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鉴定全全变 - 相关亚型，结构...
1列州人民医院的一般外科系，在中国广西，liuzhou，liuzhou，liuzhou人民医院，2引进预防早期预防和治疗区域高频肿瘤的关键实验室，广西医学院，Nanning，NANNING，NANNING，NANNING，NANNING，CUNGES，中国，3个钥匙实验室，曾经是早期的预防和治疗，是3个钥匙级的较高的预防和治疗。中国广西的南宁，4刘海肝素和胰腺疾病，liuzhou人民的医院工程技术中心精确诊断研究中心，被送往广西医科大学，liuzhou，Guangxi，Guangxi，中国，肝病外科医院5病理学，刘德人的医院，被置于中国广西，刘易州的广西医科大学，刘易州人民医院7紧急医疗部，被送往广西医科大学，liuzhou，liuzhou，Guangxi，Guangau，中国，8个关键医学系，Guangaxi of Guangaxi of Guanangxi to for fo angangxi to fo angangxi for for for for guangangxi中国广西的liuzhou
振兴海湾：政府对海变计划的行动
5根据1996年《渔业法》 S11A批准的渔业计划可用于为一个或多个股票，捕鱼年，区域或任何组合设定渔业管理目标。6奥克兰议会，多余的湾，北国和怀卡托地区委员会和MPI共同努力，以阻止新西兰北部的入侵海洋害虫传播。7个高保护区（HPA）将保护，增强和恢复各种海洋社区和生态系统以及杰出，稀有，独特或全国重要的海洋栖息地。8海底保护区（SPA）将保护海底海洋栖息地，同时允许兼容用途。9 2017年海变计划提出，根据1971年《海洋储备法》，现有海湾储备的边界具有相同的无批量限制 - 这就是hanganui-a-hei（大教堂）海洋保护区和海洋储备金和帽子Rodney-Okakari Point（Leigh）海洋保护区。在最近的参与度中，一些IWI重申，他们在这些站点的保护方面的支持取决于习惯做法的规定。与Mana Whesua的进一步讨论将告知这两个站点的哪个选择。
SEGGER 宣布支持意法半导体的STM32C0 MCU 系列
SEGGER 的高性能实时操作系统 embOS-Ultra 也已支持 STM32C0 系列。它使用循环分辨率计 时，提供更高的精度和时间分辨率。使用 embOS-Ultra 可提高性能并节省功耗，它还为应用 程序提供了可同时使用基于周期和基于微秒的计时选项。 API 与 embOS 完全兼容，使迁移变 得简单，无需更改应用程序，并保持 embOS 行为。 embOS-Ultra 只是在使用新的附加 API 调 用时提供循环计时，不用在两者之间做出选择。了解 embOS-Ultra ，可以点击文章： embOS- Ultra ：高分辨率系统时间
RuAl6—内嵌铝化物超导体
摘要：据报道，内嵌铝化物 RuAl 6 具有超导性，其 T c = 1.21 K。T c 处的归一化热容量跃变 Δ C/ γ T c = 1.58，证实了块体超导性。金兹堡-朗道参数 κ = 9.5 表明 RuAl 6 为 II 型超导体。与其结构类似物 ReAl 6（T c = 0.74 K）相比，探讨了 RuAl 6 的电子结构计算。根据晶体轨道哈密顿布居（- COHP）分析讨论了相的稳定性。两种材料 T c 的差异是由 RuAl 6 中发现的明显更强的电子-声子耦合引起的，这是反键相互作用明显更强的结果。另一种由铝团簇组成的化合物中超导性的出现可能扩大了临界温度与 Ga 团簇所示结构的相关性。■ 简介
伯明翰大学 AI Phoenicis 的 TESS 光变曲线
1 天体物理学小组，基尔大学，基尔，斯塔德郡 ST5 5BG，英国 2 马克斯普朗克研究所 Sonnensystemforschung，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 哥廷根，德国 3 波兰科学院尼古拉斯·哥白尼天文中心，ul。 Rabia´nska 8, PL-87-100 Toru´n, 波兰 4 鲁汶天主教大学恒星学研究所，Celestijnenlaan 200D，B-3001 Leuven，比利时 5 圣地亚哥州立大学天文系，5500 Campanile Drive，San Diego，CA 92182-1221，美国 6 维拉诺瓦大学天体物理和行星科学系，800 Lancaster Avenue，Villanova，PA 19085，美国 7 哈佛和史密森天体物理中心，60 Garden Street，Cambridge，MA 02138，美国 8 伯明翰大学物理与天文学院，伯明翰 B15 2TT，英国 9 奥胡斯大学物理与天文系恒星天体物理中心 (SAC)，Ny Munkegade 120，DK-8000丹麦奥胡斯 C
基于变分量子电路的函数回归理论误差性能分析
噪声中型量子器件使得量子神经网络 (QNN) 的变分量子电路 (VQC) 得以实现。尽管基于 VQC 的 QNN 已在许多机器学习任务中取得成功，但 VQC 的表示和泛化能力仍需要进一步研究，尤其是在考虑经典输入的维数时。在这项工作中，我们首先提出了一种端到端 QNN，TTN-VQC，它由基于张量训练网络 (TTN) 的量子张量网络（用于降维）和用于函数回归的 VQC 组成。然后，我们针对 TTN-VQC 的表示和泛化能力进行误差性能分析。我们还利用 Polyak-Lojasiewicz 条件来表征 TTN-VQC 的优化属性。此外，我们对手写数字分类数据集进行了函数回归实验，以证明我们的理论分析是正确的。
基于最大熵形式的量子态层析成像变分方法
然而，在任意低温下制备给定哈密顿量的吉布斯态并非易事 39，人们提出了各种方法，包括经典方法和量子方法 40–43，以在某些特定条件下制备吉布斯态。其中一些技术包括基于量子拒绝采样 44 、动力学模拟 45,46 和降维 47 的算法，但实现这些方法的量子资源开销成本非常高，因此不适合在近期的量子设备上执行。为了在 NISQ 设备中找到量子算法的应用，底层量子电路应该是浅的，具有较低的电路深度和较少的量子比特数。变分量子算法 (VQA) 48 就是这样一类遵循基于变分原理的启发式方法的混合量子经典算法，由于它们在具有浅量子电路的 NISQ 设备上实现，近年来 49–54 非常流行。为了使用 VQA 在 NISQ 设备上准备量子吉布斯态，已经提出了几种方法。55–60 在这项工作中，我们采用了 Wang 等人的方法。39 其中，在量子电路上准备吉布斯态的损失函数涉及熵的泰勒级数截断，并且已被证明可以为给定的汉密尔顿量准备保真度超过 99% 的吉布斯态。系统的物理汉密尔顿量是未知的，实际上在此协议中是不必要的。人们只能访问任意一组厄米算子的期望值。原则上，使用形式主义可以生成与这种任意甚至不完整的平均测量集一致的最小偏差量子态，但在本报告中，我们使用 IC 集进行测试和验证，希望能够提供用于采样的未知纯量子态的近乎精确的重建。这是通过构建一个厄米矩阵 H 来实现的，该矩阵由拉格朗日乘数参数化。后者充当吉布斯态的代理汉密尔顿量，吉布斯态代表量子系统状态的断层扫描重建。本文提出的混合量子-经典断层扫描协议涉及浅参数化量子电路的应用，可在当前到近期的量子硬件上进行实验实现。这本身就比某些其他断层扫描协议 11-14 更有优势，因为经过优化，状态可以直接在量子
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
空中加油中时变惯性飞机的建模和仿真
摘要 本文研究了在综合仿真环境中具有时变质量和惯性特性的受油机的动态建模与仿真应用，该环境包括另外两个重要因素，即具有变长度特性的软管-锥套组件动态模型和加油机尾涡引起的风效应。通过扩展 Lewis 等人推导的固定重量飞机的运动方程，推导出一组新的空中加油受油机运动方程。这些方程包括由于燃油转移和发动机燃油消耗引起的时变质量和惯性特性，并且油箱为矩形而非质点。它们是根据受油机相对于惯性参考系的平移和旋转位置和速度推导出来的。在初始受油机质量条件下，基于一组线性化方程设计了一个线性二次调节器 (LQR) 控制器。在集成仿真环境中实现了带有 LQR 控制器的接收机运动方程，用于在仿真中实现接收机的自主接近和定点保持。� 2016 中国航空学会。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
具有变分信息瓶颈的图结构学习
图神经网络（GNN）在广泛的应用领域中已显示出良好的效果。大多数 GNN 实证研究直接将观察到的图作为输入，假设观察到的结构完美地描述了节点之间准确和完整的关系。然而，现实世界中的图不可避免地是有噪声的或不完整的，这甚至会降低图表示的质量。在本文中，我们从信息论的角度提出了一种新的变分信息瓶颈引导的图结构学习框架，即 VIB-GSL。VIB-GSL 是首次尝试推进图结构学习的信息瓶颈 (IB) 原理，为挖掘底层任务相关关系提供了更优雅、更通用的框架。VIB-GSL 学习一种信息丰富且压缩的图结构，以提炼出特定下游任务的可操作信息。 VIB-GSL 对不规则图数据推导变分近似，形成易处理的 IB 目标函数，有利于提高训练稳定性。大量实验结果表明 VIB-GSL 具有良好的有效性和鲁棒性。