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World File Search System贫瘠的
使用遥感和 GIS 方法进行评估
土地退化这一全球性环境问题严重危害着人类的生存和发展。在一些地区，季节性洪水为农田带来了宝贵的表土和养分，为世界上原本贫瘠的地区带来了生机。相反，山洪暴发和大洪水造成的死亡人数比龙卷风和飓风造成的死亡人数总和还要多。许多作为动物食物资源的植物可能会被洪水冲走、被冲毁或因土壤被淹没而窒息而毁坏。在冰岛，灾难性的洪水与冰川下的火山爆发有关。在大量沉积物从冰川下冲刷而出的地方，它们有助于形成冲积平原或沙丘。植被常常因沉积和错位而受损。因此，本研究的目的是评估 1996 年洪水对 Skeiðarársandar 地区植被覆盖的影响，并确定其目前的恢复状态。一张 1990 年的 Landsat 图像和一张 2006 年的 SPOT 图像被用于制作 SAVI 地图。结果表明，植被覆盖没有出现严重倒退，除了沙漠东北部冰川冰盖下方的两个区域。需要进行适当的实地调查，以评估洪水对植被和土壤的确切影响。
fennoscandia上的千尺度模拟显示，由于气候变暖，苔原损失了很大
摘要。Fennoscandian Boreal和山区有各种各样的植被类型，从北方森林到高山苔原和贫瘠的土壤。该区域正面临着超过全球平均水平的空气温度以及温度和降水模式的变化。这将有望改变芬诺斯卡尼斯植被组成，并改变面部土地使用的条件，例如林业，旅游和驯鹿饲养。在这项研究中，我们使用了独特的高分辨率（3 km）气候场景，这是由于强烈增加二氧化碳散发而导致的相当温暖，以研究气候变化如何改变蔬菜组成，生物多样性和适当驯鹿的可用性。使用动态植被模型，包括新的潜在驯鹿放牧的新实施，并在如此长的时间内和空间范围内重新塑造了前所未有的高分辨率的模拟植被图。使用植被清单在当地评估结果，并针对基于卫星的植被图的整个区域进行评估。在六个“热点”区域进行了对威胁物种统计的植被转移的更深入分析，其中包含稀有和威胁性物种的记录。在这种高发射情况下，模拟显示了植被组成的急剧变化，并在本世纪末加速了。令人震惊的是，结果sug-
使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。
HSUS 报告：养猪业中的动物福利
HSUS 报告：养猪业中的动物福利 摘要 猪的行为需求与肉食业商业饲养的猪的生活条件之间的不一致造成了许多动物福利问题。过去几十年来，养猪方式发生了巨大变化，工业化圈养作业已基本取代了小型多元化农场。商业生产设施中的猪被挤在室内贫瘠的环境中，几乎没有机会展示其各种复杂的社交、觅食和探索行为。由于环境和社会缺陷，会出现咬尾和攻击等行为异常。空气质量差和密集的圈养可能导致健康问题，而对每只动物缺乏个性化的关注也会影响对它们的护理。处理和运输屠宰是高度紧张的过程，有些猪会变得非常疲劳、受伤或生病，以至于它们无法走动，无法自行站立和行走。这些问题中的每一个都是需要立即解决的重大动物福利问题。简介猪首次用于农业是在大约公元前 9,000 年野猪被驯化时。1 它们从 16 世纪开始由新大陆的殖民者引入现在的美国大陆，2 野猪和野猪现在在南部和东南部地区、加利福尼亚州、
分类的变分阴影量子学习
量子数据的分类对于量子学习和近期量子技术至关重要。在本文中，我们提出了一个用于监督量子学习的新的混合量子古典框架，我们称之为变分阴影量子学习（VSQL）。我们在特定的方法中利用了量子数据的经典阴影，这些阴影可以根据某些物理可观察到的量子数据的侧面信息来表达量子数据。特别是，我们首先使用各种阴影量子电路以卷积方式提取classial特征，然后利用完全连接的神经网络来完成分类任务。我们表明，这种方法可以大大减少参数的数量，从而更好地促进量子电路训练。同时，由于在这样的阴影电路中使用了较少的量子门，因此噪音将更少。更重要的是，我们证明了贫瘠的高原问题，这是量子机器学习中一个显着的消失问题，可以在VSQL中避免。最后，我们通过数值实验对量子态的分类和识别多标记的手写数字的识别来证明VSQL在量子分类中的效率。尤其是，在手写数字识别的二进制案例中，我们的VSQL AP-在测试准确性中优于现有的变异量子分类器，并且值得注意的是，较少的参数所需的参数。
早期故障的状态准备助推器
量子计算被认为对于在各种应用中的化学和材料的模拟中特别有用。近年来，在用于量子模拟的近期量子算法的开发方面取得了显着进步，包括VQE及其许多变体。但是，要使这种算法有用，它们需要越过几个关键障碍，包括无法准备基态高质量的近似值。当前对状态准备的挑战，包括贫瘠的高原和优化景观的高维度，使国家制备通过ANSATZ优化不可靠。在这项工作中，我们介绍了基态增强方法，该方法使用有限的深度量子电路可靠地增加与基态的重叠。我们称之为助推器的电路可用于从VQE召集ANSATZ或用作独立状态准备方法。助推器以可控制的方式将电路深度转换为基态重叠。我们通过模拟特定类型的助推器（即高斯助推器）的性能来证明增强器的能力，以制备N 2分子系统的基态。超出基态制备作为直接目标，许多量子算法（例如量子相估计）依赖于高质量的状态制备作为子例程。因此，我们预见到基础状态的增强和类似的方法是成为必不可少的算法成分，因为该领域过渡到使用早期耐断层量子计算机。
对森林的社会经济贡献的回顾 -
尼泊尔的社区林业（CF）成功地振兴了贫瘠的山丘，并改善了依赖森林的社区的社会经济状况。但是，仍然缺乏对减少贫困的实际贡献的彻底审查及其减轻气候变化影响的潜力。为了为这一说法做出贡献，我们审查并综合了1987年至2023年的文献，重点是尼泊尔的社区森林管理情景及其对不断变化的森林依赖社区社会经济方面的贡献。这将有助于生成有关CF在多大程度上有助于森林使用者的经济提升的程度，以及如何解决CF减贫目标中的差距。本评论旨在帮助决策者和从业人员找到将气候变化问题整合到社区森林管理中的方法。本文完全基于文献综述，其中搜索了与该主题有关的文章和期刊，并且使用Crossref，PubMed，Scopus，Scopus，Scopus，Web of Science和Google Scholar等网站来访问文档。审查解释说，CF在不断变化的气候下有助于森林发展，社区发展以及依赖森林依赖性社区的社会经济变化。尽管如此，经济利益，尤其是对减少贫困的贡献，尚未达到期望。但是，我们不应破坏减少贫困的潜力。因此，关注特定于上下文的策略应该是优先事项。
![arxiv：2009.13140v1 [Quant-ph] 28 Sep 2020](/simg/g:\will\search\icon\source\2\20fe1827dac2d2c61916a48189d9cbf0f5f1bc20.webp)
arxiv：2009.13140v1 [Quant-ph] 28 Sep 2020
量子的变异原理是一系列应用的混合量子计算的骨干。但是，随着问题大小的增长，量子逻辑误差和贫瘠的高原效果的影响，结果的质量会带来质量。现在清楚地关注需要更少的量子电路步骤并且对设备错误的稳定性。在这里，我们提出了一种方法，其中问题复杂性转移到了量子过程中计算的动态量 - 汉密尔顿时刻，⟨h n n⟩。从这些量子计算的力矩中，可以从兰开斯群膨胀中获得“填充”定理的基础能量的估计值，从而明显纠正了相关的变异计算。通过矩传到希尔伯特空间中的高阶效应，可以减轻试验状态量子电路深度的负担。该方法是在2D量子磁磁模型上引入和证明的，该模型在IBM Quantum Quanto-Quan-Quan-Quan-Quan-Quandocducting Qubit设备上实现了5×5（25 QUAT）。相对于参数化的抗铁磁试验状态，将量子量计算为第四阶。进行了与基准变异计算的全面比较，包括在ran-dom耦合实例的集合上进行比较。结果表明，内部估计值一致地超过了同一试验状态的基准变异方法。这些初步的研究表明，计算出的量子方法对试验状态变化，量子栅极和射击噪声具有高度的稳定性，所有这些方法都很好地润滑了该方法的进一步研究和应用。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。