能够精确操纵量子系统中相互作用的自旋对于开发可靠且高性能的量子计算机至关重要。 事实证明，这对于基于量子点（即微型半导体器件）的具有许多自旋的纳米级系统尤其具有挑战性。
Sunlight's power: Predicting global lake pollution reduction through photochemistry
一项研究探讨了天然光化学反应如何帮助降解淡水系统中的新兴污染物，特别关注氯贝酸和双氯芬酸。该研究强调了三重态敏化和直接光解的对比效应，为这些过程如何减轻湖泊中的污染物水平提供了新的见解。研究结果强调了光化学反应在支持全球水管理和污染控制方面的潜力。
Novel molecular design achieves 1,300-fold increase in scintillator radioluminescence
新加坡国立大学 (NUS) 的科学家开发了一种高效通用的分子设计，可以将有机金属闪烁体中的放射发光增强三个数量级以上。这种增强利用了镧系金属配合物中 X 射线诱导的三重态激子循环。
From MOCO v1 to v3: Towards Building a Dynamic Dictionary for Self-Supervised Learning — Part 1
从 MOCO v1 到 v3：走向构建自监督学习的动态词典 - 第 1 部分对动量对比学习框架的简要回顾我们是否已经进入自监督学习时代？数据每天都在流入。人们全天候工作。工作分布在世界的每个角落。但是，仍然有如此多的数据未注释，等待新模型、新训练或新升级的可能使用。或者，它永远不会发生。当世界以监督的方式运行时，它永远不会发生。近年来，自监督学习的兴起揭示了一个新的方向。自监督学习不是为所有任务创建注释，而是将任务分解为前置/预训练（请参阅我之前关于预训练的帖子）任务和下游任务。前置任务专注于从整个数据集中提取代表性特征，而无需任何基本事实注释的指导。尽管如此，此任务仍需要从数据集自动生成标签
