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深度学习的不确定性量化
暗示诊断有80％的可能性是正确的。尽管存在校准这些概率样模型在训练期间或之后输出的方法，但仅此此类校准并不能解决模型的潜在不确定性。这是因为每个输出代表分布的点估计值，而该分布的传播反映了不确定性的水平[2]。结果，即使两个预测具有相同的校准概率，它们仍然可以表现出不同程度的不确定性，如图1。此外，在医学文献中，通常通过从人口数据而不是单个样本中得出的间隔传达不确定性[2]。这些强调了对每个预测的模型不确定性提供见解的必要性，而不是仅仅校准。为此，我们将探索不确定性量化（UQ）方法的关键类别。
距离和熵可区分性量化器的比较用于检测记忆效应
最近，从记忆效应的角度对开放量子系统动力学进行表征引起了广泛关注，人们在这个方向上研究了不同的方法，以解决什么是非马尔可夫量子过程这一问题。1–6 我们在此重点介绍开创性论文中引入的一种策略，7 该策略只需要了解开放系统的简化状态随时间的变化。该方法最初是依靠迹距离来比较不同初始系统状态的演变。后来表明，也可以考虑基于量子相对熵的熵量词。8,9 在本文中，我们想研究这些量词的不同行为，以检查由此获得的非马尔可夫动力学概念是否确实对所考虑的量词具有鲁棒性，前提是它满足一些自然的一般性质。为此，我们研究了参考文献中引入的非马尔可夫性度量。7，
共同开发“网络性量表”以评估...
背景。尽管患有获得性脑损伤的人（ABI）可能容易受到网络摄影的影响，但缺乏记录ABI患者网络安全行为的现有措施限制了我们对ABI特异性风险因素的理解，该问题的频率以及评估循证干预措施的能力。通过自我评估的陈述和实用的骗局识别任务来评估ABI患者的脆弱性。这项研究旨在通过临床医生和ABI患者的反馈来开发和完善网络性量表。方法。使用Delphi方法和两轮与ABI参与者的认知访谈（n = 8），通过三轮临床医生调查（n = 14）收集了比例反馈。在每回合之后，反馈进行了定量和定性的总结，并进行了相应的修订。结果。关键修订包括删除12个被认为无关紧要的项目。说明和评级量表进行了修改，以提高清晰度。认知访谈确定了15个理解错误，并进行了进一步的修订，以支持ABI参与者的响应清晰度。ABI的临床医生和参与者认可了网络性量表的内容和有效性。结论。进一步验证后，网络性量表有可能成为临床和研究环境中ABI患者在线脆弱性的有效筛查措施。
气候变化预测的不确定性量化
虽然气候变化预测存在不确定性，但有一些方法可以通过应用约束来减少不确定性范围。例如，用于限制IPCC AR6中气候变化投影的方法之一是使用模拟器。在第4章（第4.2.1节）中突出显示，许多CMIP6模型的气候灵敏度（ECS）为5°C或更高（Zelinka等，2020），远高于CMIP5范围的上值4.5°C。Sherwood等。（2020）将CMIP6模型中EC的可能范围和很可能的范围分别限制为2.5°C -4.0°C和2.0°C -5.0°C。因此，根据Sherwood等人的分析，IPCC采用了使用模拟器来约束温度和所有参数缩放的所有参数的方法。（2020）。
使用弹性量表作为个人的工具
本报告概述了弹性量表工具包的设计，评估和评估。该工具包旨在为个人提供机会，使用由艾伯塔省家庭健康计划的评估者团队设计的三种独特场景来练习建立人的韧性量表。我们承认，这些情况并不详尽地体验，并且在评估这些情况时有个人解释的机会。要重申，该工具包的目标是为服务提供商提供机会，以了解如何在实践中使用弹性量表，我们设想这是一个协作过程，个人和服务提供商共同努力创建个人的弹性量表。因此，我们认为该工具包是教授有关弹性量表及其在实践中使用其用于改善个人和社区健康成果的强大工具。我们想指出，我们认为工具包与整个弹性量表大师班（包括第二部分？和三个（系统有什么？）。完整的大师班体现了社区资源和资产如何融合在一起，并可以协作为我们的社区建立能力。我们认为，这种培训是以有效且易于理解的方式传达大脑故事的基础知识的关键，并且对AFWI的未来进步至关重要。
提高基于深度学习的准确性和不确定性量化
Mehmet Yigit Avci 1,3 , Ziyu Li 2 , Qiuyun Fan 3,4,5 , Susie Huang 3,4 , Berkin Bilgic 3,4 , Qiyuan Tian 3,4,5*
宇宙作为非线性量子模拟：中心自旋模型的大 n 极限
我们研究了基于映射到大 n 极限下的 n 量子比特中心自旋模型 (CSM) 的非线性量子比特演化模型，其中平均场理论是精确的。扩展了 Erdös 和 Schlein 的定理 [ J. Stat. Phys. 134, 859 (2009) ]，我们建立起当 n →∞ 时，CSM 与非线性量子比特严格对偶。对偶性支持在诸如凝聚态之类的系统中进行一种非线性量子计算，其中大量辅助粒子对称地耦合到中心量子比特。它还支持具有严格误差界限的非线性量子模拟的门模型实现。该模型的两种变体（有和没有辅助粒子耦合）映射到具有不同非线性和对称性的有效模型。在没有耦合的情况下，CSM 模拟初始条件非线性，其中哈密顿量是 tr( ρ 0 σ x ) σ x 、tr( ρ 0 σ y ) σ y 和 tr( ρ 0 σ z ) σ z 的线性组合，其中 σ x 、σ y 和 σ z 是泡利矩阵，ρ 0 是初始密度矩阵。通过对称辅助耦合，它模拟 tr( ρσ x ) σ x 、tr( ρσ y ) σ y 和 tr( ρσ z ) σ z 的线性组合，其中 ρ 是当前状态。这种情况可以模拟量子比特扭转，Abrams 和 Lloyd [ Phys. Rev. Lett. 81, 3992 (1998) ] 已证明这可以在理想设置中使状态鉴别的速度呈指数级加速。从量子基础的角度来看，这里讨论的对偶性也可能很有趣。长期以来，人们一直对量子力学是否可能具有某种类型的小的未观察到的非线性感兴趣。如果不是，那么禁止它的原理是什么？对偶性意味着根据线性和非线性量子力学演化的宇宙之间没有明显的区别：在大爆炸时以纯状态 | ϕ ⟩ 准备的单量子比特宇宙，与以相同状态准备的辅助粒子对称耦合，只要有指数级数量的辅助粒子 n ≫ exp[ O ( t )]，似乎就会在任何有限时间 t > 0 内非线性演化。
线性量子网络中的匿名会议密钥协商
在各方之间共享多方量子纠缠可以执行各种安全通信任务。其中，会议密钥协商（CKA） - 密钥分发到多方的扩展 - 最近受到了广泛关注。有趣的是，CKA 还可以以保护参与方身份的方式执行，从而提供匿名性。在这项工作中，我们提出了一种在高度实用的网络环境中实现的三方匿名 CKA 协议。具体而言，使用一排量子节点在所有节点之间构建线性簇状态，然后使用该状态在任意三个节点之间匿名建立密钥。节点只需与邻居共享最大纠缠对，因此避免了中央服务器共享纠缠态的必要性。这种线性链设置使我们的协议成为未来量子网络实现的绝佳候选。我们明确证明我们的协议可以保护参与者的身份不受彼此影响，并对有限范围内的密钥速率进行分析，有助于寻找超越点对点的网络架构的可行量子通信任务。
来自巨型二氧化硅壳量子点的确定性量子光阵列
摘要：胶体量子点 (QD) 是有望应用于光子量子信息技术的单光子源。然而，开发具有胶体材料的实用光子量子装置需要对稳定的单个 QD 发射器进行可扩展的确定性放置。在这项工作中，我们描述了一种利用 QD 尺寸的方法，以便将单个 QD 确定性地定位到大型阵列中，同时保持其光稳定性和单光子发射特性。CdSe/CdS 核/壳 QD 被封装在二氧化硅中，以增加其物理尺寸而不干扰其量子限制发射并增强其光稳定性。然后使用模板辅助自组装将这些巨型 QD 精确定位到有序阵列中，单个 QD 的产率为 75%。我们表明，组装前后的 QD 在室温下表现出反聚束行为，并且它们的光学特性在长时间后保持不变。总之，这种通过二氧化硅壳层自下而上的合成方法和强大的模板辅助自组装提供了一种独特的策略，可以使用胶体量子点作为单光子发射器来生产可扩展的量子光子学平台。关键词：单光子源、纳米光子学、量子点、二氧化硅壳层、确定性定位