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考虑闭坑后抽水蓄能的露天矿边坡稳定性分析
作为研究主题。通过分析中国废弃的矿山和新能源的分布，并考虑了借用贷款省电网的峰值法规状态，这表明了在西方开放坑矿建造抽水储存动力站的影响。基于西方开放坑矿的相关工程背景和地质探索结果，为泵存储电站的上下储层的现场选择和设计提供了解释，以及水运输系统的布局。泵储存电站的构造将改变废弃的矿井中的水位，影响其斜坡的稳定性。在西部开放坑矿中构建下储层的横截面模型，并将其导入地理厂软件。使用极限平衡方法与稳态渗漏场结合在一起，分析水位-395 m，-350 m，-250 m的坡度稳定性。结果表明，西部开放坑矿的泵送储存动力站在技术上是可行的且经济合理的。它可以有效地满足借用省内电网的峰值调节和频率调制要求，从而减轻了该地区的运营压力。拟议的西部开放坑矿井泵站存储电站的安装容量为1 200兆瓦，全负载运营时间为5小时。坑的东部区域充当下部储层，而纳哈尤湖（Nanhuayuan Lake）则充当上层储层，其容量大致相等。西部开放坑矿山的潜在滑动风险可能在特定的水位下发生。为了确保泵储存电站运行后的储层路堤的稳定性，需要采取进一步的反海上加强措施。关键字：废弃的矿山；泵存储；稳态渗漏；极限平衡方法；斜率稳定性
阴影估计的闭式解析表达式...
量子系统的性质可以使用经典阴影来估计，经典阴影基于单元的随机集合实现测量。最初是为全局 Clifford 单元和单量子比特 Clifford 门的乘积而推导的，实际实现仅限于中等数量量子比特的后一种方案。除了局部门之外，使用两个局部门的非常短的随机电路的精确实现在实验上仍然是可行的，因此对于在近期应用中实现测量很有意思。在这项工作中，我们推导出使用带有两层并行双局部 Haar 随机（或 Clifford）单元的砖砌电路的阴影估计的闭式解析表达式。除了构建经典阴影之外，我们的结果还为估计 Pauli 可观测量提供了样本复杂度保证。然后，我们将使用砖砌电路的阴影估计性能与使用局部 Clifford 单元的既定方法进行比较，发现在足够多的量子比特上支持的可观测量估计中样本复杂度有所提高。
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条件：您是被分配到野战医院或头颈部手术队中的手术室专家或眼科专家。您的任务是根据外科医生的病例偏好卡或手术病例卡为手术程序准备手术室 (OR)。您拥有一个功能齐全的 OR 套件，所有设备和材料均已备好并可正常使用。所有人员均可在行动期间提供支持。您已获得当地标准操作程序 (SOP)、陆军技术出版物 (ATP) 4-02.10 手术室住院和联合创伤系统临床实践指南 (JTS-CPGS) 部署地点的紧急普通外科手术 (CPG ID:71) . 此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：按照 (IAW) ATP 4-02.10 手术室住院以 100% 的准确度准备外科手术，同时使用任务 GO/NO-GO 清单遵守所有执行步骤。特殊条件：在培训此任务时，领导者应结合使用陆军理论的八个相互关联的作战变量的情景/情况：政治；军事；经济；社会；信息；基础设施；物理环境、时间、（PMESII-PT）教育士兵了解作战环境 (OE) 意识，强化价值观，解决当前陆军问题，以完善士兵对陆军作战的理解。PMESIIPT 变量几乎出现在每场冲突中，并作为 OE 的基石。它们可以相互关联、重叠，并共同作为理解 OE 的基础。安全风险：低 MOPP 4：从不
GREENKO TS02 离流闭式环泵...
_______________________________________________________________________ Greenko TS02 OCPSP Rev – R0 预可行性报告
铒激光辅助闭合瓣冠延长术
冠状延长是一种预动理手术程序，可导致更多的牙齿结构和更重建更根尖的牙龈边缘的重建。通常需要增强固定的专业人士或牙齿修复的保留，并防止违反生物遗传宽度。1-3随着美学牙科的发展和“微笑设计”的概念，它通常用于增强患者微笑的外观。1,4-6本文主要着重于突出一种在美学区域加长冠状的替代方法。传统的冠延长程序涉及开放式手术和用旋转仪器清除骨头。1,2,7,8这种过程的愈合期通常为4至6周。1,7,8可能导致术后并发症，例如过度出血，感染，边缘牙龈的再生和炎症。7,9,10
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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
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申请完整性：提交初步计划审查申请材料（上面列出的 1-3）后，申请人将收到一份全面的 30 天意见函，最迟不超过申请处理时间表确定的三十 (30) 天。信中包括与提供给市政府工作人员的材料和正式开发提交所需的文件相关的意见。完整授权提交的申请表可在规划申请和表格中找到；有关不需要规划授权的开发项目的说明可在建筑和安全部门网页上找到。重要更新：自 2022 年 8 月 1 日起，所有规划开发申请均已根据既定的申请处理时间表接受和审查，其中包括每周提交截止日期。在此页面上查看最新的处理时间表：规划申请处理时间表
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Call for Papers IEEE Transactions on AES (TAES) Special Section Special Section on “Sensor Fusion in Autonomous Systems” Autonomous vehicles used in modern civilian and military applications gather and process multi-modal data gathered from a variety of sensors – cameras, radars, lidars, and ultrasonic transducers – for a variety of applications such as intelligent transportation systems, urban planning, agriculture, remote sensing, and security and 监视。本期特刊的重点是在理论分析，信号处理，机器学习，现象学，原型开发以及多模式传感器数据收集和处理的数据生成中的原始研究。将特别强调传感器校准误差的技术，尤其是当应用于包括无人驾驶汽车（UAV）无人机和无人驾驶表面车辆（USV）平台的分布式传感平台时。我们征求学术，研究和工业贡献。我们鼓励有关新算法，理论研究，标准和新颖的评估指标的贡献，用于分析性能，调查，软件和硬件实验原型，公共数据集和基准测试。尽管在TAE和其他社区中，诸如雷达，电气和红外（EO/ir）和声学等特定模式已经进行了广泛的工作和政府。该特殊部分旨在将来自学术界，政府和行业的各种相关子学科的研究人员汇集在一起，以介绍传感器融合的最新进展，以应用商业和国防领域的应用。