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原始发表论文的引用（记录版本）：Kaur, S., Chanda, T., Rafsanjani Amin, K. et al (2024). 量子相位 t 的普适性
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的，其特征是任意子准粒子，每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反，整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反，我们的研究结果表明，对于分数和整数量子霍尔跃迁，临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中，我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点，其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中，由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异，而长程关联无序占主导地位，因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明，稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
全局淬灭后三部分信息的普适性
我们考虑无限量子自旋链中连通子系统 A ∪ B ∪ C 的宏观大 3-划分 ( A, B, C )，并研究 R´yi- α 三部分信息 I ( α ) 3 ( A, B, C )。在具有局部哈密顿量的干净一维系统中，在平衡态下它通常为零。一个值得注意的例外是共形临界系统的基态，其中 I ( α ) 3 ( A, B, C ) 是交比 x = | A || C | / [( | A | + | B | )( | C | + | B | )] 的普适函数，其中 | A | 表示 A 的长度。我们确定了不同类的状态，这些状态在具有平移不变哈密顿量的时间演化下，局部放松到具有非零（R´enyi）三部分信息的状态，此外还表现出对 x 的普适依赖性。我们报告了对自由费米子对偶系统中 I ( α ) 3 的数值研究，提出了场论描述，并计算了它们在一般情况下对 α = 2 的渐近行为以及在系统子类中对一般 α 的渐近行为。这使我们能够推断出缩放极限 x → 1 − 中的 I ( α ) 3 的值，我们称之为“残差三部分信息”。如果非零，我们的分析指向一个与 R´enyi 指数 α 无关的通用残差值 − log 2，因此也适用于真正的（冯·诺依曼）三部分信息。
第十六届普适计算与环境智能国际会议
AmI 环境由现代生活中的多种自主计算设备集成而成，从消费电子产品到手机。理想情况下，AmI 环境中的人们不会注意到这些设备，但是，他们将受益于这些解决方案提供的服务。这些设备可以感知到此类环境中的人员，并可以对他们的手势、动作和环境做出反应。最近，由于社会带来的新挑战，人们对 AmI 环境的兴趣大大增加，需要高度创新的服务，例如车载自组织网络 (VANET)、环境辅助生活 (AAL)、电子健康、物联网、家庭自动化等。本届 UCAmI 会议的重点将是“可持续环境智能解决方案的创建技术”。
将普适计算研究转移到太空应用
人类在太空中载人和无人飞行器数量的迅速增长，为将为地面应用而酝酿的理念和方法应用于太空创造了越来越多的机会。为了从普适社区的角度说明这一点，本文概述了麻省理工学院媒体实验室响应式环境小组近期和正在进行的一些太空导向项目，并记录了其中大多数项目在我们之前的普适计算研究项目中的根源。这些项目涉及可穿戴设备、智能织物、传感器网络、跨现实系统、普适/反应式显示器、微型机器人、响应式太空栖息地内部以及太空基础设施的自组装系统。其中许多项目已在国际空间站的零重力和亚轨道飞行中进行了测试，或将在即将到来的月球任务中部署。综合评估，这些工作成果表明，普适计算的一些原则（例如，新型传感技术、“智能材料”和一流的现代 HCI 基础设施）将在我们近期的太空未来中发挥广泛作用。这项工作标志着航天工业的一个重要转折点，学术研究实验正在迅速成熟——以数月而不是数年的规模——以影响低地球轨道及更远地区的产品、工具和人类体验。
在特殊点工作的光放大器中量子噪声的非普适性
1 密歇根理工大学物理系，美国密歇根州霍顿 49931 2 密歇根理工大学 Henes 量子现象中心，美国密歇根州霍顿 49931 3 宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系和材料研究所，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802 4 马克斯普朗克复杂系统物理研究所，Nöthnitzer Strasse 38，01187 德累斯顿，德国 5 柏林自由大学达勒姆复杂量子系统和物理专业中心，14195 柏林，德国 6 卡尔斯鲁厄理工学院凝聚态理论研究所，76131 卡尔斯鲁厄，德国 7 卡尔斯鲁厄理工学院量子材料与技术研究所，76344 埃根施泰因-利奥波德港，德国
下一代无线中的普适人工智能
摘要 欧洲 6G 旗舰项目 Hexa-X 的目标是对下一代移动网络进行探索性研究，旨在通过技术推动者结构将人类、物理和数字世界连接起来。在此范围内，主要研究挑战之一是超越 5G (B5G)/6G 系统的雄心，通过将人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 技术转化为可供更广泛社会使用的互联智能的大规模部署的重要和值得信赖的工具，支持、增强和实现实时可信控制。因此，需要研究和开发实现 B5G/6G 通信系统的 AI 驱动通信和计算协同设计的概念和解决方案。本文重点介绍将 AI 和 ML 机制（重点是 ML）应用于 6G 网络后出现的可能性，确定由此产生的挑战并提出一些潜在的解决方案。
拓扑量子中斐波那契任意子的普适性...
由量子力学定律支配计算的计算机概念通常最早归功于费曼 [10]。一般而言，量子计算机能够在某些类别的问题上胜过传统计算机，这是通过大幅减少解决特定问题所需的计算次数来实现的。这通常是通过利用物理系统中量子比特之间的量子纠缠来实现的，使得量子计算机中的每个计算操作能够执行相当于多个经典操作的操作。然而，构建量子计算机的主要困难之一是缓解和处理错误要困难得多。量子计算机通常只有在能够利用量子比特状态叠加时才比传统计算机更具优势。如果量子算法中没有任何量子比特通过任何操作或初始化进入状态叠加，则该算法通常可以等效地以经典方式执行。因此，量子计算机的物理实现需要处理退相干，因为这可能会以意想不到的方式使波函数崩溃，从而在计算中引入意外的错误。
6G 网络的普适人工智能 - WiLab
6G 网络预计将渗透到我们的环境中，其中有大量能够提供满足严格延迟约束的智能服务的设备。在本次演讲中，在介绍了超越经典香农范式向语义和面向目标的通信发展的必要性的广泛愿景之后，我将介绍一系列以所谓的关系归纳偏差范式在机器学习中的应用为中心的研究活动，以展示经典学习方法如何改进对数据结构或任何其他先验信息的利用。特别关注基于图的表示及其高阶泛化、图神经网络和基于随机优化的动态资源分配策略，旨在联合优化无线电和计算资源。
普适计算和大数据时代的可信人工智能
摘要 — 普适计算时代产生了无数的设备，它们不断监控用户及其环境，产生了大量用户行为数据。这些数据可能有助于提高服务质量，但也可能导致监视和广告等不利用途。与此同时，人工智能 (AI) 系统正在应用于医疗保健、司法或人力资源等敏感领域，引发了人们对此类系统可信度的多重担忧。因此，对人工智能系统的信任与伦理有着内在联系，包括算法伦理、数据伦理或实践伦理。在本文中，我们从伦理角度正式化了可信人工智能系统的要求。我们特别关注可以集成到人工智能系统设计和开发中的方面。在讨论了研究现状和剩余挑战之后，我们展示了智能城市中的具体用例如何从这些方法中受益。索引术语 — 人工智能、普适计算、伦理、数据融合、透明度、隐私、公平、问责制、联合学习