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文献搜索替代方案 - 加州大学伯克利分校
1. 背景 2. 确定重要概念和制定搜索问题 3. 关键词 4. 适当的数据库示例 5. 搜索策略 6. 保存搜索 7. 书面叙述 8. 替代方案的文献搜索示例 9. 替代方案的文献搜索资源 10. 加州大学伯克利分校的文献搜索资源 11. 资源 12. 参考文献 13. 附录 1
加州大学伯克利分校清洁能源园区
与加州大学伯克利分校的努力类似，加利福尼亚州一直在实施各种应对气候变化的举措和政策。该州制定了雄心勃勃的减排目标，旨在到 2030 年将排放量减少到 1990 年水平的 40% 以下，到 2045 年实现碳中和。作为这些努力的一部分，加州实施了一项由加州空气资源委员会管理的限额与交易计划，建立了一种以市场为基础的方法，对碳排放进行定价，以激励主要行业减少温室气体排放，包括加州大学伯克利分校等热电联产厂的排放。加州限额与交易计划的成本预计将随着时间的推移而增加，如果热电联产厂继续运营，将给加州大学伯克利分校带来财务和声誉风险。据估计，2025 年至 2050 年间，加州大学伯克利分校可能在限额与交易碳排放成本上花费 2.5 亿美元。
加州大学伯克利分校清洁能源园区
与加州大学伯克利分校的努力类似，加利福尼亚州一直在实施各种应对气候变化的举措和政策。该州制定了雄心勃勃的减排目标，旨在到 2030 年将排放量减少到 1990 年水平的 40% 以下，到 2045 年实现碳中和。作为这些努力的一部分，加州实施了一项由加州空气资源委员会管理的限额与交易计划，建立了一种以市场为基础的方法，对碳排放进行定价，以激励主要行业减少温室气体排放，包括加州大学伯克利分校等热电联产厂的排放。加州限额与交易计划的成本预计将随着时间的推移而增加，如果热电联产厂继续运营，将给加州大学伯克利分校带来财务和声誉风险。据估计，2025 年至 2050 年间，加州大学伯克利分校可能在限额与交易碳排放成本上花费 2.5 亿美元。
加州大学伯克利分校 CS 280：计算机视觉高级主题
计算机视觉旨在开发能够复制人类大脑最令人惊叹的能力之一的算法：仅从到达眼睛的光线推断外部世界的属性，并利用这些信息控制现实世界的行为。我们可以确定物体距离我们有多远，它们相对于我们的方向如何，以及它们与其他各种物体的关系。我们可以准确地猜测它们的颜色和纹理，并且可以识别它们的语义类别，例如椅子和桌子。我们可以分割出特定的物体并随时间跟踪它们，例如在球场上穿梭的篮球运动员。我们可以使用从图像或视频中提取的信息来操纵现实世界中的物体并在环境中导航，同时避开障碍物。
激光安全手册 - EH&S - 加州大学伯克利分校
加州大学伯克利分校 NIRSC 的政策是要求所有访客和短期研究人员遵守与激光用户相同的激光实验室安全标准。所有访客和短期研究人员都应由一名在激光使用授权 (LUA) 上显示为激光用户的人员陪同。如果短期研究人员需要独自在激光实验室工作，则必须将其作为激光用户添加到 LUA 中。首席研究员有责任确保其设施内的激光用户了解、理解并遵守此访客政策。访客的激光用户陪同人员有责任为访客提供适当的安全指导，涵盖激光实验室中的危险。陪同人员还应提供适当的安全设备并要求访客使用安全设备。
Lin Lin：简历 - 加州大学伯克利分校数学
研究生学者（UCB）：Nilin Abrahamsen（Simons 博士后学者，与 Umesh Vazirani 联合）、Anil Damle（NSF 博士后学者）、Zhiyan Ding（Morrey 助理教授）、Di Fang（Morrey 助理教授）、Fabian Faulstich、Weile Jia、Jin-Peng Liu（Simons 博士后学者，与 Umesh Vazirani 联合）、Subhayan Roy Moulik、Avijit Shee（与 Martin Head-Gordon 和 Birgitta Whaley 联合）、Kevin Stubbs、Xiaojie Wu、Xin Xing、Leonardo Zepeda-Nunez、
加州大学伯克利分校
同位素纯化半导体具有更高的热导率（κ），因此散热性能可能比天然的、同位素混合的半导体更好。但对于室温下的 Si 来说，这种好处很低，块状 28 Si 的 κ 仅比块状天然 Si（nat Si）高约 10%。我们发现，与这种块体行为形成鲜明对比的是，28 Si（99.92% 富集）纳米线的 κ 比具有相似直径和表面形貌的天然 Si 纳米线高出 150%。使用第一性原理声子色散模型，这种巨同位素效应归因于天然 Si 纳米线中同位素散射和声子表面散射的相互增强，通过将声子传输到原生非晶态 SiO 2 壳层来实现相关。这项工作发现了迄今为止报道的所有材料中室温下 κ 的最强同位素效应，并启发了同位素富集半导体在微电子领域的潜在应用。
加州大学伯克利分校
量子计算是解决各种问题的有前途的工具，因为指数级大的希尔伯特空间可以用多项式数量的量子比特来描述。在高能物理学中，量子场论的模拟尤其有前景，其中每个时空点都有量子自由度，但存在用于状态准备和时间演化的多项式算法 [1,2]。然而，并非所有经典硬算法在量子计算机上都更高效。在高能物理学 (HEP) 中，有一类特别受关注的算法是量子机器学习 (QML)。在本文中，QML 指的是在量子计算硬件上执行的机器学习任务。虽然 QML 并不比经典机器学习 (CML) 更高效，但已经有许多实证研究探索 QML 在 HEP 中的潜力 [3-19]（另请参阅参考文献 [20] 的最新综述）。这些研究得出的一个共同结论是，QML 似乎在小型训练数据集上表现优于 CML。1 虽然对这一观察结果没有严格的解释，但可能是因为 QML 提供了更好的归纳偏差和/或使用较少的参数提供了更多的表达能力。在几乎所有的研究中，当有超过 O (100) 个示例时，CML 的表现都优于 QML。在具有如此少量训练事件的对撞机 HEP 中，几乎没有问题。本文的目标是探索近期 QML 在对撞机物理中的实际用例。另请参阅参考文献 [ 21 ] 以了解 QML 与 CML 的更广泛背景。
