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World File Search System单模
自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。
势能环境中的运动过渡...
要遍历具有较大障碍的三维地形，必须跨不同模式过渡。但是，对陆地运动的大多数机械理解都涉及如何生成和稳定近态状态的单模运动（例如步行，跑步）。我们对如何使用物理互动来实现强大的运动转变了解一无所知。在这里，我们使用简化的模型系统来审查我们通过发现多腿运动过渡的巨大原理来填补这一空白的进展，这些模型系统代表了复杂的三维领域的独特挑战。非常明显的是，通过使用势能景观方法对运动型 - 地形相互作用进行建模，从不同的模型系统中出现了一般的物理原理。动物和机器人的刻板运动模式受到物理相互作用的约束。运动过渡是随机的，在景观上的稳定，障碍物的横断过渡。可以通过馈送前进的自我启动来诱导它们，并通过反馈控制的主动调整来促进。我们系统研究的一般物理原理和策略已经在简单模型系统中提高机器人性能。仍在更好地了解运动转变的智能方面以及如何从抽象的Challenges的简单景观中构成复杂三维地形的大规模势能景观。这将阐明神经力学控制系统如何介导物理相互作用以产生多条纹运动转变并导致生物学，物理，机器人和动态系统理论的进步。
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
光的量子状态无假设
测量光的噪声是在连续变量（CV）图片中提供光谱模式量子状态的信息的主要实验工具，其中使用了涉及电磁场的四足动物的可观察物。然而，由于在测量过程中缺乏相相一致性，因此访问它的常用过程既不提供两种模板光谱量子状态[1，2]的纯量子测量。测量混合物当前将光谱量子状态的忠实重建限制为那些具有光谱均匀能量分布和高斯统计的人，需要使用先验知识才能实现完整的重建[1]。对于这种特定类别的量子状态，可以实现对“有效”单模正交算子的纯量子测量[2]。两种模式光谱态测量已从量子噪声挤压的第一个实验证明中，是对光谱模式的三方纠缠的最新观察结果[3-9]。在最近的一个实验中实现了一个突破[10]，其中二级二阶矩形的四二阶段是通过强度测量与参数扩增相结合的。该方法允许直接观察到跨越55-THZ带宽的挤压。在其他测量情况下，还探索了用于非经典状态生成的参数放大器的这种组合，以及对状态的进一步阅读[11]，在干涉测量[12]中，传送方案[13]或计算提案[13]或计算提案[14]。
利用双模压缩真空进行量子损失传感……
我们研究了当使用双模压缩真空态作为探针时，在损耗传感中的量子优势。在 PRX 4, 011049 中进行实验演示后，我们考虑了一种量子方案，其中信号模式通过目标，并在测量之前将热噪声引入闲置模式。我们考虑了两种具有实际意义的检测策略：巧合计数和强度差异测量，它们广泛用于量子传感和成像实验。通过计算信噪比，我们验证了即使在强热背景噪声下量子优势仍然存在，而经典方案使用直接受到热噪声影响的单模相干态。这种稳健性来自这样一个事实：在经典方案中信号模式受到热噪声的影响，而在量子方案中闲置模式受到热噪声的影响。为了进行更公平的比较，我们进一步研究了一种不同的设置，其中在量子方案中将热噪声引入信号模式。在这种新设置中，我们表明量子优势显著降低。然而，值得注意的是，在与量子 Fisher 信息相关的最佳测量方案下，我们表明双模压缩真空态确实在整个环境噪声和损耗范围内表现出量子优势。我们希望这项工作能为实验证明损耗参数传感中的量子优势提供指导，这种传感受有损和有噪声的环境影响。
为四肢瘫痪患者提供带有感应口内舌界面的轮椅控制
摘要 — 高位脊髓损伤大大降低了伤者的生活质量。各种系统试图以各种单模或多模设计来连接受伤后仍然完整或残留的能力，以补偿受到严重影响的活动能力。口内感应舌计算机接口 (ITCI) 旨在为计算机和辅助设备提供实时离散和比例控制，并满足四肢瘫痪患者的特殊要求。在一项短期培训研究中，向两名四肢瘫痪患者演示了 ITCI 对轮椅控制的操作。此外，两名健全人也参与了这项研究。对于每位参与者，通过报告沿车道的速度和撞到的障碍物数量，比较了使用 ITCI 驾驶 Permobil C500 的能力与使用操纵杆（一种情况下是口操纵杆）沿两条 39 米的不同车道驾驶轮椅的能力。车道由 90 0、360 0 和由线性段连接的复杂机动段组成。 ITCI 的特点是口含两个电感传感器垫、驱动电子设备和电池。口含器通过牙齿固定器固定在参与者口腔的上颚。舌头上附有一个类似穿刺器的激活装置。数据通过有线接口无线传输到控制轮椅的中央单元。在所有参与者中，使用 ITCI 驾驶时，A 或 B 车道的平均速度达到最大值 0.42 至 0.74 米/秒，相当于使用操纵杆驾驶时速度的 41% 至 71%。
Indigo-Clean®技术经常询问问题
一般是什么是靛蓝 - 清洁？Indigo-Clean是一种照明技术，可以使用可见光技术来亮起空间，并提供连续的环境消毒。因为它使用安全，可见光，因此人们可以在房间使用时在房间里。靛蓝清洁公告的意义是什么？管理Covid的途径宣布在精选灯具中宣布将靛蓝 - 清洁技术整合到精选的灯具中，这变得更加明亮。Indigo-Clean技术在杀死SARS-COV-2*，流感-A*（导致COVID-19的病毒），Aureus **和一系列对健康和健康产生负面影响的病原体清单方面是安全，连续且有效的。不仅芬兰提供更好的照明，而且还为在工作，学校和任何聚集的地方与传染性细菌和病毒作斗争带来了额外的好处。Indigo-Clean技术如何运作？Indigo-Clean技术使用发光二极管（LED），波长为405纳米（NM）。光被生物体吸收，形成了内部氧化反应，以杀死它。与紫外线不同，靛蓝清洁照明技术既直接又间接。反射墙壁和其他表面，它到达了许多阴影区域紫外线无法。一旦暴露出来，病原体就会从内部氧化，无论它们存在于何处：在空气和表面上。单模式靛蓝技术如何运作？单模Indigo-Clean技术是一种连续的环境消毒系统，在单电路板设计上使用混合的白色 + 405Nm可见光来消毒空间。当灯打开时，消毒就处于活动状态。Indigo-Clean Technology不含紫外线，对房间居住者来说是安全的。
IAC–24–A.1.2.3 建造欧洲第一座太空...
EAGLE-1 任务旨在开发欧洲首个自主的端到端太空量子密钥分发 (QKD) 系统。该任务由欧洲航天局 (ESA) 和 SES 牵头，并与多个欧洲国家航天局和私人合作伙伴合作。最先进的 QKD 系统将包括 EAGLE-1 低地球轨道 (LEO) 卫星上的有效载荷、光学地面站、量子操作网络和密钥管理系统。EAGLE-1 项目代表了下一代量子通信基础设施的重要一步，它提供了宝贵的技术成果和任务数据，并为 EuroQCI 计划的发展做出了贡献。德国航空航天中心 (DLR) 的通信和导航研究所 (IKN) 是 EAGLE-1 任务的重要合作伙伴，参与了太空和地面部分元件的研究和开发。这里我们报告了 QKD 发射器（QKD 有效载荷的重要组成部分）的开发，以及光学地面站 Oberpfaffenhofen (OGS-OP) 的定制，以进行 EAGLE-1 的 IOT 阶段。对于空间部分，DLR-IKN 负责 QKD 发射器的设计，包括软件和固件的开发。该发射器生成量子态，用于实现基于光信号的 QKD 协议，该协议将传输到地面。对于地面部分，OGS-OP 将作为 EAGLE-1 的在轨测试地面站。凭借对一系列量子通信卫星的专业知识以及新实现，OGS-OP 将首次验证有效载荷、光链路和 QKD 系统的性能。我们介绍了 OGS-OP 为该任务所做的主要开发，其中包括实施升级的自适应光学系统以校正大气畸变并优化入射光与单模光纤的耦合。
Pro的多模式对比度学习
蛋白质通常表示为1D序列和2D/3D结构的多模式数据，为机器学习和计算生物学社区提供了一个激励示例，以推进多模式表示学习。蛋白质语言模型对结构的序列和几何深度学习学习了下游任务的出色单模式表示。因此，希望融合单模模型以更好地表示学习。，但仍然是一个公开的问题，即如何将它们有效地融合到多模式表示学习中，尤其是在适度的计算成本却具有显着的下游性能增益。要回答这个问题，我们建议利用单独验证的单模式模型，将它们集成到并行连接中，并在多模式的共同学习的框架下端到端端到端终极地预处理它们。技术挑战是在解决各种方式的异质性，尤其是各种语义鲁棒性的异质性的同时，构建内部和模式间对比的观点。我们通过对蛋白质同源性的领域知识来解决挑战，以告知积极观点的设计，特别是家庭的蛋白质分类（基于序列中的相似性）和超家族（基于结构的相似性）。我们还评估了与其他积极观点（例如身份和种植）相比，与其他积极观点相比，我们还评估了这种观点的使用。关于酶分类和蛋白函数预测基准的广泛实验证明了域信息构造构建和组合在多模式对比度学习中的潜力。
气候变化对...
摘要。野生动物在北半球达到了空前的规模。2022年和2023年的夏天展示了野生鱼的破坏力，尤其是在北美和南欧。全球变暖会导致火灾危险的变化。特定的季节被认为变得更加极端，并将扩展到将来北部纬度地区更温和的地区。但是，在中欧地区的季节性和危险危险的季节性和严重程度将在未来发生变化，还有待调查。多项研究声称，自然的变异性和模型不确定性隐藏了在多模型气候模拟中为未来潜在易发的领域造成危险的趋势。这样的趋势可以用单模初始条件大型合奏（微笑）隔离，这有助于科学家将强制回应与自然变异性区分开。到目前为止，Smile框架仅用于在全球范围内进行危险估算。迄今为止，只有少数动态缩小的区域微笑，尽管它们在区域或局部规模上增强了气候模式的空间代表。在这项研究中，我们在中欧的一个地区使用Canadian区域气候模型版本5大型合奏（CRCM5-LE）在RCP8.5（代表性的浓度途径）场景下，从1980年到2099年，分析目前未限制预言的领域的变化。我们将加拿大待火天气指数（FWI）用作危险指标。研究区域涵盖了四个异质景观，即阿尔卑斯山，高山前陆，南格曼悬崖的低地和