何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者,研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前,他是哈佛大学的摩尔博士后研究员,与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始,他将担任新加坡国立大学校长青年(助理)教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位,2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位,2013 年在普林斯顿大学获得学士学位,与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要:普遍性是指复杂系统普遍属性的出现,这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子,其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述,而该集合仅受少数几个系统参数(例如温度和化学势)控制。局部区域与其补体(“浴”)之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中,我将介绍一种新的普遍行为,它源于某些类型的量子混沌多体动力学,超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合,每个纯态都与局部浴的(投影)测量结果相关。然后,我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布,即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角,并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外,它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法,为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
我们开发了一种大型的多模式模型技术,可以应用于机器人的感知,决策和操作,并通过环境和自主任务计划成功地实现了机器人与大型多模式模型之间相互作用的框架。这种创新技术集成了多种模态信息,例如地图数据,视觉对象识别和语音识别,可以为机器人提供更全面,更准确的环境感知,理解和互动功能。使用多模式大型模型在任务计划中的应用,机器人可以有效地改善多任务决策和执行功能,例如对话,导航,对象抓住,交付,对象识别和人类机器人交互。该技术框架在2023年世界机器人会议上受到了广泛关注。
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Phodiso研究团队重点介绍了该课程包括不同与会者的几次演讲。Representing BHP, the Phodiso Study team delivered impressive presentations across a range of topics, receiving high praise for their work: - Prof. Catherine Koofhethile, Phodiso Study Principal Investogator, led the team with her presentation on “Characterizing the Genetic Composition of Persistent Proviral Reservoir Cells in Adolescents from Botswana Living with HIV-1C Infection Following Long-Term ART and Viral Suppression.”她获得了会议前三名主持人之一的认可,并获得了演讲者奖。- 帕特里克·莫克西(Patrick Mokgethi)在他的博士学位上介绍了一张海报。研究,标题为“博茨瓦纳病毒学抑制的个体中HIV-1病毒DNA中检测到的主要耐药突变”。他还收到
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