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World File Search System度量
一种意识度量的出生死亡玩具模型
古老的Ouroboros象征主义（一个自我吃的人）在这里整合到一个模拟的出生死亡聚类过程中，除了本身从无法区分的阶段过渡到更高级别的“有意识”的阶段，该过程无需本身。出生和死亡系数是根据奇数甚至指数来提出的，用于通过信息的内部传递来代表有意识状态的合适形式。该玩具模型可以理想地量化有意识的状态，该状态通过Ouroboros in-dex 0 <υα，ω<1。值为υα，ω= 0借给无限环，限制值υα，ω→1揭示了转化为意识。讨论了与意识的物理理论的关系，并讨论了使用Orobous索引来辨别人工智能系统中的意识状态。意识和意志的自由可能会在模型中并排在模型中，当将ω扩展为复杂的数字模量时。
一种新的逻辑、一种新的信息度量和一种基于信息的新方法来解释量子力学
摘要：新的分区逻辑与通常的布尔子集逻辑（通常仅在命题逻辑的特殊情况下出现）是双重的，因为分区和子集是范畴论的对偶。逻辑熵的新信息度量是分区的规范化定量版本。解释量子力学 (QM) 的新方法表明 QM 的数学（而不是物理）是分区数学的线性化希尔伯特空间版本。或者，反过来说，分区数学是 QM 数学的骨架版本。从逻辑到逻辑信息再到量子理论的整个过程中，关键概念是区别与无区别、确定性与不确定性或可区分性与不可区分性。分区的区别是来自底层集合的有序元素对，它们位于分区的不同块中，逻辑熵最初定义为区别的规范化数量。确定性和可区分性的同源概念贯穿于整个量子力学的数学，例如，在关键的非经典叠加概念（=本体不确定性）中，以及在费曼规则中，用于添加振幅（不可区分的选择）与添加概率（可区分的选择）。
深度量子图梦想：解读神经网络对量子实验的洞察
摘要 尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对深度神经网络进行量子系统属性的训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——实际上是询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络可以识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
生物多样性净收益法定度量的简介...
*定义的小地点（i）用于住宅：所提供的住宅数量在一个不到一公顷的区域的站点上是一到九个包含的，或者不知道要提供的房屋数量的地点小于0.5公顷； （ii）对于非住宅：要创建的地板空间少于1,000平方米或场地面积小于一公顷。
嵌入曲线空间上的测地线完备黎曼度量。
对于有限维黎曼流形，霍普夫-里诺定理表明，陈述 1.) – 3.) 彼此等价，并且 1.)、2.)、3.) 中的每一个都蕴涵 4.)。但是，我们的设置是无限维的，因此我们必须根据一些能量原理“手工”显示它们中的每一个。最后，但并非最不重要的是，我们将看到几个在结和链空间中长度最小化测地线的数值模拟。
心力衰竭质量度量：程序...
通过指南®-心力衰竭是美国心脏协会的协作质量改进计划，该计划旨在提高对住院患者心力衰竭的患者的依从性。注册表有助于输入和监视心力衰竭患者数据的机会。指标在住院，二级预防策略，出院和后续护理方面进行了跟踪。此外，通过我们最新平台的创意报告功能，团队可以优化其质量改进活动。超级用户帐户可用于卫生系统质量的员工，以监视所有附属站点的性能，以允许整个系统中的高质量计划。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育，其中包括指导驱动的护理，当前的热门话题，模型共享，专家顾问小组等等！