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World File Search System饱和值
JHEP08(2024)241
摘要：我们探索了量子系统中的扩散和谱复杂性，这些系统表现出从可积性到混沌的转变，即混合场伊辛模型和海森堡 XXZ 自旋链的次近邻变形。我们证实了以下观察结果：扩散复杂性在饱和之前出现峰值是混沌系统的一个特征。我们发现，一般来说，峰值后的扩散复杂性饱和值不仅取决于汉密尔顿量的谱统计，还取决于特定状态。然而，似乎存在一个由汉密尔顿量的对称性和维度决定的最大通用界限，该界限由无限温度下的热场双态 (TFD) 实现。我们还发现，扩散复杂性和谱形状因子改变其行为的时间尺度彼此一致，并且与系统的混沌特性无关。对于谱复杂性，我们发现混沌系统中决定其饱和值和时间尺度的关键因素是由理论谱中的最小能量差给出的。这
岩石物理裂化.pdf
摘要：本研究对尼日利亚尼日尔三角洲珍珠田的五口井的井数据进行了解释。对数分析结合了伽马射线（GR），电阻率（LLD），中子（phin）和密度（Rhod）对数有效定义了碳氢化合物区域的深度和厚度。深度相关性和可渗透区域识别利用了伽玛射线和卡尺原木，表征了整个研究的井中两个储层。井对数分析能够表征岩性描述和岩石物理参数的计算，例如孔隙率，净到净得多，水饱和度和碳氢化合物饱和度。结果显示，储层1和2的平均孔隙率值分别为0.29和0.27。水饱和值分别为0.35和0.33，平均净值为0.88和0.81，储层1和2分别获得了0.65和0.67的烃饱和值。这些结果发现表明潜在的碳氢化合物来源和可满足的碳水化合物系统用于碳氢化合物。建议进一步测试以量化生产能力。关键字：岩石物理解释，井数据数据，珍珠场，碳氢化合物，水库。
![arxiv：2006.16223v3 [Quant-PH] 2021年10月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\979ee1ca449c8d10adf853c7375e71d39bdb46ce.webp)
arxiv：2006.16223v3 [Quant-PH] 2021年10月11日
摘要最近，我们发现了几种量子算法的候选者，这些算法可以在近期设备中实现，以估算给定量子状态的振幅，这是各种计算任务（例如蒙特卡洛方法）中的核心子例程。这些算法之一是基于并行化量子电路的最大似然估计。在本文中，我们扩展了此方法，使其结合了逼真的噪声效果，然后在超导IBM量子设备上进行实验演示。假设去极化噪声的模型构建最大似然估计器。然后，我们将问题提出为两参数估计问题，相对于目标振幅参数和噪声参数。特别是我们表明存在异常的目标值，其中Fisher信息矩阵变成退化，因此即使通过增加振幅膨胀的数量也无法改善估计误差。实验证明表明，提出的最大似然估计器在查询数量中实现了量子加速，尽管估计误差由于噪声而饱和。估计误差的饱和值与该理论一致，这意味着去极化噪声模型的有效性，从而使我们能够预测量子计算机中硬件组件（尤其是门误）的基本要求（尤其是栅极误差），以实现幅度估计任务中的量子加速。
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。