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使用两个优化相变的全场模式分选器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维性质。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基和高保真度测量方案中进行排序至关重要。
3.1高级总体规划
2萨里市。（2020）。准备好城市热量。3请参阅加拿大卫生卫生脆弱性适应评估工作簿（2020），以获取使用社区卫生镜头评估和计划适应的指南。4这些地图是由加拿大卫生部的气候变化和健康适应能力建筑捐款资金计划资助的Fraser Health和Vancouver Coastal HealthAdapt项目的一部分开发的。这些地图是根据UBC人口和公共卫生学院的初步研究开发的。有关更多信息，请参见与气候变化有关的健康危害的映射空间模式：2020年报告（Yu，Jessica； Castellani； Castellani，Kaitlin； Yao，Angela，Angela； Cawley，Krista，Krista; Zhao; Zhao，Xuan; Brauer; Brauer，Michael; 2020）。
采用两种优化相变的全场模式分类器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维特性。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基中进行排序和高保真度测量方案至关重要。
美国电力系统中可再生能源和电池存储的平均和边际容量信用值
摘要 随着未来几十年可变可再生能源技术和存储的部署继续大幅增长，这些技术将在维持电力系统资源充足性方面发挥越来越重要的作用。到目前为止，很少有分析对美国可变可再生能源和存储的前瞻性平均和边际容量信用进行全面比较，涵盖各种可能的未来。为了填补这一研究空白，我们估计了 2026 年至 2050 年美国相邻电力系统的太阳能光伏 (PV)、陆上和海上风电以及电池存储的平均和边际容量信用，以研究这两种容量认证方法之间的时间趋势、空间模式和权衡。在各种技术中，太阳能光伏的容量信用最明显地呈现随时间下降的趋势，反映了太阳能光伏发电份额在美国电网预测的未来中的显着上升。虽然电池存储的发电份额也会随着时间的推移而显着上升，但由于它们能够在关键时期进行战略调度，因此它们的容量信用仍然很高。另一方面，风电技术的容量信用总体上呈略微上升的趋势。不同技术的平均和边际容量信用值在空间上存在很大差异，其中太阳能光伏的容量信用值呈现出最明显的空间模式，高值集中在 SPP、PJM 和 MISO 中风能丰富、太阳能匮乏的地区，这表明可再生能源部署的互连规划可能带来资源充足性优势。此外，除海上风电外，所有其他可再生能源技术的平均容量信用值往往高于其边际容量信用值，这表明现有可再生资源的信用值往往高于新资源。
使用对比学习对质谱图像数据进行自监督聚类
对实验伪影和噪声敏感，从而降低了它们对具有相似定位但不同对比度的空间模式的泛化能力。最近，使用卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习和半监督深度学习方法已经开发出来，分别用于聚类离子图像和量化分子共定位。26,27 这些报告表明，MSI 数据的有限大小对传统的 CNN 训练框架提出了挑战，因为传统的 CNN 训练框架通常依赖于大量带注释的图像。因此，这些方法与传统的机器学习方法相比，在查找共定位分子图像方面提供了相对较小的改进。计算机视觉自监督对比学习方法的最新进展，包括 MoCo、28 SimCLR 29
量子光学中的时间模式：过去和现在 - NSF-PAR
摘要 我们回顾了量子光学中时间模式 (TM) 的概念，强调了 Roy Glauber 对其发展做出的关键性和历史性贡献，以及它们在量子信息科学中日益增长的重要性。TM 是正交的波包集，可用于表示多模光场。它们是光的横向空间模式的时间对应物，并发挥类似的作用——将多模光分解为分离统计独立自由度的最自然基础。我们讨论了如何开发 TM 来紧凑地描述各种过程：超荧光、受激拉曼散射、自发参量下转换和自发四波混频。可以使用非线性光学过程（例如三波混频和量子光学存储器）来操纵、转换、解复用和检测 TM。因此，它们在构建量子信息网络中发挥着越来越重要的作用。
使用未配对的图像到图像翻译网络纠正气候模型模拟
摘要：我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性，以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译（单元）神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据，该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构，但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术（QM）相结合，我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性，空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。
单光子的量子比特量子计算
构建一个能够生成任意输入状态并执行通用幺正门操作 (UUGO) 的量子计算设备是量子信息科学领域的一个重要目标。然而，目前只有少数基于特定输入状态和精心设计的信息处理器的特殊量子计算被报道。在这里，我们展示了一种灵活的双量子比特量子计算方案，利用单个光子的偏振和空间模式。介绍了自由空间光学中的双量子比特 UUGO 以及由可分离状态和纠缠态组成的任意纯输入状态。量子态层析成像和过程层析成像用于表征输出状态和我们考虑的门操作的保真度。除了演示之外，我们相信我们的工作还丰富了用于量子信息研究的体光学技术，并可广泛应用于其他基础研究。