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World File Search System贫瘠的
探索新泽西的松树贫瘠的森林
n这个特别版的Evergreen，我们参观了新泽西州的传说中的松树桶，这是我从未去过的美国唯一森林的州。令我非常惊讶的是，我看到了我已经出版杂志的近40年来看到的一些最好的林业，所有这些都是由鲍勃·威廉姆斯（Bob Williams）提供的，鲍勃·威廉姆斯（Bob Williams）是新泽西州的本地人，也是该州最受尊敬的森林人。我的艾伯逊祖母于1894年出生于纽瓦克，该州的大型城市，最新的人口普查中的人口为304,960。她记得从家里走到悠久的奶牛场。今天，有10,841,764人居住在纽瓦克17英里以内。，但是从曼哈顿到纽瓦克需要一个多小时的时间。四到六巷新泽西收费公路上的交通畅通无阻。幸运的是，除了最乡村社区以外，还有数百个市政公园和数英里的步行小径，并带有训练有素的标志。分钟数分钟，南费城国际机场，朱莉娅和我在1776年圣诞节夜在乔治·华盛顿大陆军队在黑暗中越过黑暗的地方越过了特拉华河。黑森军队在一场关键的战斗中感到惊讶。十一年后，新泽西州成为第一个批准《权利法案》的州，也是第三个批准宪法的国家。两年后，华盛顿将军成为我们的第一任总统。在新泽西州占500万英亩，是美国第五个最小的州。，但在每英亩的基础上，它是人口最多的。一旦您到达伊丽莎白（Elizabeth）以南，人口为135,829。当您到达克莱门顿的鲍勃的松树林林业办公室时，人口为5,344，您正在进入林业和农业国家，并由庞大的城市道路网络相互联系的小乡村城镇打击。面向页面上的地图追踪了我们从10月3日至10日与鲍勃一起在车轮上旅行的狭窄铺路和未铺路的道路。1600年代初，瑞典人和荷兰人降落在附近。在Speedwell附近的Lee Brothers Forestry and Cranberry养殖业务上，我们通过了一个标志着Eagle Tavern的位置。它欢迎渴的旅行者从费城到塔克顿的旅程
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
FV-TRAIN：通过提取多种功能（学生摘要）
简介量子计算最近引起了人们的关注，这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比，该计算使用位置的线性比例，量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果，与常规机器学习的多项式复杂性相比，量子机学习（QML）具有线性或肌关系的复杂性，即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM（NISQ）的时代也是如此。因此，各种研究利用QML来优化其目标（Yun等人2022）。但是，使用QML，即，Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练，许多研究证明，安萨兹（Ansatz）的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中，我们的目标是操作QML，尤其是基于量子的CNN（QCNN），仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原，同时保持合理的性能。在本文中，这种方法称为保真度变化训练（FV-Train）。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的，我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。
埃及埃及农业研究杂志农业沙漠土壤化：将干旱景观转化为肥沃的绿洲蛋白
抽象的沙漠土壤化是将贫瘠的干燥区域转化为充满活力的富绿洲的一种新型策略。这一革命性过程涉及整合有机物，营养和养水技术，以改善沙漠条件下的土壤生育能力。沙漠土壤化试图通过实施可持续的农业方法并利用尖端技术来克服高干旱构成的障碍。目标是创建促进生物多样性，支持农业并潜在减轻荒漠化的盈利和可持续生态系统。土地管理的范式转变对应对气候变化和水资源稀缺影响的地区有希望。埃及必须使用土壤化技术将贫瘠的土地转化为生产土地，改善土壤生育能力并促进可持续农业。这种方法对于干旱地区的粮食安全，生物多样性和经济发展至关重要。关键字：变化的沙漠，肥沃的土壤，干旱景观，荒漠化
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。
![arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6e61bec41240e65382211417969eb3b06fa7526e.webp)
arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日
摘要：在自动驾驶和其他智能工业应用的时期，多机构增强学习变得越来越重要。同时使用量子力学的固有特性出现了一种有希望的新方法来增强学习，从而大大降低了模型的可训练参数。然而，基于梯度的多代理量子增强学习方法 - 十种必须与贫瘠的高原斗争，使它们无法匹配经典方法的性能。虽然无梯度的量子加强学习方法可以减轻其中一些挑战，但它们也不能免疫贫瘠的高原带来的困难。我们建立在一种存在梯度游离量子增强学习的方法基础上，并提出了三种遗传变异，并使用差异量子电路进行多代理增强量的量子，并使用进化优化。我们评估了硬币游戏环境中的遗传变异，并将它们与经典方法进行比较。我们表明，与具有相似数量的可训练参数的神经网络相比，我们的变分量子电路方法的性能明显更好。与较大的神经网络相比，我们的方法使用97归档结果。参数减少了88％。
俄勒冈州可再生能源选址
不太适合开发。根据从利益相关方收到的意见，OSSC 团队确定了有利的场址特征：风能或太阳能资源潜力高；可接入现有输电基础设施；与生物多样性、农业生产、文化资源和历史价值或娱乐和风景价值的冲突低；与军事行动的冲突低；与部落主权兼容。以前被扰乱或贫瘠的土地往往具备许多这些场址特征。OSSC 汇编了其他州和地区的选址指南，这些指南针对每个特征，可作为俄勒冈州的范例，同时还汇编了俄勒冈州可用的数据和地图资源，这些数据和地图资源可能有助于在规划过程的早期确定合适的场址。
使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值
Gr 5 Unit 5 Lesson 2 经济系统图表
古巴拥有哪种经济体系？______________________ 场景 # 4 因纽特人 北极地区有广阔的、没有树木的平原、冰冷的海洋和贫瘠的岩石岛屿。这片严酷寒冷的土地是因纽特人的家园。由于地处偏远、生活条件艰苦，因纽特人与其他民族隔绝了数千年。他们发展了一种适合自己特定环境的生活方式。因纽特男子和他的儿子会一动不动地站在冰上很多时间。他们举起长矛，在海豹的气孔上方保持平衡。如果他们成功捕猎，父子俩会利用海豹的每个部分：肉和鲸脂为食物，皮为衣服，筋腱为绳子。这种捕猎方式已经以同样的方式持续了许多代。
Gr5 单元 5 第 2 课 经济系统情景
古巴拥有哪种经济体系？______________________ 场景 # 4 因纽特人 北极地区有广阔的、没有树木的平原、冰冷的海洋和贫瘠的岩石岛屿。这片严酷寒冷的土地是因纽特人的家园。由于地处偏远、生活条件艰苦，因纽特人与其他民族隔绝了数千年。他们发展了一种适合自己特定环境的生活方式。因纽特男子和他的儿子会一动不动地站在冰上很多时间。他们举起长矛，在海豹的气孔上方保持平衡。如果他们成功捕猎，父子俩会利用海豹的每个部分：肉和鲸脂为食物，皮为衣服，筋腱为绳子。这种捕猎方式已经以同样的方式持续了许多代。