XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样器
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
使用ICP-OES自动稀释来确定锂盐中的多个元素
5800 VDV ICP-OES配备了集成的高级开关阀（AVS 7），ADS 2 AutoDilutor和SPS 4 AutoSampler（图1）。AV和ADS 2系统无缝地工作以最大程度地提高样品吞吐量，增加样本周转时间并降低每样本成本。4 ADS 2在线自动化器用于促进自动，准确的校准标准和样品自动稀释，节省了分析师时间并减少实验室消耗品。但是，AD 2和AVS的集成设计避免在不执行稀释时增加过多的时间，从而解决其他稀释系统的常见缺点。SPS 4自动采样器用于将样品自动输送到仪器中。5800 ICP-OES配备了海洋喷雾剂，双通气旋喷雾室和带有1.8 mm内径（ID）喷油器的Agilent半位数VDV火炬。使用ICP Expert Pro软件*控制所有仪器*。
专用 MICROPURGE® 采样设备...
气动囊式泵具有独特、温和的操作，非常适合低流量采样。压缩空气的定时开/关循环交替挤压柔性囊以将水从泵中排出，并释放它以允许泵通过浸没重新填充，而不会产生任何可能影响样品化学性质的干扰。囊式泵可以长时间以低速率轻松运行，而不会出现其他设备的问题。• 高速电动泵电机不会过热，过热会改变样品并损坏泵。• 没有搅拌动作，如舀水器或惯性提升采样器，这会增加浊度。• 没有吸力导致溶解的挥发性污染物脱气。气囊可防止泵驱动空气与样品接触，并且井下设备永久专用于每个井，因此样品和井都受到保护，免受干扰或跨井污染的危险。
加速基于分数扩散的收敛...
b分析加速ode采样器（定理1）19 B.1证明的主要步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 B.2引理证明6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.1财产证明（49）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.2财产证明（50a）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 B.2.3财产证明（50b）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 B.2.4财产证明（51）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.12.5其他引理证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 B.3引理7。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
JHEP02（2025）090
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
CADS-毫无疑问多样性的扩散模型 - ...
已知有条件的扩散模型对数据分布具有良好的覆盖范围，但它们仍然面临输出多样性的限制，尤其是在使用无分类器的无分类引导量表进行采样以实现最佳图像质量或在小型数据集中进行培训时。我们将这个问题归因于调节信号在推理中的作用，并为扩散模型提供了改进的采样策略，这些模型可以增加产生多样性，尤其是在高导度量表下，而采样质量的损失最小。我们的抽样策略通过在推断期间将高斯噪声添加到调节矢量中，以平衡多样性和条件比对，从而使调节信号降低了调节信号。我们的条件 - 退火扩散采样器（CADS）可以与任何验证的模型和采样算法一起使用，我们表明它可以提高各种条件生成任务中扩散模型的多样性。此外，使用现有的预处理扩散模型，CADS分别以256×256和512×512的形式获得了新的最先进的FID和2.31。
机载真菌DNA的全球标准化数据集
采样和表征生物多样性的新方法在评估整个地球的生活模式方面具有巨大的希望。用旋风采样器对机载孢子进行采样，以及其DNA的测序，被认为是一种有效且良好的校准工具，用于调查各种环境中的真菌多样性。在这里，我们介绍了来自全球孢子采样项目的数据，其中包括在全球47个室外地点两年内收集的2,768个样本。每个样品代表从24 m 3的空气中提取的真菌DNA。我们应用了保守的生物信息学管道，该管道过滤了序列，该序列没有显示出代表真菌物种的强烈证据。管道产生了27,954个物种级的操作分类单元（OTU）。每个OTU都伴随着概率的分类学分类，并通过与专家评估进行比较来验证。要检查数据的潜力进行生态分析，我们将物种分布的变化分为空间和季节性成分，显示了年平均温度对社区组成的强烈影响。
近似更高形式的对称性，拓扑缺陷和动态相变
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
Ruizhe Shi
（ *表示相等的贡献。）[5]（ICLR 2025）Ruizhe Shi ∗，Runlong Zhou ∗，Simon S. du。“采样器在在线直接偏好优化中的关键作用”。[link] [4]（神经2024）Ruizhe Shi，Yifang Chen，Yushi Hu，Alisa Liu，Hannaneh Hajishirzi，Noah A. Smith，Simon S. Du。“与多个目标的解码时间模型对齐”。[link] [3]（ICML 2024）Chenhao Lu，Ruizhe Shi ∗，Yuyao Liu ∗，Kaizhe Hu，Simon S. Du，Huazhe Xu。“在求解POMDP中重新思考变压器”。[link] [2]（ICLR 2024）Ruizhe Shi ∗，Yuyao Liu ∗，Yanjie Ze，Simon S. Du，Huazhe Xu。“释放了先前训练的语言模型以进行离线强化学习的力量”。[link] [1]（神经2023）Yanjie Ze，Yuyao Liu ∗，Ruizhe Shi ∗，Jiaxin Qin，Zhecheng Yuan，Jiashun Wang，Huazhe Xu。“ H-index：具有手工说明的视觉增强学习，以进行灵巧的操纵”。[link]
评估尼日利亚中北部Kainji湖国家公园Borgu部门的碳固换
基于树种的碳储量估计在尼日利亚很少见。因此，我们使用系统采样技术使用非破坏性方法研究了单个树木的能力。使用Borgu部门的预先分类的Landsat-Oli/TC图像铺设了一百个圆图。绘图中心已找到并用全球定位系统接收器标记。将12.61 m半径（500 m 2）的主要图细分为5.64 m半径（100 m 2）的子图。在主要地块中测量了乳房高度（dbh）≥10cm的树木，而在子图中考虑了≥5cm dbh的树。进行了物种识别和测量。核心样品。核心样品在70°C下干燥至恒定重量。然后将木材密度计算为烤箱干燥的重量/新鲜体积。地上碳上的碳确定为50％生物量。使用核心采样器和土壤螺旋钻以600个样品在两个深度的样品图内，在样品图内的三个点上对对角样品收集土壤样品。样品被气干，磨碎并通过2 mm的筛子筛分。核心采样器和环用于测量散装密度。在105°C下将样品干燥24小时。土壤有机物是通过Fe 2确定的，因此4滴定了酸 - 二足的消化，并计算了有机碳浓度。使用涉及木材密度，DBH和Tree-Height和Anova的异形方程分析树碳数据。 遇到了16个家庭中的35种树种。树碳数据。遇到了16个家庭中的35种树种。凹室微果是最常发生的（18.8％）。树种的丰富度，多样性和重要性值指数分别为2.852、4.779和41.76±35.41。Vitellaria Paradoxa和Afzelia Africana是唯一发现的脆弱物种。带有较大DBH的树木隔离了更多的碳。因此，平均DBH为111.4±0.00 cm的Adansonia digitata隔离了最高量（2.8吨/公顷），这与其他数量明显不同（p <.05）。Securidaca longipendiculata的碳量最少（0.001吨/公顷）。与此同时，土壤碳在Acacia kosiensis，V。Paradoxa和Grewia Mollis主导的地块中较高，分别为0.006758吨/ha，平均0.073±0.0021 ton/ha的bon-bon-Stock和car--bon-stock和co-2，分别为0.271±0.010吨/ha的co 2。