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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。
奥利维尔·巴达戈特
研究目标 我团队的研究目标是控制有机半导体聚合物薄膜的宏观和纳米级形貌，以开发功能性、经济高效、便携且环境友好的有机电子设备。该小组旨在优化有机电化学晶体管（OECT），以提供用于神经病理学检测（联合国目标 3）和用于确定水是否可饮用的细菌检测（联合国目标 6）的新一代生物传感器。为了实现这些目标，该小组精心设计了新的高度结构化的聚合物薄膜，并了解驱动其化学和电化学掺杂的基本机制。我们将各种显微镜技术与先进的原位光谱和电表征技术相结合，以合理指导分子和器件工程。为了开展这项高度跨学科的研究，该小组正在与国际知名的（i）化学家合作，提供用于回答我们研究问题的最先进的性能聚合物，（ii）物理化学家，使用顶尖的表征仪器，以精确度澄清具体问题，以及（iii）生物学家，通过开发功能性生物传感器来评估我们的研究结果并提高技术就绪水平。
小格雷戈里·A·斯科维尔
斯科维尔先生曾担任诺福克外勤办事处特工主管 (2020-2021)，负责识别、阻止和击败外国情报机构和犯罪分子针对汉普顿路海军部 (DON) 的威胁。他曾担任海军部反情报协调局 (DONCICA) (2018-2019) 和反情报行动副助理局长 (2018)，领导海军罪案调查处 (NCIS) 反情报行动计划，并协调和消除所有海军部反情报活动的冲突。他于 2018 年被召回现役，并担任前线联合部队反情报和人力情报 (HUMINT) 参谋部 (J-2X)，坚定决心行动 (OIR)，伊拉克巴格达。在战区期间，他协调了所有 OIR 常规部队的 CI 和 HUMINT 活动。
拉戈维斯塔市建筑部门规划审查
1. 住宅单户和双户计划将根据 2015 IRC、IFGC、IFC、NFPA 和 2014 NEC 进行审查。此外，我们预计在未来几个月内更新至 2021 年国际规范和 2020 年 NEC 版本，我们将在获得相关信息后尽力提供充分通知。任何与项目相关的项目均受国际建筑规范、州或联邦强制建筑规范的约束，但上述未列出的项目必须与管理规范一起进行审查，并在计划审查中注明。2. 拉戈维斯塔市要求在提交建筑许可申请时提供所有经过审查的计划，以及一份封面，表明计划已被接受且没有未完成的项目。封面应有一个面板，逐页列出已提交的文件，并标明已获批准的附件的修订号。所有附件都应标明建筑商/申请人的姓名、地址和修订号。 3. 拉戈维斯塔市有一份经批准的供应商名单，可进行计划审查。此列表将在城市网页的开发服务下提供。本次审查仅涵盖许可证的建设方面，拉戈维斯塔市将自行进行分区和其他城市法令审查。如果检查员在此审查期间发现任何建设不合规情况，也可能会记录下来。 4. 洪泛区内的任何财产（无论建筑物是否在洪泛区内）都必须拥有初步洪泛区证书。洪泛区内的所有建筑部分都必须附有工程师的设计声明“百年一遇的洪泛区内的所有区域均按照最新的 FEMA 建筑标准设计”。这些要求必须在提供的立面图和场地平面图（下文的 A 和 K 项）上进行验证。5. 需要向平面图审查员提供的文件。A. 带饰面的详细立面图、列出的外部灯光类型（提供面板）、以州形式显示成品楼层立面和建筑最高点。不接受镜像/翻转平面图。B. 带工程盖章/签名/注明日期的地基平面图。C. 带工程盖章/签名/注明日期的剪力墙设计。D. 带细节和材料规格的天花板平面图。E. 带细节和材料规格的屋顶平面图。 F. 结构细节：计划审查员可能需要更多信息来判断许可证是否符合要求。G. 楼层平面图，显示基本布局、门尺寸和门扇、房间尺寸、天花板高度、窗户尺寸。H. REScheck 和手册 J、S 和 DI 电气平面图，显示插座、开关、插座、吊扇和灯、一氧化碳和烟雾探测器。分支机构必须指定类型（AFCI、GFCI、电压等）。J. 由水管工大师准备的煤气管道图。K. 场地平面图，显示地形、法律边界、洪泛区状态和建筑物的完工楼层标高。6. 提交申请后，将进行审查，一旦获得批准，将作为许可证进行审查。请注意，拉戈维斯塔市的审查流程与之前的调度政策没有变化。计划审查的时间与 2023 年 10 月 27 日之前的政策相同。拉戈维斯塔市除了审查提交的施工计划外，还将审查许可证申请是否符合当地法令，例如黑暗天空合规性、高度和挫折要求、生活和不透水覆盖要求以及所有其他适用的法规和法令。
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
