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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
索迈亚维迪亚维哈尔大学
和自动化（ICCUBEA），Pimpri Chinchwad 工程学院（PCCOE），浦那，2017 年 8 月 17-18 日，IEEE 数字图书馆论文集。52. 34. Dipti Pawade、Harshada Sonkamble、Yogesh Pawade，“具有高级功能的基于 Web 的医院管理系统”，工程、科学和技术现代趋势国际会议 (ICMTEST-16)，2016 年 4 月 9 日和 10 日，计算和通信最新和创新趋势国际期刊 (IJRITCC) 论文集。53. Dipti Pawade、Khushaboo Rathi、Shruti Sethia、Kushal Dedhia，“产品评论分析
运维计划
DMMA 的设计、审批（附录 B，FDEP – ERP05-0264486-004-ES）和建造目的是使 SID 能够液压疏浚和脱水塞巴斯蒂安入口处的沉积物，以便在任何给定时间保持水道深度和现有的沙坑。然后对脱水沉积物进行筛选（如有必要）以满足严格的“海滩质量”规格，并在海龟筑巢季节之外用卡车运到入口南部的指定海滩位置进行放置。此过程提供了一个灵活而又环保的时间表，以便在海龟筑巢季节从 5 月到 10 月储存沉积物，同时在海龟不筑巢且允许海滩养护的 11 月到 4 月将海滩质量沉积物放置在最需要的区域。此外，DMMA 的灵活性还使 SID 能够利用各种方法应对可能发生的问题，并能够在热带风暴或飓风导致浅滩时开展紧急行动。
为什么时间不是第四维？
SI 基本单位是国际单位制 (SI) 为现行国际数量体系的七个基本量规定的标准化测量单位：它们是一组基本单位，我们可以从中推导出所有其他 SI 单位。这些是 SI 单位。秒用于测量时间，米用于测量长度或距离，千克用于测量质量，安培用于测量电流，开尔文用于测量热力学温度，摩尔用于测量物质的数量，坎德拉用于测量发光强度。除时间外，其他所有基本 SI 单位都可以量化或被 5 种基本感觉受体（即眼睛、鼻子、耳朵、皮肤和舌头）感受到。我们可以用脚步测量距离，通过皮肤感受到温度的上升。时间是唯一缺乏其存在的经验证据的基本现象。然而，在物理学中，它被视为距离变化率的度量。 许多人认为时间只是测量宇宙熵的工具。衡量不可预测性的程度是用熵来衡量的。它表示系统内部混乱程度的增加。根据热力学第二定律，任何自发发生的事件都会增加宇宙的熵 (S)。该定律断言，孤立系统的熵永远不会随着时间的推移而减少。