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波兰选定位置的浅地下温度
在2021年，在全国各地的不同地点钻了五个钻孔，以考虑不同的自然条件。每个钻孔都有一个安装了单个U-Pipe的热交换器。在2021年，进行了测试温度测量和TRT测试，而在2022 - 2023年，定期测量以各个季节的季节进行季度进行。在地下最浅的部分的结果深度深约2-5米，表明其温度与气候和天气状况之间存在牢固的关系。进一步，该地下温度区域被称为每日和季节温度变化的区域。下面的地下温度变异性随着深度而逐渐降低，较少依赖外部因素。在通常15-25米的深度处，具体取决于位置，温度稳定，接近给定位置时平均环境气温的值。这个地下温度区（称为中性或瞬态温度的区域）可以持续到约50-60米的深度甚至更高。根据地热梯度的值开始更深的地下温度开始升高。在本文提出的研究中得出的地下温度值在一定程度上也取决于各种地理和人为因素，例如岩石的热性质，例如导热率，含水层的存在，气候异常和地下基础设施的存在。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
随机浅二维的高效经典模拟......
随机量子电路通常被认为难以进行经典模拟。在某些情况下，这已被正式推测——在深度二维电路的背景下，这是谷歌最近宣布“量子计算霸权”的基础——并且没有证据反对更普遍的可能性，即对于具有均匀随机门的电路，典型实例的近似模拟几乎与精确模拟一样困难。我们通过展示一个浅随机电路系列来证明情况并非如此，该电路系列在标准难度假设下无法有效地进行经典模拟，但可以近似模拟除超多项式一小部分电路实例之外的所有电路实例，时间与量子比特和门的数量成线性关系；这个例子限制了最近随机电路模拟的最坏情况到平均情况简化的稳健性。虽然我们的证明是基于一个人为的随机电路系列，但我们进一步推测，足够浅的恒定深度随机电路通常可以有效地模拟。为此，我们提出并分析了两种模拟算法。通过为深度为 3 的“砖砌”架构实现我们的一种算法（该架构很难进行精确模拟），我们发现一台笔记本电脑可以在 409×409 网格上模拟典型实例，变分距离误差小于 0.01，大约需要一分钟每个样本，而这项任务对于以前已知的电路模拟算法来说是难以完成的。数值证据表明该算法仍然渐近有效。我们严格的复杂性分离和猜想的关键在于观察到 2D 浅随机电路模拟可以简化为由交替进行的随机局部幺正和弱测量组成的 1D 动态形式的模拟。类似的过程最近成为一项深入研究的焦点，该研究通过数值发现，随着测量强度的变化，动力学通常会经历从高效模拟状态到低效模拟状态的相变。通过从随机量子电路到经典统计力学模型的映射，我们给出了分析证据，表明我们的算法会发生类似的计算相变，因为电路架构的参数（如局部希尔伯特空间维度和电路深度）
群体在城市浅地热能中的影响
摘要。自1980年代以来，已经开发出浅地热溶液，其原理是将热交换管附加到岩土结构的加固笼子上。这些低能解决方案结合了结构性和热作用，允许满足建筑物的加热和冷却需求，以非常低的碳成本。能量地理通常将其放置在地下水流中。一方面，这是避免任何多年热偏移的好方法，因为过量或默认值通过对流会得到缓和。这一对流产生了热羽，土壤中的热波可以与可能影响行为的下游结构相互作用。对这些互动的理解对于在城市规模上对浅层地热发展的明智管理至关重要。为了研究这些相互作用，已经在Sense City研究了一组9个能源堆，这是一个迷你城市，可以强加特定的气候，并且可以控制地下水流。使用FEM软件切塞-LCPC开发了一个数值液压 - 热耦合模型，以推断结果。实验模型和数值模型的组合为定义有关预防相互作用的指南提供了有用的结果。
优秀発表赏エントリー演题
（1个农业和生命科学研究生院，东京大学）[目的]近年来，由于人们担心能源和食物自给自足的减少以及全球变暖，进口资源的兴起以及Yen的弱点，可持续生物量作物引起了人们的关注。生物量作物不仅用作生物产品的原材料，而且还用作饲料。在这项研究中，使用基因组编辑技术生产了“非盛大的大米”，其用途是通过测量其户外培养，生物量和可溶性糖和淀粉含量来评估作为生物质和饲料作物的。 [材料和方法]具有栽培的水稻品种“ koshihikari”，这是一种双突变体（去除异国基因），florogen基因和㻴ニ㻟ニックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロックロック这种突变抑制了开花，但是通过自我产生异态性的个体，突变体系统得以维持。此外，使用该双重突变体在背景中，使用一种技术在茎和茎中涉及糖和淀粉代谢的技术创建了参与茎和叶中糖和淀粉代谢的基因的突变。在户外培养这些基因组编辑系统时，他们已提前向教育，文化，体育，科学和技术咨询，并提交了一项实验计划，以便接受它们。每个突变体的收获分为黄色成熟期（从㻟㻜㻜㻠㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜㻜です），这是普通饲料水稻品种的收获期，黄色成熟期后约几周。除了测量收获个体的干重外，还从代表性的分er中测量了每个器官中可溶性糖和淀粉的浓度，并估计每个器官的产量。此外，测量了整个收获个体的可溶性糖和淀粉的浓度，并计算每个个体的可溶性糖和淀粉的重量。 [结果和讨论]收集了每个菌株（゚㻩ン），并测量其干重，结果表明，在黄色成熟期间收获的koshihikari是㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ㻟㻜±㻤㻌ランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドランドラ-riptherore，黄色成熟期后收获的干重是㻣㻣±㻝㻌ラック㻝㻌ラック±㻝㻌ラック，并且对非透性突变剂的生物量显着增加。此外，根据代表性耕种器的每个器官的可溶性糖浓度计算估计的产率，结果表明，Koshihikari大约是㻜㻚㻠㻛ロックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセックセック的，另一方面，估计的淀粉产量大约是㻞㻚㻞㻌㻌㻌㻠ラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドラインドライン进一步，目前正在测量每个菌株的溶剂糖和淀粉的重量。此外，我们将报道在不开放的菌株中涉及糖和淀粉代谢的基因中引入突变的菌株的分析结果。以上结果表明，非灌木菌株中生物量显着增加，茎和叶片中可溶性糖和淀粉的显着积累，表明不明显的koshihikari大米植物作为高生物量的水稻品种的有用性。此外，它被认为是饲料稻的非常有用的，因为它在喂养牛时不包含高度未消除的稻田。此外，为了实施“脸红的大米”血统，该公司还致力于开发技术，以选择不以种子表型为指标从单独群体中开花的个人。
浅海岸底栖基质遥感 - MDPI
摘要：鳗草 (Zostera marina) 是潮间带和潮下带生态系统的关键组成部分。然而，人类活动的压力已导致其种群在全球范围内下降。划定和持续监测鳗草分布是了解这些压力和提供有效的沿海生态系统管理的重要组成部分。此类空间监测的一种拟议工具是远程图像，它可以经济高效地频繁覆盖大片且难以接近的区域。但是，要有效应用这项技术，需要了解鳗草及其相关基质的光谱行为。在本研究中，原位高光谱测量用于定义关键光谱变量，这些变量可在 Z. marina 和相关水下基质之间提供最大的光谱分离。对于原位水面反射数据集的鳗草分类，所选变量为：斜率 500–530 nm，一阶导数 (R') 在 566 nm、580 nm 和 602 nm，总体准确率为 98%。当原位反射数据集经过水校正时，所选变量为：566:600 和 566:710，总体准确率为 97%。使用现场光谱仪识别鳗草的深度限制平均为 5.0 至 6.0 m，范围为 3.0 至 15.0 m，具体取决于水柱的特性。涉及高光谱机载图像底栖分类的案例研究表明，变量选择的主要优势是满足统计上更复杂的最大值的样本量要求
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
2025年度日本人工智能学会全国大会（第39届）◆提交您的演讲稿（...
● 第一类：国际会议 1（在研） 论文为相关领域指定的人工智能及相关领域的学术论文、病例报告类英文论文、英文演讲。 “正在进行的工作”类别提供了展示、接受反馈以及讨论仍处于探索阶段的新想法或研究的机会。该类别的论文应准备扩展摘要（遵循国家会议网站指定的格式的 1-2 页 PDF 文件）。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质字段中的 E-1 至 E-5。请在作者信息下方的摘要部分中包含 1) 目标和 2) 结果或结论的概述。如有必要，请在摘要中包括方法论的要点。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。 ● 第 2 类：国际会议 2（常规）论文为相关领域指定的人工智能及相关领域的学术论文、病例报告类英文论文、英文演讲。常规类别提供了展示未发表研究成果的机会。此类论文请按照国家会议网站指定的格式，创建 2 至 8 页的 PDF 文件。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质字段中的 E-1 至 E-5。在作者信息下方的摘要部分中，请包括 1) 目标和 2) 结果或结论的摘要。如有必要，请在摘要中包括方法论的要点。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。此外，在提交给常规类别的论文中，我们将鼓励那些被认为与本次会议特别相关且优秀的论文提交到扩展的新一代计算期刊的特刊。 ● 第 3 类：综合会议定期举办与论文相关的人工智能及相关领域的学术论文和案例报告。申请发表时，请选择您的论文所属领域，并指定描述论文内容的关键字。这适用于下述纸质领域的J-1至J-11。 在作者信息下方的摘要部分中，请包括 1) 目标和 2) 结果或结论的摘要。如有需要，请提供方法。摘要中不包含上述①和②项或不遵循论文格式的投稿可能会被拒绝。
讲座 (2008) - 防卫省/自卫队
利用 TOF-MS 检测微生物 国际危机管理研讨会 CIS 研讨会组织委员会 2008.9 Naohiro Muronoi Hideyuki Hayashi Shiro Kushima 使用 RGB 值自动识别化学剂的变色反应 国际危机管理研讨会 CIS 研讨会组织委员会 2008.9 Eri Kawashima Hideyuki Yanagibashi串岛四郎