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Hong-Ou-Mandel 干涉仪的量子计量时间极限和
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具有双相 α+α′ 微观结构的 Ti-6Al-2Sn-4Zr-2Mo-Si 合金的极限抗拉强度与延展性的出色平衡：实验研究和机器学习中微观结构因素的影响
本研究重点系统研究 Ti 6Al 2Sn 4Zr 2Mo Si 钛合金，并表征 ¡ + ¢ (等轴和双峰) 和 ¡ + ¡ A (双相) 微观结构。它对双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构的突出优势提供了更多见解，尤其是其出色的加工硬化和强度-延展性平衡。讨论了形成等轴、双峰和双相微观结构所需的热处理条件及其对晶粒尺寸和相比例的影响。它展示了如何通过热处理温度、保温时间和可能的时效过程来控制微观结构参数。研究了这些微观结构因素对每种合金拉伸性能的影响，特别是对强度 (屈服应力、极限拉伸强度)、延展性 (塑性伸长率) 和加工硬化性能的影响。将双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构与等轴和双峰微观结构进行比较，并展示其优势，突出双相微观结构具有更好的强度-延展性平衡和优异的加工硬化性能。事实上，双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构的变形微观结构比双峰 ( ¡ + ¢ ) 微观结构表现出更均匀的应变分配。因此，这项工作证明了优化的双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构在室温下增强拉伸性能的潜力。最后，使用梯度增强回归树的机器学习模型来量化微观结构因素（微观结构类型、晶粒尺寸和相对比率）对机械性能的重要性。[doi:10.2320 / matertrans.MT-MLA2022009]
人工智能、自杀预防和仁慈的极限 - JuSER
摘要 在本文中，我们讨论了是否应使用人工智能来预防社交媒体数据的自杀。我们专注于能够根据社交媒体平台上的帖子识别有自杀意念的人的算法，并调查像 Facebook 这样的私营公司是否有理由使用这些算法。为了弄清情况是否如此，我们首先提供两个基于人工智能的社交媒体自杀预防方法的例子。随后，我们将自杀预防定义为一个仁慈问题，开发两个虚构案例来探讨仁慈原则的范围，并将学到的经验教训应用于 Facebook 使用人工智能预防自杀。我们表明 Facebook 既没有履行仁慈的义务，也没有表现出功绩。这种见解引出了我们提出的一个普遍问题：谁有权获得帮助。我们得出结论，如果像 Facebook 这样的私营公司遵守我们从仁慈和自主性中得出的特定规则，它们可以在自杀预防方面发挥重要作用，这些规则是生物医学伦理的核心原则。同时，公共机构有义务为基于人工智能的自杀预防工具创造适当的框架条件。作为一种展望，我们描述了公共和私人机构之间的合作如何为打击自杀做出重要贡献，并以这种方式将仁慈原则付诸实践。
发散的量子速度极限：经典性的先驱
量子速度极限 (QSL) 何时才是真正的量子？虽然 QSL 时间的消失通常表示经典行为的出现，但目前仍未完全了解经典性的哪些方面是这种动力学特征的起源。在这里，我们表明 QSL 时间的消失（或量子速度的发散）可以追溯到量子可观测量不确定性的降低，因此可以理解为这些特定可观测量出现经典性的结果。我们通过为经历一般高斯动力学的连续变量量子系统开发 QSL 形式来说明这种机制。对于这些系统，我们表明导致 QSL 时间消失的三个典型场景，即大压缩、小有效普朗克常数和大粒子数，可以从根本上相互联系。相反，通过研究开放量子系统和混合态的动力学，我们表明由于添加经典噪声而导致状态不相干混合而出现的经典性通常会增加 QSL 时间。
![b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测被观察到的甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测到所得的DNA杂交事件，该脉冲伏安法（DPV）被用作氧化还原物种的峰值电流变化，并实现了35 AM的检测极限。 Wang等。 [5]开发了一种基于RGO和锰四苯基 - 苯基苯基苯基二磷酸结构的自组装纳米复合材料的DNA生物传感器，从而导致6 \ XC3 \ X9710 14 M.的检测极限。 [6]采用了由捕获DNA序列组成的转换界面，在玻璃碳电极上官能化RGO，以构造无标记的DNA生物传感器，并达到了4.28 \ XC3 \ X9710 19 M.的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。周等人。 [8]使用化学的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记的电化学检测进行了无标记的电极。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一个](/simg/9/95e0d0afb2a6a7d5d7547557c83da02f0068910b.webp)
b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测被观察到的甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测到所得的DNA杂交事件，该脉冲伏安法（DPV）被用作氧化还原物种的峰值电流变化，并实现了35 AM的检测极限。 Wang等。 [5]开发了一种基于RGO和锰四苯基 - 苯基苯基苯基二磷酸结构的自组装纳米复合材料的DNA生物传感器，从而导致6 \ XC3 \ X9710 14 M.的检测极限。 [6]采用了由捕获DNA序列组成的转换界面，在玻璃碳电极上官能化RGO，以构造无标记的DNA生物传感器，并达到了4.28 \ XC3 \ X9710 19 M.的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。周等人。 [8]使用化学的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记的电化学检测进行了无标记的电极。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一个
b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测观察到的亚甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测所得的DNA杂交事件，该峰值电流变化被用作氧化还原物种，并实现了35 AM的检测极限。Wang等。 [5]基于RGO和锰四苯基孢子的A \ XCF \ X80-偶联结构的自组装纳米复合材料开发了DNA生物传感器，导致6 \ xc3 \ x9710 14M的检测极限，在另一项研究中，在另一项研究中，Ye等。 [6]采用了一个转导界面，该界面由捕获的DNA序列，Aunps和Thionines在玻璃碳电极上官能化RGO来构建无标记的DNA生物传感器，并获得了4.28 \ xc3 \ x9710 199的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。 Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Wang等。[5]基于RGO和锰四苯基孢子的A \ XCF \ X80-偶联结构的自组装纳米复合材料开发了DNA生物传感器，导致6 \ xc3 \ x9710 14M的检测极限，在另一项研究中，在另一项研究中，Ye等。[6]采用了一个转导界面，该界面由捕获的DNA序列，Aunps和Thionines在玻璃碳电极上官能化RGO来构建无标记的DNA生物传感器，并获得了4.28 \ xc3 \ x9710 199的检测极限。Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。 Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Chen等。[7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Zhou等。[8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。在另一项研究中，Zhang等人。[9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。将DNA固定在用石墨烯，Aunps和Polythionine（Pthion）修饰的玻璃碳电极上。通过不同的脉冲伏安法检测到杂交，并且在0.1 pm至10 nm的动态范围内达到了35 fm的检测极限。Bo等人开发了石墨烯和聚苯胺的电化学DNA生物传感器。[10]用于DPV检测辅助DNA序列，并达到了'
极限池沸腾性传热性能的三层分层结构
传热系数（HTC，H）和临界热通量（CHF，Q'CHF）是量化沸腾性能的两个主要参数。HTC描述了沸腾传热的有效性，该沸腾的传热效率定义为热通量（Q''）与壁超热（δTW）的比率，即H = Q' /δTW。此处δTw是沸腾表面和饱和液体之间的温度差。在成核沸腾状态下，热通量随壁过热而增加。但是，当热通量足够高时，沸腾表面上的蒸气气泡过多的核核会阻止液体重新润湿表面，然后在表面上形成绝缘的蒸气膜。这种蒸气膜变成了一个热屏障，可导致墙壁超热和沸腾系统的倦怠大幅增加。从成核沸腾到膜沸腾的这种过渡称为沸腾危机，其中最大热通量为CHF。增强CHF可以实现更大的安全边缘或扩展沸腾系统的操作热通量范围。[5]
非均匀磁场作为量子速度极限的助推器
量子速度极限 (QSL) 定量估计了量子信息处理的速度 [1]。其历史根源深深植根于量子力学的基础中。因此，QSL 的首次出现是在能量-时间不确定关系的背景下 [2]。QSL 时间设定了两个量子态之间演化时间的下限。受海森堡能量-时间不确定原理的启发，Mandelstam、Tamm (MT) [2] 和 Margolus、Levitin (ML) [3] 推导出量子系统在状态之间演化所需的最短时间界限。这些界限结合起来，为封闭量子系统提供了 QSL 时间的严格界限。它们最初是为连接两个正交态的演化而开发的，随后被推广到任意初始混合态以及非正交态之间的演化 [4]。最近开发了另一种基于状态间几何距离的方法 [5]。近十年来，在开放量子系统 [ 6 ] 的背景下，QSL 的定义得到了发展 [ 7 – 9 ]。QSL 的概念已用于阐明量子信息 [ 10 ， 11 ]、开放系统 [ 12 – 15 ]、量子系统控制 [ 16 ] 和量子热力学 [ 17 ， 18 ] 的各个方面。此外，利用因果关系和热力学，重要的 Bremermann-Bekenstein 边界 [ 19 ， 20 ] 将每比特信息的能量成本与 QSL 时间联系起来。QSL 概念可用于解决的另一个基本问题是量子态的固有稳定性 [ 21 ]。近年来，量子信息思想与相对论量子力学的相互影响尤为卓有成效。相对论量子模拟影响了 Leggett–Garg 不等式 [ 22 , 23 ]、弯曲时空探测 [ 24 ]、几何相位 [ 25 ] 和中微子和中性介子等亚原子粒子相干性 [ 26 ] 的发展。它还引发了对 Unruh 效应的研究 [ 27 ]。此外，在最近的一项研究中 [ 28 ]，研究了非局域性对信息传播速率（以蝴蝶速度为特征）的影响，结果表明，随着磁场的增大，非局域性会增大。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
脉冲量子光谱的基本极限...
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利用亚核尺度的量子信息探索量子理论的极限
量子力学是 20 世纪最成功的科学理论之一，它忠实地模拟了微观世界的现象。其最显著的特征——纠缠 [1] 和波粒二象性 [2]——的体现需要精确准备系统的状态并检测单个粒子。基于电磁相互作用的量子工程合适设备最近才出现。在理论方面，精确控制量子态的可能性催生了量子信息理论 [3]。将纠缠和相干性视为资源 [4] 引发了诱人的技术前景，包括量子计算 [5]、量子密码学 [6] 和量子传感 [7]。与此同时，量子场论源于量子力学与狭义相对论 [8] 的统一。它是粒子物理学标准模型的核心，为研究高能现象提供了极其精确的框架。量子理论的巨大成功引发了人们对其普遍性和有效性极限的质疑。是否存在一种违背基本量子原理的“后量子”理论？如果是这样，它将在哪种物理状态下显现？这些问题已从许多不同的角度展开。其中之一，早在 1960 年由路易·德布罗意 [9] 概述，假设对薛定谔方程进行非线性修正 [10, 11]，可能还修改了玻恩规则 [12, 13]。一类相关的理论寻求量子波函数坍缩背后的客观机制 [14]。最近发展出的一种独特策略基于非局域关联的可能性，这种关联比量子力学预测的关联更强 [15, 16, 17, 18]。然而，还有一条不同的路线，即从纯操作的角度将量子理论公理化，这开辟了一个更广泛的所谓广义概率理论框架（见 [19] 及其参考文献）。通常人们认为，如果有任何偏离标准量子理论的东西，那么它们可能与引力场的性质有关 [14]。这一假设指向两个有趣的物理区域。第一个区域由普朗克长度 1.6·10-35 m 量级的极短距离或普朗克能量 1.2·1019 GeV 左右的极大能量决定 [20, 21, 22]。第二种区域涉及尺寸 ≳10-6 m 和质量 ≳106 GeV/ c2 的宏观物体的量子叠加 [14, 23]。迄今为止，尚未有任何探索这两个领域的实验暗示出任何超越标准量子理论的新物理学[24, 25, 26]。