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多模单程时空压缩
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上，是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1]，例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外，多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具，特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7]，以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关，这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得，即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用，并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度（例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]），可以产生多模压缩。然而，OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源，用脉冲激光器泵浦，该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
基因，模因，文化和精神疾病
基因如何与环境相互作用？环境实际上如何进入身体以影响基因？当我们感知环境时，将信息的位编码为大脑中的记忆，其中由一系列神经连接组成，即大脑代码（请参阅第9章）。当感知发生时，新的感觉输入与现有内存相互作用并创建新的内存。由反复试验形成的原始记忆死于生物体。随着复杂大脑的演变，以脑部代码形式的记忆获得了从一个大脑跳到另一个大脑的能力，首先是通过模仿作为反复试验和错误的快捷方式，然后以语言，作为知识和信息。当内存达到可移植性时，它就会成为模因，复制信息的位（请参阅第8和第9章）。模因，例如基因，在与基因的复杂关系中经历了达尔文的进化。在我们时代，基因×模因×环境相互作用是理解心理健康和疾病的基础。本书将基因和模因的概念整合在理解疾病中是最终的共同途径脑功能障碍。大脑功能障碍由基因和模因决定的精神疾病的症状和迹象表现出来。部分。什么是精神疾病？表观遗传模型，我们考虑了基于基因×环境相互作用和压力的当前精神疾病模型。表观遗传学的概念 - 环境如何打开或关闭基因的概念。第二部分中。i介绍了模因的概念作为感知和记忆，从环境中引入的神经实体并与基因和现有模因互动，并为基因×模因×模因×精神疾病的环境相互作用建立了一个案例。进化和心理健康：基因，模因，文化和个人，我们讨论并整合了遗传学，进化和模因的基本概念，以及学习如何导致模因的出现。然后，我们检查模因如何实际存储在大脑中，以及它们如何在大脑中以及大脑外部演变为文化元素。我们讨论有益，共生和致病模因，以及后者如何“在雷达下”进入大脑。根据基因×模因×环境互动，我提出了心理健康和精神疾病，并建议当大脑中代表自我的模因的民主（自我复合）时，就会实现心理健康。
开放空间中测量引起的幂律负性......
与环境耦合的一般多体系统由于退相干而失去量子纠缠，并演变为仅具有经典相关性的混合状态。在这里，我们表明测量可以稳定开放量子系统内的量子纠缠。具体而言，在边界处失相的随机单元电路中，我们从数值和分析上发现，以较小的非零速率进行的投影测量会导致系统内出现 L 1 / 3 幂律缩放纠缠负性的稳定状态。使用对随机环境中定向聚合物统计力学模型的解析映射，我们表明幂律负性缩放可以理解为由于随机测量位置而导致的 Kardar-Parisi-Zhang (KPZ) 波动。进一步增加测量速率会导致相变到面积律负性相，这与无退相干的受监控随机电路中的纠缠转变具有相同的普遍性。
幂律混合纳米流体热增强的有限元分析
1 巴基斯坦伊斯兰堡空间技术学院应用数学与统计学系，2 巴基斯坦拉希姆亚尔汗 Khwaja Fareed 工程与信息技术大学数学系，3 沙特阿拉伯达曼沙特电子大学达曼女子分校科学与理论研究学院基础科学系，4 伊拉克巴比伦 Al-Mustaqbal 大学学院空调与制冷技术工程系，5 沙特阿拉伯 Wadi ad-Dawasir 王子萨塔姆·本·阿卜杜勒阿齐兹大学工程学院机械工程系，6 埃及曼苏拉曼苏拉大学工程学院生产工程与机械设计系，7 埃及新开罗埃及未来大学工程与技术学院电气工程系，8 沙特阿拉伯麦地那伊斯兰大学科学学院数学系
幂律缩放以协助解决人工智能中的关键挑战
幂律缩放是临界现象中的一个核心概念，在深度学习中很有用，其中手写数字示例的优化测试误差随着数据库大小的增加以幂律形式收敛到零。对于一个训练周期的快速决策，每个示例只向训练好的网络呈现一次，幂律指数随着隐藏层的数量而增加。对于最大的数据集，获得的测试误差估计接近大周期数的最新算法。幂律缩放有助于解决当前人工智能应用中的关键挑战，并有助于先验数据集大小估计以实现所需的测试精度。它为衡量训练复杂性和机器学习任务和算法的定量层次建立了基准。
