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全电动行驶里程代码中的例外情况
• 对于没有实际电气等效的工艺负载 • 无法证明符合《能源法规》但设计满足法规意图的情况 • 没有符合《能源法规》（或《建筑法规》其他部分）意图的全电动设计的情况 • 电力供应能力不足或延长服务成本过于繁重的情况 此类例外情况可以通过多种方式处理。建筑官员有权根据《建筑法规》第 1 章第 2 部分逐一批准例外情况。特定例外情况也可以在法令中定义。或者，有限的一般例外情况可以更广泛地定义，由建筑官员自行决定批准。本文件旨在向各司法管辖区提供有关批准例外情况的权力的信息，以及各项法令中如何处理例外情况的示例。
在玻色量量子代码中的数量和相位转移弹性方面的权衡
量子代码通常依靠大量的自由度来达到低错误率。但是，每个额外的自由度都会引入一套新的错误机制。因此，最大程度地减少了量子代码使用的自由度是有帮助的。一种量子误差校正解决方案是将量子信息编码为一个或多个骨气模式。我们重新审视旋转不变的骨气代码，这些代码在fock状态下由整数g隔开，而间隙g则赋予了这些代码的数字弹性。直觉上，由于相位运算符和数字换档运算符不会通勤，因此人们期望在弹性到数换速器和旋转错误之间进行权衡。在这里，我们获得了与高斯dephasing误差相对于GPAP的单模单模式代码的近似量子误差的不存在的结果。我们表明，通过使用任意多种模式，G型多模式代码可以为任何有限的高斯dephasing和振幅阻尼误差产生良好的近似量子误差校正代码。
轨迹解码中的迁移学习：传感器还是源空间？
摘要：本研究调查了跨参与者和跨会话的迁移学习，以在连续手部轨迹解码的背景下最大限度地缩短脑机接口 (BCI) 系统的校准时间。我们重新分析了一项涉及 10 名健全参与者、为期 3 个会话的研究的数据。采用留一参与者 (LOPO) 模型作为起始模型。采用递归指数加权偏最小二乘回归 (REW-PLS) 来克服由于训练数据池庞大而导致的内存限制。我们考虑了四种场景：无更新的广义 (Gen)、具有累积更新的广义 (GenC) 以及具有累积 (IndC) 和非累积 (Ind) 更新的个别模型，每个模型都使用传感器空间特征或源空间特征进行训练。广义模型（Gen 和 GenC）的解码性能低于偶然水平。在个体模型中，累积更新 (IndC) 相对于非累积模型 (Ind) 没有显著改善。性能表明解码器无法在此任务中跨参与者和会话进行推广。结果表明，尽管源空间特征中有额外的解剖信息，但传感器空间个体模型可以实现最佳相关性。在 Ind 模型中，解码模式在三个会话中显示出围绕楔前叶的更局部化的模式。
更改亮点 - 急救 - OHS代码中的第11部分
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具有混合边界穿刺的非阿贝尔统计在环面代码中
任意子是二维系统中的激发态，既不是玻色子也不是费米子 [2]。阿贝尔任意子在交换时会收集任意复相因子。两个非阿贝尔任意子的交换可以用作用于描述复合任意子系统的希尔伯特空间的辫子群 [3] 的矩阵表示来描述。后一种类型尤其令人感兴趣，因为它的任意子可用于通过在拓扑量子计算方案中将它们编织起来来处理信息 [4, 5]。任意子出现在具有拓扑序的物质相中，例如分数量子霍尔 (FQH) 态、基塔耶夫蜂窝晶格模型 (KHLM)、量子双模型 [4, 6] 等。伊辛模型以描述支持马约拉纳零模式 (MZM) 的物理系统中产生的准粒子的行为而闻名 [7, 8]。由排列在二维表面上的量子比特集合组成的晶格模型是研究此类拓扑系统的实用工具。这些模型，例如稳定器代码 [9, 10]，允许在非局部自由度中编码量子信息的计算方案。典型的例子是 Kitaev 在参考文献 [6] 中介绍的环面代码。它对环面上定义的方形自旋晶格的退化基态中的逻辑量子比特进行编码 [11]。环面代码出现在 KHLM 的阿贝尔相 [11, 12]。环面代码允许局部、点状缺陷和非局部、线状缺陷。穿刺是与晶格上的孔相对应的局部缺陷。它们通过编织被引入作为量子记忆和计算的候选者 [13–15]，而扭曲是非局域畴壁的端点，可强制实现 toric 代码任意子的对称性。后一种缺陷已用拓扑量子场论 (TQFT) [16, 17] 进行了描述。它们在计算上也很有趣，因为它们在聚变和交换下表现得像 Majorana 零模式 [1, 18, 19]。参考文献 [20] 甚至引入了这两种缺陷类型的新混合，也能够编码逻辑量子位。在本文中，我们研究了 toric 代码上另一种缺陷的拓扑性质，即穿孔
以及脑成像和解码中的受试者内部变异性
人类个体之间和个体内部都存在普遍而难以捉摸的变异性，这对解释和解码人类大脑活动构成了重大挑战。个体在大脑解剖和功能上的差异导致了个体间变异。多种因素都可能导致个体内变异，包括神经处理、大脑活动非平稳性、神经生理机制和某些未知因素。最近的研究集中于接受变异性而不是忽视它。通过关注变异性，他们加深了对个体差异和跨会话变异的洞察，从而能够根据个体变异性和相似性精确映射和解码大脑功能区域。例如，迁移学习技术通过处理在广泛的会话和日子范围内从不同受试者收集的数据的变化，提高了大脑解码性能。神经生理生物特征的适用性取决于其明显的个体间变异性和最小的个体内变异性。因此，出现了一些问题：如何观察、分析和模拟受试者间和受试者内的变异性，研究人员从这种变异性中会得到什么或失去什么，以及如何应对脑成像和解码中的变异性。本研究主题强调需要考虑脑成像和解码中的受试者间和受试者内的变异性。本合集包含相关领域的扩展概述，可以阐明这些领域的未来努力。我们在本社论中重点介绍了从本主题的十六篇论文中出现的三个领域：
基于脑部计算机界面的EEG解码中转移学习的应用：评论
摘要：脑电图（EEG）解码的算法主要基于当前研究中的机器学习。机器学习的主要假设之一是训练和测试数据属于同一特征空间，并且要遵守相同的概率分布。但是，这可能在脑电图处理中违反。跨会话 /受试者的变化导致在同一任务中EEG信号的特征分布偏离，这降低了对心理任务的解码模型的准确性。最近，转移学习（TL）在处理会议 /受试者的脑电图信号方面表现出巨大的潜力。在这项工作中，我们回顾了2010年至2020年有关TL eeg解码申请的80项相关已发表的研究。在此，我们报告使用了哪种TL方法（例如，实例知识，特征表示知识和模型参数知识），描述已经分析了哪些EEG范式的类型，并总结了用于评估性能的数据集。此外，我们讨论了脑电图解码的TL的最新和未来开发。结果表明，TL可以显着提高主题 /会话中解码模型的性能，并可以减少大脑 - 计算机界面（BCI）系统的校准时间。本评论总结了当前的实用建议和绩效成果，希望它将在将来为脑电图研究提供指导和帮助。
噪声拓扑量子码中可局域纠缠的可扩展表征
摘要 拓扑量子纠错码已成为实现大规模容错量子计算机目标的主要候选者。然而，在存在噪声的情况下量化这些大尺寸系统中的纠缠是一项艰巨的任务。在本文中，我们提供了两种不同的方法，以可定位的量子比特子集纠缠来表征噪声稳定器状态，包括表面和颜色代码。在一种方法中，我们利用适当构造的纠缠见证算子来估计基于见证的可定位纠缠下限，这可以在实验中直接获得。在另一种方法中，我们使用与稳定器状态局部幺正等价的图状态来确定可计算的基于测量的可定位纠缠下限。如果在实验中使用，这将转化为从特定基中的单量子比特测量中获得的可定位纠缠下限，这些测量将在感兴趣的子系统之外的量子比特上执行。为了计算这些下限，我们详细讨论了从稳定器状态获取局部幺正等效图状态的方法，其中包括一种新的可扩展几何方法以及一种适用于任意大小的一般稳定器状态的代数方法。此外，作为后一种方法的关键步骤，我们开发了一种可扩展的图形转换算法，该算法使用一系列局部互补操作在图中的两个特定节点之间创建链接。我们为这些转换开发了开源 Python 包，并通过将其应用于嘈杂的拓扑颜色代码来说明该方法，并研究可局部纠缠的见证和基于测量的下限如何随所选量子比特之间的距离而变化。
深度学习脑电图解码中的跨数据集变异问题
跨受试者变异问题阻碍了脑机接口的实际应用。近年来，深度学习因其更好的泛化和特征表示能力而被引入脑机接口领域。但目前大多数研究仅对单个数据集验证了深度学习模型，对其他数据集的泛化能力仍需进一步验证。本文对八个 MI 数据集验证了深度学习模型，并证明跨数据集变异问题削弱了模型的泛化能力。为了减轻跨数据集变异的影响，我们提出了一种在线预对齐策略，用于在训练和推理过程之前对齐不同受试者的 EEG 分布。本研究结果表明，具有在线预对齐策略的深度学习模型可以显著提高跨数据集的泛化能力，而无需任何额外的校准数据。
我们的太阳系在 AR 和代码中 | CSER MOOCs
● 我们太阳系的“内行星”是什么？“外行星”是什么？● 太阳对太阳系的重要性是什么？● 是什么让行星在夜空中显得明亮？● 什么是轨道？行星如何绕太阳运行，行星运行方式有何不同？● 我们需要哪些数据才能在 Scratch 中创建一个关于行星绕太阳运行的项目？● 我们可以在数字项目中向用户展示有关太阳系的哪些信息，以便他们学习？