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World File Search System典型性
野生乳酸杆菌菌株的基因组表征揭示了较低的多样性，但典型性
摘要：研究给定物种的多样性可以为自动启动培养物的发展提供线索。然而，很少有研究集中在乳酸杆菌delbrueckii菌株的种内多样性上，这是一种对乳制品行业技术上重要的乳酸细菌。出于这个原因，分离并表征了来自圣尼克尔保护的原产地名称（PDO）区域的乳酸杆菌菌株。遗传多样性是基于核心基因组系统发育重建和pangenome分析确定的，而表型评估涵盖了蛋白水解和挥发性复合生产潜力。总共15 L. delbrueckii ssp。乳酸化获得了独特的新菌株。遗传分析和进一步的蛋白水解活性测量表明，这些圣奈克菌株之间的变异性较低，而在Delbrueckii SSP中观察到了实质性的遗传变异性。乳酸亚种的整体。菌株之间的挥发性化合物纤维略有不同，一些菌株产生的挥发性化合物可能会引起奶酪伏鸟的发育特别感兴趣。与总体亚种的多样性相比，圣奈克菌株之间的遗传多样性相对较小，它们的独特特征和与公开可用的基因组的明显分化将其定位为开发自卫星启动培养奶酪生产的有前途的候选者。
新葡萄品种对波尔多葡萄酒典型性的重大影响：盲目和非盲品品尝专家评估
气候变化会导致葡萄酒典型性的重大变化，因为它对收获时对浆果成分的影响。这对于以历史而闻名的风土和优质潜力而闻名的葡萄酒地区非常关注。在不同的杠杆中适应气候变化，葡萄品种的修饰被认为非常有效。但是，这种强大的工具可以对保护原产地点的葡萄酒典型性产生影响。在波尔多（法国）中，一项相当大的研究工作涉及新品种的生理特征，以使气候变得越来越干燥和温暖。最近，一项研究了26种红色品种的典型性，分别隔离了五个潜在的候选者（Fer Servadou，Duras，Manseng Noir，Vinhão和Arinarnoa），与经典的Bordeaux品种相比，具有相似的感觉空间。品种混合物严格受保护原产地派别（PDO）规则的调节，尽管它们会随着时间而变化。如果要在波尔多品种混合物中接受新品种，则很可能是次要品种，在最终波尔多混合物中占很小的比例。本研究旨在以10％和30％的比例分别以10％和30％的比例评估五个上述品种的影响（即，分别以10％和30％的比例）。在两个月内进行了两次感官分析测试。第二个感官分析测试是由20位高度专业的法官进行的，具有特殊程度的专业知识（> 15年的经验），尤其是在融合方面。第一个包括37名职业法官，表明当这些品种以10％或30％引入时，波尔多葡萄酒的典型性几乎没有变化，除了Vinhão略有降低的Vinhão。通过盲目和非盲品品尝（指示混合物中存在的品种）评估葡萄酒，评估了有关典型性判断信息的重要性。非盲品和盲品品尝之间没有明显的差异，这表明，经验丰富的专业人士的感知判断并不受到古典混合物的新品种的影响。通过对测试进行排名，这种感觉分析还表明，波尔多参考混合物是最典型的葡萄酒。Duras和Arinarnoa在10或30％处对混合物的典型性产生无显着作用，而当Fer Servadou（10％或30％），Manseng Noir（30％）或Vinhou（30％）（在30％）中引入了典型性的显着降低。这种典型性的转变仅发生在更典型的葡萄酒的紧密连续性上。
![arXiv:2401.09554v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 17 日](/simg/d\d33246d03ba651263fd04c49109abc208b392fb8.webp)
arXiv:2401.09554v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 17 日
我们证明，对于至少一个子系统 𝐴 或 𝐵 上具有有限量子熵的任何无限维量子态 𝜌 𝐴𝐵，纠缠成本等于形成的正则化纠缠。这推广了量子信息论中的一个基本结果，该结果以前仅针对有限维系统上的操作和状态进行表述。扩展到无限维度并非易事，因为用于建立正则和逆边界的传统工具（即强典型性、单调性和渐近连续性）不再直接适用。为了解决这个问题，我们为无限维状态构建了一种新的纠缠稀释协议，该协议可通过局部操作和有限量的单向经典通信（单向 LOCC）实现，多次使用弱典型性和强典型性。我们还通过基于无限维状态的纠缠形成的单调性和渐近连续性的替代形式提出论证，证明了该协议在所有协议中即使在无限维可分离操作下也是最优的。在此过程中，我们推导出无限维状态量子熵的新积分表示，我们认为这是独立的兴趣所在。我们的结果使我们能够充分描述所有无限维物理系统的一个重要操作纠缠度量——纠缠成本。
科学的新方向源于分歧和不和谐
科学建立在随时间而变化的学术共识之上。这就提出了一个问题：如何评估新的革命性思想并将其纳入科学规范。使用最近提出的两个指标，即非典型性和颠覆性，我们衡量研究如何借鉴先前研究的新组合，以及它在后续工作中超越其前辈的思想创造新方向的程度。非典型论文颠覆科学的可能性几乎是传统论文的两倍，但这是一个缓慢的过程，需要十年或更长时间才能收敛颠覆分数。我们提供了第一个计算模型，将非典型性重新表述为神经网络学习的潜在知识空间之间的距离。这个知识空间的演变描述了昨天的新颖性如何形成今天的科学惯例，而这些惯例决定了明天突破的新颖性。
佩奇曲线和线性光学中的典型纠缠
玻色子高斯态是无限维希尔伯特空间中一类特殊的量子态，与通用连续变量量子计算以及近期的量子采样任务（如高斯玻色子采样）相关。在这项工作中，我们研究了由随机线性光学单元演化的一组压缩模式中的纠缠。我们首先推导出 R´enyi-2 Page 曲线（纯玻色子高斯态子系统的平均 R´enyi-2 熵）和相应的 Page 校正（子系统的平均信息）在某些压缩状态下的模式数渐近精确的公式。然后，我们通过研究其方差，证明了用 R´enyi-2 熵测量的纠缠典型性的各种结果。利用上述 R´enyi-2 熵的结果，我们确定了冯·诺依曼熵佩奇曲线的上限和下限，并证明了以冯·诺依曼熵为衡量标准的某些纠缠典型性状态。我们的主要证明利用了熵的平均值和方差所遵循的对称性，这大大简化了对幺正函数的求平均。鉴于此，我们提出了未来可能利用这种对称性的研究方向。最后，我们讨论了我们的结果及其在高斯玻色子采样中的推广以及阐明纠缠和计算复杂性之间的关系的潜在应用。
人工智能能帮助众包吗？基于理论的众包竞赛创意筛选模型
1 我们不使用 Berger 和 Packard 的基于潜在狄利克雷分析 (LDA) 的方法，因为它提取了最流行 (常见) 的主题 (维度)，例如词束。LDA 方法在新产品创意的背景下可能会出现问题，因为 LDA 可能会将新颖和独特的词归类为“错误”。成功的新产品创意往往是新颖或独特的 (Dahl and Moreau 2002；Toubia 2006)。在众包创意竞赛中，在创意级别而不是主题级别捕捉非典型性的指标可能更胜一筹，因为它不会筛选出这些新颖或独特的创意。
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
基本健康益处基准计划更新
最近，作为2025 NBPP的一部分，CMS提出了EHB基准计划更新过程的几个更改。拟议的更改将简化申请过程，并可能增加可以添加到华盛顿当前EHB基准计划中的福利的数量和/或丰富性。如果按建议完成，则可以将常规的成人牙科福利视为EHB，并使国家更加灵活地将哪些计划包括在典型性测试中。13这些是拟议的规则，预计将于2024年4月或5月。对将包括在SSB 5388中立法机关的最终规则和明确指示中的政策的不确定性，OIC计划在2024年5月1日或之前提交EHB基准计划更新授予CMS。
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
算法信息论与量子力学简介
本文对算法信息论和量子力学交叉领域的已发表和未发表的资料进行了综述。据作者所知，这是此类综述的首例。综述了三种不同的量子态算法内容概念。介绍了算法量子典型性和互信息的概念。探讨了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，绝大多数量子态（纯态和混合态）在进行退相干时，将产生没有算法信息的经典概率。因此，大多数量子态退相干为白噪声。综述了 Martin L¨ 的随机序列的量子模拟。算法信息论为多世界理论带来了新的复杂性，因为它与独立性假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要测量来产生具有可克隆信息的量子态分布。