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由人类接近最终报告启用的金星科学
该研讨会摘要是由本报告开头列出的研讨会参与者的贡献所汇编的，这是一个更广泛的讨论的开始，在未来几年中可能变得越来越相关，因为正在开发的多个人类太空勘探能力为维纳斯执行人类使命，即致力于派遣人类或作为一项专门的任务。该摘要将概述维纳斯人类束缚和轨道任务的一些相关选择，这些新的或增强的科学调查可以与人类的浮动或轨道任务共同实现，为什么为什么将金星融入到月球到曼尔斯的整体策略中可能有价值，社会和文化活动可能会自行努力，而对自己的社会活动进行了启动，以及对自己的独立范围以及对自己的独立范围进行的，以及对自己的竞选活动的努力以及对自己的传统进行的努力，以及对自己的传统进行竞争。
接近传感器：避免工作现场的设备撞击
工作归零 尽管美国为减少重伤和死亡（SIF）做出了一致努力，但职场死亡人数并未大幅减少 1992 年至 2017 年，美国职业安全与健康管理局（OSHA）记录的伤害率从每 100 名工人 8.9 人下降到每 100 名工人 2.8 人，下降了 67%（美国国家安全委员会，2018 年）。在同一时间段内，工作场所死亡率（可预防死亡）仅下降了 26%，2017 年可预防的职场死亡人数为 4,414 人（美国劳工统计局，2018 年）。此外，根据美国劳工统计局的数据，2018 年美国共记录了 5,250 起致命工伤，比 2017 年的 5,147 起增加了 2%。 2017 年至 2018 年间，致命工伤率保持不变，为每 10 万名全职工人 3.5 人。企业为减少工伤所做的大量努力似乎并未转化为工作场所死亡人数的有效减少。
接近统一的表面增强拉曼β因子...
慕尼黑，80539 德国慕尼黑 * 通讯作者：r.oulton@imperial.ac.uk 分子振动对光的拉曼散射提供了一种通过分子内部键和对称性进行“指纹识别”的强大技术。由于拉曼散射很弱 1 ，因此非常需要增强、引导和利用它的方法，例如通过使用光学腔 2 、波导 3–6 和表面增强拉曼散射 (SERS) 7–9 。虽然 SERS 通过将光局限于金属纳米结构中极小的“热点”内而提供了显著的增强 6,15,22,2，但这些微小的相互作用体积仅对少数分子敏感，产生难以检测到的微弱信号 10 。在这里，我们展示了将 4-氨基硫酚 (4-ATP) 分子与等离子体间隙波导结合后的 SERS 引导至单一模式，效率 > 𝟗𝟗%。尽管牺牲了一个限制维度，但我们发现由于波导的更大传感体积和非共振模式，在宽光谱范围内 SERS 增强了 𝟏𝟎 𝟒。值得注意的是，波导-SERS (W-SERS) 足够明亮，可以对波导中的拉曼传输进行成像，从而揭示纳米聚焦 11–13 和珀塞尔效应 14 的作用。模拟激光物理学中的 𝛃 因子 15–17，观察到的接近 1 的拉曼 𝛃 因子为 SERS 技术带来了新的亮点，并指出了控制拉曼散射的替代途径。 W-SERS 引导拉曼散射的能力与基于集成光子学 7-9 的拉曼传感器有关，可应用于气体和生物传感以及医疗保健。拉曼光谱尽管效率低下，但由于利用了可见光波长下激光和探测器技术的成熟度，已成为一种强大的技术。已经开发出各种依赖于受激拉曼散射 1 或表面增强拉曼散射 (SERS) 18-20 的增强技术。受激拉曼过程是一系列强大方法的基础，但依赖于高强度和短脉冲光激发，这通常会损坏样品。同时，SERS 21 已成为一个庞大的研究领域，探索能够将拉曼增强许多数量级的金属纳米结构，例如粗糙的金属表面 22、纳米颗粒 10,23,24、纳米间隙 25,26、波导 9,27 和金属尖端 18,28,29。尽管对单个分子敏感，SERS 仍有几个局限性。首先，最强的 SERS 需要非常小的“热点”，其中增强是活跃的，但只有少数分子可能会经历它。其次，共振增强限制了拉曼带宽。最后，从局部场中出现的 SERS 会发生衍射，使有效检测变得困难 10 。在本信中，我们使用等离子体波导探索波导增强拉曼散射 3–6 ，结合 SERS 7–9 ，如图 1a 所示。它由一个等离子体间隙波导和放置在玻璃基板两端30-32的光学天线耦合器组成。间隙区域的拉曼散射通过两种机制增强：纳米聚焦效应11-13引起的局部激发强度增加，以及真空涨落增强引起的珀塞尔效应14。图1b中波导模式的有限差分时域（FDTD）模拟显示了光学限制强度。虽然波导在许多倍频程上提供非共振SERS，但这种增强在天线-波导耦合的有效带宽内持续存在。虽然这种方法牺牲了沿一个方向的限制，但强波导-SERS（W-SERS）能够对纳米结构上的拉曼传输进行成像，并观察纳米聚焦和珀塞尔效应。我们发现间隙模式中的SERS占主导地位，因为它驱动珀塞尔效应。因此，我们引入了自发拉曼β因子15–17，以量化SERS与该单一模式耦合的比例。我们发现W-SERS在宽光谱范围内产生接近1的拉曼β因子，增强了10 4。
Shannon-limit接近量子密钥分布的信息对帐
抽象信息对帐（IR）纠正了筛分键中的错误，并确保量子密钥分布（QKD）系统的控制性。基于极地代码的IR计划可以实现高对帐效率；但是，偶然的高帧错误率降低了QKD系统的安全关键率。在本文中，我们提出了一个接近（SLA）IR方案的香农限制，该方案主要包含两个阶段：正向对帐阶段和确认对帐阶段。在正向对帐阶段，筛分的键被分为子块，并通过改进的块检查的连续取消列表解码器进行了进行。后期，只有故障校正子块执行额外的确认对帐阶段，从而降低了SLA IR方案的帧错误率。实验结果表明，SLA IR方案的总体故障概率降低到10 - 8，效率提高到1.091，IR块长度为128MB。此外，当量子位错误率为0时，提出的SLA IR方案的效率为1.055，达到了香农限制。02和1 GB的输入量表，比最先进的基于极地代码的IR方案大百倍。
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
• • Elliptic Labs 宣布推出 AI 虚拟接近传感器...
我们的平台目前已部署在 5 亿多台设备中，适用于所有设备、操作系统、平台和应用程序。通过将系统级遥测数据应用于基于云的大型语言模型 (LLM)，AI 虚拟智能传感器平台提供了无与伦比的能力，可以利用来自每个可用数据源的输出数据。这种方法使设备能够更好地理解和响应其环境，使技术更加直观和用户友好。在 Elliptic Labs，我们不仅适应技术的未来，而且还积极塑造它。我们的目标是继续突破情境智能的界限，为全球用户创造更直观、更强大的体验。
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
接近 AI 完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的蓬勃发展产生了大量的事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来提出了一种不同类型的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定的 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域中 800 篇文本的 15K 多项选择题。至关重要的是，它提供了一般问题和特定于文本的问题，这些问题不太可能在预训练数据中找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。