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使用Div>使用Dimainmatic算法的速度使用）
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
寻找浪费的时间：attosond物理学，Petahertz光电子和量子速度限制
1。简介：attosond Electron动力学，Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题：量子跳跃，不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论，量子跳跃和时间测量的不确定性； 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间； 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员； 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性，与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状； 10.2量子保真度和渔民信息； 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性； 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383
打印速度和喷嘴温度对拉伸的影响
3D 打印是一种增材制造技术，通过逐层软化热塑性长丝来快速创建 3D 模型。在使用 3D 打印技术制作物体时，有几个参数会影响打印物体的强度，包括打印速度和喷嘴温度。本研究旨在调查打印速度和喷嘴温度对使用 ABS 长丝打印产品的拉伸强度、几何形状和表面粗糙度的影响。打印速度分别为 30、40 和 50 mm/s，喷嘴温度分别为 235、245 和 255 o C。根据 ASTM D-638-02a 对打印样品进行拉伸试验。对尺寸为 30x30x40 mm 的打印样品进行表面粗糙度和几何形状测试。在垂直侧进行表面粗糙度和几何形状测试以检查层数和高度变化。结果表明，根据研究，最佳打印速度和喷嘴温度为 30 mm/s 和 255 o C，此时拉伸强度高达 33.52 MPa。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
赌场收入预测在开始速度较慢到2025年...
或工作转移选项。他将裁员描述为“不合理的解雇”，并批评该公司未能维护其企业社会的能力和对当地就业的承诺。lam还指出，政府已被游戏运营商默认批准裁员，只有一家主要公司尚未实施此类措施。他警告说，主要的游戏作者的不合理的临界者可能会设定令人不安的前者和加剧澳门的就业挑战，这特别是随着经济持续恢复。立法者呼吁政府调查解雇，澄清裁员政策，并确保当地工人得到保护。他强调，截至2024年6月，雇用27,000多名非居民工人的游戏运营商必须优先考虑当地就业，并避免破坏工作安全的做法。时间与DSAL和MELCO接触，以进一步了解此事，但没有在发稿时收到回应。
动作后β同步，由速度效应IHI从同侧到对侧运动皮层
研究文章：新研究| Sensory and Motor Systems Post-Movement Beta Synchronization Induced by Speed Effects IHI from Ipsilateral to Contralateral Motor Cortex https://doi.org/10.1523/ENEURO.0370-24.2025 Received: 26 August 2024 Revised: 3 February 2025 Accepted: 21 February 2025 Copyright © 2025 Zhang et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
通过集成速度破坏者增强了道路安全性，...
摘要：拟议的物理疗法评估系统，利用深度学习，旨在提高评估的准确性和效率。物理治疗师使用的传统手动方法通常很耗时，并且容易出现错误，可能导致诊断和治疗计划不正确。该系统通过采用先进的深度学习算法来检测角度并根据患者的姿势向患者提供个性化的音频反馈来应对这些挑战。该系统通过使用网络摄像头捕获患者的视频并使用OPENCV提取帧开始。然后通过媒体管道库对这些帧进行分析，该媒体管道库识别关键体点。这些点用于连接相关的身体部位以进行特定练习，并在它们之间计算角度。随后，系统评估姿势正确性并提供量身定制的音频反馈，计数次数（如果正确）或提供指导（如果不正确）。每个练习都会收到独特的音频反馈，提供了改善姿势的精确指导。此外，该系统跟踪患者的进步，并显示随着时间的推移改进的视觉表示。此功能有助于患者监测其进度，并促进遵守治疗的动机。通过利用深度学习算法和媒体管道库，该系统为物理疗法评估提供了一种精确，高效且经济的方法。关键字：评估技术，音频反馈，深度学习，理疗，姿势校正，进度跟踪。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA