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个人信息的课程Mauro Maccarrone
ginnasio“ D.cotugno”。生物科学学位（以赞美和庄严的赞扬，投票110/110）。有资格行使生物学家的职业（国家考试以150/150的投票超过了）。in inzimology的博士d'Annunzio”和罗马大学“ Tor Vergata”）。Ph.D.在生物有机化学中（以ISBN 90-393-0234-0出版），在荷兰大学（荷兰大学）获得。 获得了5项针对年轻研究人员的国际奖学金（包括北约，EMBL和FEB）的获奖者，并已选择参加4项高级国际培训课程。Ph.D.在生物有机化学中（以ISBN 90-393-0234-0出版），在荷兰大学（荷兰大学）获得。获得了5项针对年轻研究人员的国际奖学金（包括北约，EMBL和FEB）的获奖者，并已选择参加4项高级国际培训课程。
量子 Fisher 信息的广义测度
如图 1 示意图所示，由 此可知 S = ( H ) ⊂S ⩽ ( H )。此外，S ⩽ ( H ) 的维数为 d2，可以作为量子态集和零算子 S ⩽ ( H ) = Conv (0 , S = ( H )) [31] 的凸包获得。亚规范化量子态已在量子信息论中用作规范化量子态的便捷概括 [28 , 29 , 31]。此外，近期量子算法方面的令人振奋的新研究利用截断的、因此亚规范化的量子态来避免存储指数级大的密度矩阵，从而使算法可以在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 计算机上实现 [30 , 32 , 33]。这个令人振奋的新研究方向是这项工作的主要动机。在参考文献 [ 28 , 29 ] 中，作者将标准量子保真度推广到亚标准状态，称为广义保真度，如下所示。
退相干作为量子信息的资源
量子信息领域发展迅速，因为它有望解决各种传统计算机无法解决的计算问题。然而，构建一台功能齐全的量子计算机是一项艰巨的任务，因为它的性能受到不可避免的退相干的影响。退相干消除了物质的量子性质，从而消除了量子计算相对于传统计算的优势。然而，对于特定的应用，一些精心设计的退相干有助于幺正量子演化，可能会大有裨益。在本文中，我讨论了两个这样的例子：量子随机游动 (QSW) 和混合量子经典退火 (HQCA)。QSW 将幺正量子游动的概念推广到额外的非幺正演化。这产生了定向游动。QSW 可以是连续时间的，也可以是离散时间的。在这项工作的第一部分，我提出了两种算法，用于在相干量子计算机上模拟特定的 QSW。第一种适用于连续时间 QSW，第二种适用于离散时间 QSW。在这项工作的第二部分，我提出了一种称为混合量子经典退火的方法来提高绝热量子计算 (AQC) 的性能，该方法应该找到某个目标汉密尔顿量的基态。HQCA 应该通过将量子比特系统耦合到工程热浴来增加最终基态概率。对单个量子比特和两个量子比特的 HQCA 性能进行了数值测试。
基于元信息的量子光子学
从超材料到元面积，光学纳米结构已被广泛研究，以提高新型和高效率的功能。除了复合材料的内政特性外，丰富的功能还可以源自尼古拉斯的司法设计，该设计比传统的批量操作元素更具出色和高度集成的光学设备。同时，可以将大量的经典域中光的操纵abilites置于量子域。在这篇综述中，我们重点介绍了基于元信息的量子光学量的最新开发，范围从量子质量，产生，操纵和量子光的应用到量子效果工程等。最后，提出了一些有前途的量子光学途径。
描述泄露遗传信息的危害
随着直接面向消费者的基因检测激增，个人面临的基因信息在数据泄露中被泄露的风险也随之增加。为了应对这些泄露事件，寻求联邦法院作为恢复途径的个人必须克服法律障碍，这些障碍经常使传统数据泄露情况下的受害者感到沮丧。特别是，这些原告之所以举步维艰，是因为美国上诉法院对某些损害是否足以在数据泄露案件中赋予第三条诉讼资格存在分歧。虽然联邦法院继续就传统数据泄露损害的充分性进行辩论，但基因信息的泄露提出了特殊的考虑和损害，应该有利于授予第三条诉讼资格。
量子计算和量子信息的解决方案
只要有一个可以区分非正交量子态 | ψ ⟩ 、| ϕ ⟩ （无需测量）的设备，我们就可以设计一个量子电路，将 | ψ ⟩7→| ϕ ⟩ 映射（反之亦然），从而让我们可以随意克隆这些状态。相反，只要有一个克隆设备，我们就可以任意次数地克隆 | ψ ⟩ 和 | ϕ ⟩。然后，在不同的测量基中对这两个状态进行重复测量，我们（在有足够的测量值的情况下）就能够根据测量统计数据区分这两个状态（当然，基于概率考虑会有一些误差 ϵ，但只要我们可以对状态进行任意多次测量，我们就可以任意降低这个误差）。
对学校工作人员的压力信息的回应
自我调节：呆在目前，扎根自己，稳步呼吸，将注意力集中在学生身上，并清除您的思想。对于一个年轻的学生，请降低他们的眼睛水平，以减少任何可能的威胁感。的午睡法规：由于您的学生的思考大脑被关闭，试图与他们进行推理无效。在此阶段，您需要让他们感到镇定和安全。
YouTube作为COVID的错误信息的来源
自2020年12月以来，SARS-COV-2的摘要简介疫苗已被公众使用。但是，截至2021年11月5日，只有58.3％的美国人已完全接种疫苗。许多研究支持YouTube作为19009年大流行期间可靠和误导信息的来源。关于Covid-19疫苗的安全性和功效的错误信息对疫苗接种意图产生了负面影响。迄今为止，文献缺乏使用经过验证的评分工具对YouTube在COVID-19疫苗接种的YouTube内容的系统评估。这项研究的目的是评估有关COVID-19疫苗接种的YouTube视频的准确性，可用性和质量。方法在2021年7月21日在YouTube上进行了搜索，使用关键字“ COVID-19疫苗”上的“ COVID-19疫苗”。通过“视图”对搜索结果进行排序，并收集和分析了前150个最观看的视频。重复，非英语，非视听，超过1小时的持续时间，或与Covid-19疫苗无关的视频被排除在外。主要结果是使用修改后的（Mdiscern）得分，美国医学协会（MJAMA）得分（MJAMA）得分（MJAMA）评分和COVID-19疫苗评分（CVS）分析视频的可用性和可靠性。结果大约有11％的YouTube在Covid-19-19疫苗上查看的视频，占1800万观看次数，这与WHO或WHO疾病控制和预防中心的信息相矛盾。从信誉良好的来源提供高质量和吸引人的健康信息对于解决疫苗犹豫至关重要。与带有事实信息的视频相比，包含非事实信息的视频显着降低了Mdiscern（P <0.001），Mjama（P <0.01）和CVS（P <0.001）。来自政府消息来源的视频的MJAMA和CVS得分更高，但平均不喜欢和喜欢的比例是三倍，而包含非事实信息的视频平均比不喜欢的视频高出14倍。结论是随着19009大流行的发展，对疫苗接种的广泛采用对于降低发病率，死亡率和恢复到正常状态至关重要至关重要。