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原始发表论文的引文（记录版本）：Skogh, M., Barucha-Dobrautz, W., Lolur, P. et al (2023). The electronic density: a fideli
在本研究中，我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具，而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定，电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理，2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一，5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础，DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者，所以责任通常落在电子密度上。重要的是，电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建，9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
量子宇宙的信号
人们普遍认为宇宙的结构起源于加速膨胀早期的量子涨落。然而，我们今天观察到的模式并不能区分量子涨落和经典的原始涨落；目前的宇宙学数据与这两种可能性都一致。我们在此认为，检测原始非高斯性可以解决目前的情况，并为宇宙结构的量子起源提供试金石。与量子力学不同，真空涨落不能出现在经典理论中，因此长距离经典关联必须来自初始状态的（真实）粒子。与平坦空间散射过程类似，我们展示了基本原理如何要求这些粒子在所谓的折叠配置中表现为 n 点函数中的极点。根据这一观察，并假设涨落 (i) 在大尺度上相关，(ii) 由膨胀阶段的局部演化产生，我们证明非高斯相关器的折叠极限中没有极点唯一地标识了量子真空是初始状态。本着与贝尔不等式相同的精神，我们讨论了如果放弃局部性，如何能避免这种情况。
CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。
李斯特菌噬菌体会诱导Cas9降解以保护溶菌基因组
细菌CRISPR-CAS系统采用RNA引导的核酸酶破坏噬菌体（病毒）DNA。噬菌体反过来又进化了多样化的“抗Crispr”蛋白（ACR）以抵消获得的免疫力。在单核细胞增生李斯特菌中，预言编码2-3个不同的抗Cas9蛋白，始终存在Acriia1。但是，Acriia1s普遍存在及其机制的重要性尚不清楚。在这里，我们报告了AcriiA1通过催化HNH结构域与Cas9高亲和力结合。在李斯特菌的裂解过程中，Acriia1触发Cas9降解，但在裂解感染期间，由于其多步灭活机制，Acriia1无法阻止Cas9。因此，噬菌体需要额外的ACR，以迅速结合并灭活Cas9。acriia1还唯一地抑制了在李斯特菌（类似于saucas9）和II-C型Cas9中发现的高度差异Cas9，这可能是由于Cas9 HNH域的保护。总而言之，李斯特菌噬菌体在裂解生长中灭活cas9
通过机器学习的基准测试量子断层扫描完整性和保真度
摘要我们训练卷积神经网络，以预测一组测量值是否在信息上完成，以唯一地重建任何给定的量子状态，而没有先前的信息。此外，我们基于此测量集进行了实力基准测试，而无需明确执行州断层扫描。网络经过训练，以认识到内容的实现和可靠的信息完整性措施。通过逐渐积累的测量和数据，这些受过训练的卷积网络可以通过加速运行时计算并大大降低实验中的系统漂移来有效地建立一个压缩量子状态表征方案。我们通过为大小的空间模式和多光子系统提供实验结果来确保这种机器学习方法的潜力。当网络接受来自实际实验数据的其他自举训练集训练时，这些预测将进一步改善。使用Hermite – Gaussian来源的逼真的梁透明位移误差模型，我们进一步证明，通过训练有素的网络，通过训练有素的网络使用培训时间降低了认证时间的降低顺序，从而大大提高了使用这些来源的大规模量子处理器的计算产率，然后才能确定这些来源。
使用卷积神经网络进行在轨装配的辅助相对姿态估计
准确实时地估计航天器或空间物体的姿态是航天器在轨维修和装配任务所必需的关键能力。由于空间图像包含变化很大的照明条件、高对比度和较差的分辨率，以及功率和质量限制，因此空间物体的姿态估计比地球上的物体更具挑战性。本文利用卷积神经网络来唯一地确定感兴趣物体相对于相机的平移和旋转。使用 CNN 模型的主要思想是协助空间装配任务中使用的物体跟踪器，而仅基于特征的方法总是不够的。为装配任务设计的模拟框架用于生成用于训练修改后的 CNN 模型的数据集，然后将不同模型的结果与模型预测姿态的准确度进行比较。与许多当前用于航天器或空间物体姿态估计的方法不同，该模型不依赖于手工制作的对象特定特征，这使得该模型更加稳健，更容易应用于其他类型的航天器。结果表明，该模型的性能与当前的特征选择方法相当，因此可以与它们结合使用以提供更可靠的估计。
随时间变化的量子状态是独一无二的 - DR-NTU
传统的量子理论框架对空间和时间的处理方式截然不同，它通过量子通道表示时间相关性，通过多部分量子态表示空间相关性——这是经典概率论中不存在的不平衡现象。自从 Leifer 和 Spekkens [ Phys. Rev. A 88 , 052130 (2013) ] 在其开创性著作中呼吁对量子理论进行因果中性的表述以来，人们进行了许多尝试来纠正这种不对称，他们提出了一个量子系统随时间变化的动态描述，该系统被一个静态量子态所封装，但并没有就哪一个最合适达成明确的共识。在本文中，我们提出了一组可操作的量子态随时间变化的公理，以替代 Fullwood 和 Parzygnat [ Proc. R. Soc. A 478 , 20220104 (2022) ] 提出的公理，我们表明后者无法随时间诱导出唯一的量子态。我们提出的公理更适合描述任何超过两点的时空区域的量子态。通过这种重新表述，我们证明了 Fullwood-Parzygnat 状态随时间唯一地满足所有这些操作公理，统一了量子系统的二分时空相关性。
d5.2基于V2X的合作感和驾驶过渡...
TransAID（基础设施辅助驾驶过渡区）项目的目标是处理协作型自动驾驶汽车（CAV）在接近其自动驾驶系统无法自行处理的交通状况或区域时可能面临的情况。在这些情况下，驾驶员需要接管车辆；这就是所谓的控制转移（ToC）。TransAID 开发并演示交通管理程序和协议，以提高整体交通安全和效率，特别是在过渡区（即应该进行 ToC 的区域），考虑到 CAV、自动驾驶汽车（AV）、协作型汽车（CV）和传统汽车（LV）的共存。TransAID 措施要求使用车辆之间的通信（V2V）以及车辆与道路基础设施之间的通信（V2I），主要用于通过协作传感收集有关交通流的信息，并通过协作操作支持协调车辆的操作。在此背景下，本文档展示了 TransAID 正在开发的传感器设备和融合其数据的技术。这包括在配备摄像头的基础设施上实施的技术，这些基础设施能够使用光流检测、创建边界框和唯一地跟踪物体，以及在车辆上采用混合传感器融合策略，该策略包含一个低级激光雷达融合模块，可以转换传感器
碲化铋热电材料激光增材制造工艺开发
热电发电机在航空航天和飞机应用方面具有巨大潜力。然而，传统的热电设备制造方法严重限制了设备的适应性，从而限制了其市场化程度。激光粉末床熔化是一种增材制造方法，在生产热电设备方面显示出巨大的潜力。与金属相比，热电材料由于导热系数低、脆性断裂特性和不规则粉末颗粒形貌而面临独特的挑战。本文，我们介绍了通过激光粉末床熔化制造 Bi 2 Te 3 热电部件的加工程序。我们确定了关键工艺参数的成功组合——激光功率、扫描速度、扫描距离和粉末层厚度——以获得在密度和物理性能方面高质量的部件，并且我们展示了工艺参数变化对成品部件质量的影响。虽然体积能量密度不能唯一地决定部件质量，但它是确定热电材料工艺参数的有用指南，对于 Bi 2 Te 3 ，最佳值在 9 到 11 J/mm 3 之间。我们成功制备了不同自由形状的Bi 2 Te 3 粉末。结果表明，该方法可以更广泛地扩展到其他半导体材料，包括适用于空间应用的热电发电材料。
双层升降机抵抗过程优化绝缘体...
摘要 - 双层升降方法在商业上用于制造许多MEM和半导体器件结构，并部署用于金属化过程以制造神经探针电极。该过程利用LOR/PMGI加上成像抗性来创建双层掩蔽结构。唯一地，可以自定义此结构，因为它的组成和尺寸可以针对给定的材料 - 沉积设计特征目标量身定制。考虑了材料和制造选择的必要进步，以实现神经植入器设备和微电极阵列（MES）进行本研究，以评估使用绝缘体材料SIO 2的双层加工的使用。提出了基于施加的沉积膜应力的结构优化的预测模型，用于相关的厚度，以制造导体线绝缘和微电极阵列。此外，它还使用能够在较高温度绝缘体沉积过程中保持稳定性的负成像抗性引入了新的高温双层过程。这项研究确定了用溅射绝缘子制造成功的双层目标的尺寸目标，以优化用于测量，密歇根州类型探针和相关神经界面微观结构的有用结构。新的处理能力可以启用新的神经探针界面设计和功能，以扩大人工智能和机器交叉点。