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egle信头兰辛中央
违反通知，2024年5月10日，环境部，大湖区和能源部（EGLE），空气质量部（AQD）对位于韦恩县迪尔伯恩市密歇根大道13800号的商业建筑进行了拆除后检查。这项检查的目的是确定所有者和运营商遵守《联邦法规法规》第40条（40 CFR）的要求（第61部分），《国家危险空气污染物的国家排放标准》（NESHAP），M部分和规则942，《行政规则》第55部分中的行政规则的第55部分，空气污染的自然资源控制和环境资源的控制和环境保护。根据我们的调查，Hamzeh Nasser拥有该设施，Led Lion，Inc。在该设施进行了拆除活动。石棉的neshap持有所有者和经营者对违规行为的责任。在检查期间，EGLE，AQD员工观察到以下违规行为：
测量改变的伊辛量子临界性
量子临界系统因其对扰动的固有敏感性而成为探索新测量诱导现象的有吸引力的平台。我们使用显式协议研究测量对典型 Ising 量子临界链的影响，其中关联的辅助粒子与临界链纠缠，然后进行投影测量。使用由大量数值模拟支持的微扰分析框架，我们证明测量可以定性地改变临界相关性，其方式取决于纠缠门的选择、辅助测量基础、测量结果和辅助相关性的性质。我们进一步表明，通过后选择高概率测量结果，或者在某些情况下，通过对位于不同对称扇区的测量结果分别平均可观测量，可以在具有 100 阶量子比特的实验中以令人惊讶的速度高效地实现测量改变的 Ising 临界性。我们的框架自然适应更奇特的量子临界点，并突出了在嘈杂的中尺度量子硬件和里德伯阵列中实现的机会。
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
强双线性耦合的伊辛机
耦合参数谐振器（参数器）网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中，我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同，我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况，以及失谐的作用。我们表明，即使需要仔细校准以确保有正确的解空间，系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外，还会产生新的混合对称状态。此外，我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变，然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。
