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解锁墨西哥旧湾的隐藏潜力，用于碳捕获和储存探索Rachel Collings*，Igor Marino，Adria
Unlocking hidden potential in shallow water Gulf of Mexico legacy data for carbon capture and storage exploration Rachel Collings*, Igor Marino, Adriana Arroyo Acosta, Jack Kinkead, Hugo Medel, Trong Tang, Gabriela Suarez and Brett Sellers, PGS Summary The development of carbon capture and storage (CCS) relies heavily on high-resolution seismic images to characterize both the存储地点及其覆盖层的地质框架。在这项研究中，我们表明，通过应用最新的成像技术，我们可以在墨西哥湾的浅水区域内产生适合表征和驱散地点的结果。对场数据的分析揭示了几何问题，幅度变化以及各种噪声的强污染。为了准备成像的数据，我们部署了全面的小波处理工作流程。为了获得高分辨率速度模型，实现了地震反转工作流。为了达到所需的分辨率，运行了最小二乘的kirchhoff迁移。然而，由于水深度从3-15 m不等，主要反射的近后地震覆盖范围不足以估计浅反射率。相反，使用了具有倍数的成像。传统的Kirchhoff体积具有有限的带宽，并且不会成像任何浅反射率。与倍数的成像揭示了通道网络以及到达水底的浅断层，这对于表征存储复合物的地质框架至关重要，并正确评估了风险。此高分辨率地震数据将允许对该区域的故障框架进行详细映射。在墨西哥湾（GOM）的浅水中引入碳捕获和储存（CCS）正在增加牵引力，作为达到零排放净排放的可行选择。对其发展至关重要的是高分辨率地震图像，以表征目标存储复合物周围的地质框架。表征碳存储位点的容量和遏制是较大CCS价值链的风险分析的一部分。浅水和环境法规导致收购新数据的艰巨成本和复杂性。但是，有大量的老式海洋底电缆（OBC）数据可供重新处理。在这项研究中，我们表明，将最新的技术解决方案和工作流应用于这些老式数据集可以解锁其他价值和信息产生的结果，适合表征碳存储站点的容量和遏制。
人工智能与嵌合抗原受体T细胞...
人工智能是一种人工智能技术，其特点是使用算法和统计数据来自我改进程序。机器学习的一个子集是神经网络，它是基于相互连接的神经元或节点的结构，分层结构包括输入层、隐藏层和输出层。这些节点通过基于前一层激活或激活不足的加权连接将信息从一个节点传递到另一个节点。通过操纵神经网络，神经网络可以自动识别和处理来自输入层、隐藏层和输出层的信息。这些节点通过基于前一层激活或激活不足的加权连接将信息从一个节点传递到另一个节点。通过操纵神经网络，神经网络可以自动识别和处理来自输入层、隐藏层和输出层的信息。
DNA 结构 PDB 1BNA 打开 EzMol 开始页 (http:/...
生成显示单个核苷酸的图形。您可以通过在“步骤 5 - 添加、着色或隐藏侧链”中选择橡皮擦来隐藏不需要的残基。指定您选择的核苷酸的名称并标记以下内容：碱基（及其名称）、脱氧核糖、磷酸盐。不要使用序列中的第一个核苷酸（在 5' 端），因为它缺少磷酸盐（本工作表后面将解释）。
模拟纠缠量子的最小通信成本
通过本地隐藏变量，询问需要哪些其他资源来重新生产它们很有趣。例如，如果通过某些经典通信增加了局部隐藏变量，是否可以模拟两个纠缠量子位的本地测量统计数据？但是，由于测量值是通过连续参数描述的，因此人们可能期望复制这些量子相关性的通信成本是无限的[7]。在改进了纠缠量子的一系列改进方案[8-12]之后，Toner和Bacon在2003年取得了突破[13]。他们表明，单个经典的交流足以模拟最大纠结量子对上所有局部投影测量的统计数据。经典的通讯已被确定为贝尔非局部性的一种衡量标准[14-23]，并在构建局部隐藏变量模型中找到了应用[15]。
观察捉迷藏人工智能的进化
该项目的目的是观察两个人工智能代理（一个“寻找者”和一个“隐藏者”）在玩简化版的捉迷藏游戏时的发展。这些代理将通过机器学习得到改进，并且只会被赋予对游戏规则的理解和在游戏的网格状空间中导航的能力；它们不会被教授或提供任何策略，而是从头开始学习。特别有趣的是观察随着游戏中引入新元素（例如障碍物、门和其他环境影响），隐藏者和寻找者智能的特殊游戏风格。通过这种观察，我希望不仅能确定捉迷藏游戏中的关键策略，还能更好地了解机器学习 AI 搜索和隐藏模式的演变，这与网络、人工智能和网络安全等多个领域相关。
人工智能与机器学习简介
当用于训练的信息既未分类也未标记时，就会使用无监督机器学习算法。无监督学习研究系统如何推断出一个函数来描述未标记数据的隐藏结构。系统无法找出正确的输出，但它会探索数据，并可以从数据集中得出推论，以描述未标记数据的隐藏结构。
量子加密及其应用-IJRPR
密码学是隐藏信息的过程。它用于发件人和接收器之间的安全通信。密码学提供了消息和敏感数据的机密性和完整性。秘密消息是通过将纯文本转换为密码文本而制成的，该过程称为加密。将不可读的密码文本更改为纯文本的过程称为解密。通过使用秘密的“密钥”，密码学家可以隐藏和隐藏信息。键是仅发件人和接收器已知的密码中使用的信息。密码学是两种类型的“对称键”和“非对称键”密码学：1。对称密钥加密图，其中相同的密钥用于加密和解密，该密钥仅是发件人和接收器的已知。对称密钥密码学也将其命名为“共享密钥密码学”。
![arxiv：2401.07934v3 [Quant-ph] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\374e854613bd5c64a2ee8378793089dd79186db4.webp)
arxiv：2401.07934v3 [Quant-ph] 2025年1月12日
Simon的问题是找到一个编码为未知2 -至1函数的隐藏周期（bottring）。这是最早的问题之一，该问题被证明是理想的，无噪声的量子计算机，尽管在Oracle模型中。在这里，使用两个不同的Qubit IBM量子超导处理器，我们为Simon问题的一种变体展示了一种算法量子加速，其中隐藏周期具有受限的锤击重量w。对于W的足够小的W值和最多涉及58吨的电路值，我们证明了指数加速，尽管质量低于噪音无算法的速度。当计算受动态解耦保护时，加速指数和指数加速的W值范围会显着增强。通过缓解测量误差实现进一步的增强。这构成了Abelian隐藏子组问题的真正量子优势的演示。
神经量化学 | 2022 年 10 月 |第20卷 |第 13 期 |第 923-929 页 | doi: 10.14704/nq.2022.20.9.NQ88118 Surya Prakash Yalla、Senapathi Hemanth、Sig
简介 通过传统途径进行隐藏通信的技术称为隐写术。隐写术有时也称为“隐藏文字”，源于希腊语。隐写术是一种在其他媒体（图片、视频和音频通信）中保留隐藏通信的方法。在当前情况下，由于人们经常通过各种互联网通信应用程序交换数字图像或通过电子邮件传输数字图像，因此隐写术系统使用音频、视频、照片等多媒体项目作为掩护媒介。隐写术是一种通常指将相同的秘密信息隐藏在掩护对象中而不改变秘密信息结构的技术。隐写术使用两种不同的材料：信息和载体。载体是包含信息的物质，而信息是必须隐藏的机密信息。