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World File Search System谱方法
光谱方法介绍
Ahmad Aqel IfSeii分析化学学院化学系国王SAUD University P.O.分析化学学院 框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。 014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa /div>Ahmad Aqel IfSeii分析化学学院化学系国王SAUD University P.O.分析化学学院框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。 014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa /div>框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa
量子多谱方法在低光子速率下对闪烁量子发射器的动力学进行研究，无需分箱：让每个光子都发挥作用
量子发射器的闪烁统计及其相应的马尔可夫模型在生物样本的高分辨率显微镜以及纳米光电子学和许多其他科学和工程领域中发挥着重要作用。目前用于分析闪烁统计的方法，如全计数统计和维特比算法，在低光子速率下会失效。我们提出了一种评估方案，它消除了对最小光子通量和通常的光子事件分箱的需求，而这限制了测量带宽。我们的方法基于测量记录的高阶光谱，我们在最近引入的量子多光谱方法中对其进行了建模，该方法来自连续量子测量理论。通过这种方法，我们可以确定半导体量子点在比标准实验低 1000 倍的光级下的开启和关闭速率，比使用全计数统计方案实现的低 20 倍。因此，建立了一种非常强大的高带宽方法，用于单光子隐马尔可夫模型的参数学习任务，并可应用于许多科学领域。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
生物/生态系统中完整纳米颗粒表征的基本和高级光谱方法：当前状态和未来前景
摘要该论文介绍了基于TIAL Interallalic的CERMET粉末的形成过程，并添加了非金属耐火化合物。非金属难治化合物B 4 C，BN，SIC和SI 3 N 4被选择作为加强成分，这将改善基于金属间TIAL化合物的涂层的机械性能和对涂层的高温氧化的抗性。基于对金属间层间和非金属折射化合物之间相互作用的热力学分析，选择了初始混合物的组成。由于粉末混合物的机械化学合成73tial-27b 4 c，69tial-31亿，88tial-12sic和83tial-17si 3 n 4（wt。％）Cermet粉末是由铝制钛合金（TIAL，TI 3 AL）的相组成的，铝（Alb 2和Aln）和钛（TIB 2，TIC，TIC，TIC，TIC，TIN，TI，TI 5 SI 3）的相位。已经开发出生产的Cermet粉末企业的技术，以增强使用5％聚乙烯醇溶液的粘合剂。使用集团的粉末将其均匀的饲料提供给高温喷气机，并在热喷涂过程中形成致密涂料。
AI训练AI：使用Chatgpt提高治疗对话系统的准确性 Adres publikacji w repozytorium url/出版地址在存储库中 生物/生态系统中完整纳米颗粒表征的基本和高级光谱方法：当前状态和未来前景 基于tial的金属层用于热喷涂的粉末 使用传感无人机系统的母船机械方面，
摘要：在这项工作中，我们介绍了一种人工智能（AI）应用程序（CHATGPT）来培训另一个基于AI的应用程序。作为后一个，我们显示了一个名为Terabot的对话系统，该系统用于精神病患者的治疗。我们的研究是出于这样一个事实的激励，即对于这种特殊领域的系统，很难获取大量的现实数据样本来增加培训数据库：这需要招募更多的患者，这既耗时又昂贵。为了解决这一差距，我们采用了神经大型语言模型：CHATGPT版本3.5，仅生成用于培训我们的对话系统的数据。在最初的实验中，我们确定了最常见的意图。接下来，我们用一系列提示为Chatgpt提供了喂养，这触发了语言模型，以生成许多其他培训条目，例如，在与健康用户进行初步实验中收集的短语的替代方案。以这种方式，我们将培训数据集扩大了112％。在我们的案例研究中，为了进行测试，我们使用了来自32名精神病患者的2802次语音记录。作为评估指标，我们使用了意图识别的准确性。使用自动语音识别（ASR）将语音样本转换为文本。分析表明，患者的语音对ASR模块的质疑显着，导致语音识别恶化，因此意图识别的精度较低。但是，由于使用ChatGpt生成的数据增加了培训数据，意图识别精度相对增加了13％，总共达到了86％。我们还模拟了无错误的ASR的情况，并显示了ASR错误识别对意图识别准确性的影响。我们的研究展示了使用生成语言模型开发其他基于AI的工具的潜力，例如对话系统。
使用多源知识图谱方法分析英国风电削减情况
英国大规模采用风力发电技术，这越来越强调了解因弃风造成的能源损失的性质和原因。先前的调查强调成本结构（例如补贴、费用、证书）和输电限制是弃风的两个主要原因，同时也表明电网扩张可能会改变它们的影响。本文通过多源审查和数据驱动的分析，从全国、成本和具体地点的角度对英国的弃风情况进行了解决。特别是，对英格兰和苏格兰的陆上和海上风力发电场的产量和弃风水平进行了比较。地理空间分析得出的结论是，尽管电网扩张显著，但输电限制是风能弃风的主要原因。
一种模拟随机过程的量子谱方法及其在蒙特卡罗中的应用
随机过程在物理学、数学、工程学和金融学中起着基础性的作用。量子计算的一个潜在应用是更好地近似随机过程的性质。例如，用于蒙特卡罗估计的量子算法将随机过程的量子模拟与振幅估计相结合，以改进均值估计。在这项工作中，我们研究了与蒙特卡罗方法兼容的模拟随机过程的量子算法。我们引入了一种新的随机过程“模拟”量子表示，其中时间 t 时的过程值存储在量子态的振幅中，从而能够以指数方式高效编码过程轨迹。我们表明，这种表示允许使用高效量子算法来模拟某些随机过程，这些算法使用这些过程的光谱特性与量子傅里叶变换相结合。特别是，我们表明我们可以使用门复杂度为 polylog(T) 的量子电路来模拟分数布朗运动的 T 个时间步，该电路可以连贯地准备布朗路径上的叠加。然后，我们表明这可以与量子均值估计相结合，以创建端到端算法，用于估计时间 O (polylog(T)ϵ − c) 内过程的某些时间平均值，其中 3 / 2 < c < 2 是分数布朗运动的某些变体，而经典蒙特卡洛运行时间为 O (Tϵ − 2)，量子均值估计时间为 O (Tϵ − 1)。在此过程中，我们给出了一种有效的算法，以相干方式加载具有不同方差的高斯振幅的量子态，这可能是独立的兴趣所在。
利用人工压缩性和伪光谱方法对大气激光束传输进行数值求解
如今，掺杂稀土离子的石英光纤激光器，尤其是 Y b 3+ 光纤激光器，其平均功率已达到数千瓦量级，许多技术应用已开始显现可行性。例如：医疗手术、岩石钻探、远程云感测、射电天文学、太空无线电通信、卫星通信、无线电传输、远程激光通信以及用于远程充电电池的激光器。因此，其中一些应用需要研究与激光束大气传播相关的现象 [1]、[2]、[3] 和 [4]。最近，一些研究开始对速度场作为动态变量的数值解进行建模 [5]，这与先前研究规定流体速度 [6]、[7] 不同。当激光束传播通过吸收介质时，会发生称为热晕的效应。尽管介质的吸收效应非常小，但当流体为空气时，会促进激光束附近的温度和密度场的变化。温度变化会引起折射率的变化，从而
基于神经网络的光谱方法将单株树分配至遗传分化的亚种群
1 农业食品、动物和环境科学研究所—ICA3，奥希金斯大学，圣费尔南多 3070000，智利； carlos.maldonado@uoh.cl （CM）； rodrigo.contreras@uoh.cl (RIC-S.) 2 塔尔卡大学生物科学研究所，塔尔卡 3460000，智利 3 康塞普西翁大学林业科学学院景观生态学实验室，康塞普西翁 4030000，智利； cristian.echeverria@udec.cl 4 智利大学林业科学与自然保护学院，拉平塔纳，圣地亚哥 8820000，智利； ricardo.baettig@uchile.cl 5 生物多样性和全球变化研究组（GIBCG），比奥比奥大学基础科学系，奇廉 3780000，智利； crtorres@ubiobio.cl 6 伊朗沙鲁德理工大学农业学院，沙鲁德 3619995161； heidarip@shahroodut.ac.ir 7 塔尔卡大学农业科学学院植物育种和表型中心，塔尔卡 3460000，智利； globosp@utalca.cl 8 植物育种实验室、农业科学与技术中心、北里约热内卢达西里贝罗州立大学、Campos dos Goytacazes 28013-602，巴西； amaraljr@uenf.br * 通信地址：fmora@utalca.cl
通过光谱方法和卷积神经网络评估的人类脑电图大脑活动中视觉设计要素和原理的影响
1语言和计算机科学系，计算机科学与工程学院，拉加29071Má拉加，西班牙拉加； fecabrera@uma.es（F.E.C。）; fabianvaccaro@uma.es（g.v.）; jipelaez@uma.es（J.I.P。）2应用社会研究中心（CISA），ADA BYRON研究大楼，拉加大学，29071MáLaga，西班牙拉加，3 Instituto de Instituto debiomédicadica dicadeMáLagaLaga（Ibima）西班牙29071MáLaga大学5号大学5号工程学院，数字通信学院（IDCOM），爱丁堡大学，爱丁堡8号，托马斯·贝斯Rd，爱丁堡EH9 3FG，英国javier.escudero@ed.ac.uk（J.E。）†这些作者分享了高级作者身份。