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非阿贝尔本征态热化假说
本征态热化假设 (ETH) 解释了为什么当哈密顿量缺乏对称性时，非可积量子多体系统会在内部热化。如果哈密顿量守恒一个量（“电荷”），则 ETH 意味着在电荷区内（微正则子空间内）的热化。但量子系统中的电荷可能不能相互交换，因此不共享本征基；微正则子空间可能不存在。此外，哈密顿量会有退化，所以 ETH 不一定意味着热化。我们通过假设非阿贝尔 ETH 并调用量子热力学中引入的近似微正则子空间，将 ETH 调整为非交换电荷。以 SU(2) 对称性为例，我们将非阿贝尔 ETH 应用于计算局部算子的时间平均和热期望值。我们证明，在许多情况下，时间平均会热化。然而，我们发现，在物理上合理的假设下，时间平均值收敛到热平均值的过程异常缓慢，这是全局系统大小的函数。这项工作将 ETH（多体物理学的基石）扩展到非交换电荷，这是量子热力学最近非常活跃的一个主题。
心理策略和静息态脑电图：
摘要。神经反馈 (NFB) 是一种脑机接口，允许个人调节大脑活动。尽管 NFB 具有自我调节的性质，但 NFB 训练期间使用的策略的有效性却很少受到研究。在对健康年轻参与者进行的一次 NFB 训练（6*3 分钟训练块）中，我们通过实验测试了提供心理策略列表（列表组，N = 46）与未接受任何策略的组（无列表组，N = 39）相比，是否影响参与者对高 alpha（10-12 Hz）振幅的神经调节能力。我们还要求参与者口头报告用于增强高 alpha 振幅的心理策略。然后将逐字记录归类为预先确定的类别，以检查心理策略类型对高 alpha 振幅的影响。首先，我们发现向参与者提供列表并不能提高神经调节高 alpha 活动的能力。然而，我们对学习者在训练块期间报告的具体策略的分析表明，认知努力和回忆记忆与更高的高 alpha 振幅有关。此外，训练后高 alpha 频率的静息振幅可预测训练期间振幅的增加，这一因素可能会优化 NFB 方案的纳入。本研究结果还证实了 NFB 训练期间与其他频带的相互关系。尽管这些发现是基于单个 NFB 会话，但我们的研究代表着朝着开发 NFB 高 alpha 神经调节的有效方案迈出了进一步的一步。图形摘要
使用准态状态建模的案例研究
摘要CIBSE TM54最近进行了修订，并涵盖了评估建筑物运营能源使用的最佳实践方法。tm54是一个指导文档，可在设计和施工过程的每个阶段以及在被占领阶段的每个阶段进行性能评估，以确保长期运营绩效与设计意图保持一致。TM54中的主要绩效评估原理是逐步建模方法和方案测试，以提高设计建议计算的鲁棒性。此技术备忘录的最新版本为建模方法带来了更新的视角，包括详细的供暖，通风和空调（HVAC）建模和仿真。还对风险，目标设置，方案测试和灵敏度分析进行了更详细的指导。一种案例研究方法用于探索和证明TM54中描述的一些重要方面。TM54建议根据其规模和复杂性遵循的三种建模方法（又称实现路线）：使用准稳态的状态工具；使用模板HVAC系统的动态仿真；以及具有详细HVAC系统建模的动态仿真。作为三个系列的一部分，该案例研究提供了第一个实现路线的应用：使用准稳态状态工具进行建模。实用应用：此案例研究提供了有关进行CIBSE TM54建模和投影设计阶段建筑绩效的详细指南。该研究涵盖了如何通过准稳态建模工具对如何应用TM54的解释和明确说明。
三模高斯态的量子照明
随着现代经典技术中集成电路 (IC) 越来越小，量子力学的作用越来越突出，因此量子技术 (基于量子力学和量子信息论的技术 [1]) 变得越来越重要。利用量子技术构建的代表是量子计算机 [2]，最近利用超导量子比特已经实现。在量子信息处理中，量子纠缠 [1,3,4] 作为一种物理资源发挥着重要作用，被用于各种量子信息处理，如量子隐形传态 [5,6]、超密集编码 [7]、量子克隆 [8]、量子密码学 [9,10]、量子计量学 [11] 和量子计算机 [2,12,13]。几年前，人们开始探索纠缠辅助目标检测协议（称为量子照明 [ 14 , 15 ]）及其实验实现 [ 16 – 20 ]。量子照明是一种利用量子纠缠的协议
状态 - 珀密态牙科与administer-vaccinations-for- ...
Regulation Kentucky* Emergency Administrative Regulation Maryland Directive and Order - Maryland Department of Health Minnesota MN SF 475 Nevada* Nevada Health Response Guidance: Directive 011 New Hampshire NH Board of Dental Examiners – Meeting Minutes New Jersey Executive Directive No: 20-037 New York* Executive Order No.202.82北卡罗来纳州行政命令号193俄亥俄州俄亥俄州回应志愿者注册表 *俄勒冈州牙科委员会 - 疫苗信息宾夕法尼亚州的许可人被授权管理疫苗
使用编织算子生成 W 态
使用编织算子生成 W 状态 / Padmanabhan, P.；Sugino, F.；Trancanelli, D.。- 在：量子信息与计算。- ISSN 1533-7146。- 20:13-14(2020)，第 1154-1162 页。[10.26421/QIC20.13-14-5]
对生态系统变化反馈的微生物调节
微生物是所有生态系统的关键生物多样性组成部分，并控制了重要的生态系统功能。尽管我们刚刚开始阐明调节微生物群落的量表和因素，但它们在响应障碍的介导生态系统稳定性中的作用仍未得到充实。在这里，我们回顾了微生物如何，何时和驱动干扰馈电的证据。负反馈抑制了扰动的影响，从而维持生态系统的稳定性，而正反馈则通过消除干扰来侵蚀稳定性。在这里，我们描述了使用功能性状的层次结构来扰动的过程，我们说明了这些过程如何驱动生物地球化学反馈。我们建议在不同层次级别的功能性状的反馈潜力取决于环境的复杂性和异质性。
量化数据标准化和正态化 -
归一化是通过基于某些统计数据调整数据值，将数据转换为通常在0到1之间的常见量表或范围的过程。此过程用于消除总影响的影响或将不同的数据集与异质数据进行比较。小数比例方法是一种归一化技术，涉及移动数据值的小数点。此方法将每个数据值除以最大绝对值以使数据归一化。此技术会产生保留原始数据的分布和形状的数据的缩放版本。最小最大最大（最小）数据归一化方法是将原始数据的线性转换为通用量表。此方法减去数据的最小值，并将结果除以数据范围，这是最大值和最小值之间的差异。此技术还会产生扩展的数据，该数据保留了原始分布和形状[1]。
Keystone物种及其对生态系统的影响
基石物种相对较少，但在各自的生态系统中具有极大的影响。这一概念是由生态学家罗伯特·潘恩（Robert Paine）于1969年首次表达的，并强调了特定物种在维持生态结构中的作用。这源于生态学研究的转变，该研究认识到这些物种对种群动态，竞争相互作用和生物多样性的强大影响。尽管早期研究以捕食者为中心，共同主义者和生态系统工程师越来越多地参与了较新的研究。似乎至关重要的是要找到可以并且必须保留在栖息地或气候变化之前可以保留的钥匙到底物种。他们控制着猎物物种的大小和数量，在其他野生动植物种群中产生相互利益的相互作用，调节许多植物需要昆虫以促进雄性繁殖到雌性的生态系统。Keystone物种在不同水平上的复杂作用（例如遗传分析或遥感）现在比过去的进步要好得多。将传统的生态知识与现代科学融合将有助于提高我们的理解。未来的研究需要加强对我们自然世界中全球保护和健康的跨学科方法的追求。