.3）。在茎中，木质部和韧皮部形成一种称为维管束的结构；在根中，这被称为维管柱或维管柱。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
基于机器学习的预测模型，用于充满混凝土的双皮管柱
本文旨在使用最全面和最新的数据库开发一个独特的人工神经网络（ANN）的方程以及基于MATLAB和PYTHON的图形用户界面（GUI），以预先指示轴向填充的混凝土混凝土填充的混凝土混凝土填充的混凝土填充混凝土填充的双层皮肤管（CFDST）短材料和湿润的柱子，并用正常的材料和高音材料材料。使用1721组数据训练和测试了两种机器学习（ML）方法，它们是ANN和极端梯度提升（XGBOOST），其中129种从实验研究中收集了129个，而有限元（FE）模拟产生了1592个。通过将其预测与实验和FE结果进行比较，评估了开发的ML模型的准确性。为了证明每个参数对预测结果的影响，使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。开发的ML模型还用于进行参数研究，以检查几何和材料参数对预测结果的影响。将ML模型的准确性和所提出的基于ANN的方程式预测CFDST列的最终轴向容量的准确性与六种设计方法的轴向容量进行了比较。提出了一个数值示例，以使用拟议的基于ANN的方程来说明CFDST列的设计过程。结果表明，ANN模型在看不见的数据上的性能要比XGBoost模型更好，该模型的XGBoost模型在测试集中均均方根误差较低。结果还表明，在预测准确性方面，ML模型和提出的基于ANN的方程优于其他设计模型。
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
签名未验证
增产措施将在下部（5.25 英寸 x 7 英寸）完井后进行，将由 14 - 18 个增产套管组成。压裂套管/阶段之间的下部完井环空隔离将由水泥组成。下部完井将使用工作管柱进行支撑剂压裂，以打开套管、泵送压裂、倒出下部完井内的任何支撑剂，然后关闭套管，然后再上移到下一阶段。在最后一个增产阶段之后，工作管柱将从井中拉出。将安装 5.25 英寸 x 4.25 英寸完井管柱，并配备可剪切扶正器，以定位（但不密封）下部完井衬管悬挂封隔器抛光井筒插座 (PBR)。此外，深置塞将与生产封隔器一起运行，以提供“A”环空隔离。完井设计包括永久井下压力表 (PDHG) 和井下安全阀 (DHSV)。将安装防喷器 (BOP) 和采油树以及井口阀门。
索迈亚维迪亚维哈尔大学
和自动化（ICCUBEA），Pimpri Chinchwad 工程学院（PCCOE），浦那，2017 年 8 月 17-18 日，IEEE 数字图书馆论文集。52. 34. Dipti Pawade、Harshada Sonkamble、Yogesh Pawade，“具有高级功能的基于 Web 的医院管理系统”，工程、科学和技术现代趋势国际会议 (ICMTEST-16)，2016 年 4 月 9 日和 10 日，计算和通信最新和创新趋势国际期刊 (IJRITCC) 论文集。53. Dipti Pawade、Khushaboo Rathi、Shruti Sethia、Kushal Dedhia，“产品评论分析
