摘要:此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础,DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同,DeepSeek R1相对政策优化(GRPO)是一种新的方法,可以稳定近端政策优化(PPO),而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
摘要:色素性视网膜炎是一种遗传性疾病,其中不同类型的基因的突变导致感光体死亡和视觉功能的丧失。尽管色素性视网膜炎是最常见的遗传性视网膜营养不良类型,但尚未定义明确的治疗线。在这篇综述中,我们将重点关注治疗方面,并试图定义不同疗法方案方案的优势和缺点。已经确定了某些疗法的作用,例如抗氧化剂或基因疗法。已经进行了许多引起RP的基因和突变的临床试验,FDA对Voretigene Nepavorec的批准是向前迈出的重要一步。尽管如此,即使基因治疗是这些患者的最有希望的治疗类型,但其他创新策略(例如干细胞移植或高压氧疗法)也已被证明是安全的,并且在临床试验期间可以改善视觉质量。对这种疾病的治疗仍然是一个挑战,我们希望尽快找到解决方案。
量子网络和量子计算技术目前面临的扩展障碍归根结底是同一个核心挑战,即大规模分布高质量纠缠。在本文中,我们提出了一种基于硅中光学活性自旋的新型量子信息处理架构,该架构为可扩展的容错量子计算和网络提供了一个综合的单一技术平台。该架构针对整体纠缠分布进行了优化,并利用硅中的色心自旋(T 中心)的可制造性、光子接口和高保真信息处理特性。硅纳米光子光路允许 T 中心之间建立光子链接,这些 T 中心通过高度连通的电信波段光子联网。这种高连接性解锁了低开销量子纠错码的使用,大大加快了模块化、可扩展的容错量子中继器和量子处理器的时间表。
目前,多色发光材料由于其在固态三维显示,1个信息存储,2个生物标记,3,4个抗逆转录病毒期,5-9等中的广泛应用,因此引起了广泛的研究兴趣。一些已发表的研究表明,近几十年来,多色发光 - 发射材料已经迅速发展,例如量子点(QD),10,11个有机材料,稀土纳米颗粒,2,12 - 16个碳圆点(CDS),17等。到目前为止,实现多色发光的最常见方法仍然是颜色混合,其中几种材料与单独的主要发射器物理混合在一起,以产生所需的颜色。尽管如此,这种颜色融合过程不可避免地会导致颜色不平衡,并限制了分辨率。此外,多色发光的颜色调制过程很复杂,它限制了其在反伪造,信息存储等应用中的使用。因此,极端需要,具有化学稳定的宿主,有效的吸收量以及三种主要颜色(红色,绿色和蓝色)的效果,经济和耐用的多色发光来源是非常稳定的。
摘要:在技术渗透到我们生活的各个方面的时代,保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用,并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网,运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案,因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法(例如CNN,LSTM和深层增强算法)来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私,算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术,必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要,因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图,用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础,并确保面对改变网络威胁,我们的重要基础设施是强大的。更安全,更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中,这是从光学内存中获取信息的,其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明,通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合,可以获得量子优势。特别是,我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合,能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明,量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数,为量子读数的真实应用铺平了道路,并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
造成量子非局域性和违反贝尔不等式的原因。3纠缠一直是量子信息技术和工艺发展的重要资源。4–13 利用纠缠进行量子信息处理依赖于操纵量子系统的能力,无论是在气相还是固相中。在我们之前的工作中,我们研究了纠缠以及在光学捕获的极性和/或顺磁性分子阵列中进行量子计算的前景,这些分子的斯塔克能级或塞曼能级作为量子比特。13,14 在这里,我们考虑被限制在光阱中的 87 个 Rb 原子的玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 15,并研究其自旋和动量自由度之间的纠缠。原子的超精细塞曼能级及其量化动量可以作为量子比特,甚至是更高维的量子比特,即具有 d 维的量子比特。我们注意到,在气态系统中实现玻色-爱因斯坦凝聚态,随后又演示了自旋轨道耦合的玻色-爱因斯坦凝聚态 16,为量子控制开辟了新途径。在反应动力学的背景下,自旋轨道耦合
得益于过去 20 年量子信息科学 (QIS) 的快速发展,潜在的 QIS 应用数量急剧增加,包括量子计算和量子信息处理、量子密码和量子传感。这些应用的物理平台种类也在稳步增加。大多数量子信息载体基于特定频率的电磁辐射,因此不同平台之间的直接接口极具挑战性,甚至不可能实现 [1,2]。这重新引起了人们对解决不同平台之间本地和远程互连问题的兴趣 [3,4]。高效的频率转换器能够改变量子态的频率而不会引起退相干,因此提供了一种理想的解决方案。已经提出并实现了几个这样的系统 [5,6],其中许多依赖于非线性光学材料,并且通常需要波导或腔体来实现足够的非线性 [7,8]。热原子或冷原子中的非线性过程是一种很有前途的替代方案,因为原子共振附近的非线性相互作用得到了强烈的增强。Rb 或 Cs 原子中的双梯形(或菱形)方案对于频率转换特别有吸引力 [9-11]。鉴于碱金属原子已成为
我们在实验上证明了一个多模干涉仪,其中包含一个被困在谐波电势中的39 K原子的玻色子凝结物,在该原子间相互作用中可以取消利用Feshbach的共振。kapitza-dirac从光学晶格中的衍射将BEC一致地分配在多个动量成分中,同样间隔,形成了不同的干涉路径,而轨迹被捕获的har-nonig势封闭。我们研究了两种不同的干涉方案,其中重组脉冲是在确定电位的全部或一半振荡后应用的。我们发现,干涉仪输出处动量成分的相对幅度通过诱导的谐波电位相对于光学晶格的诱导位移对外力敏感。我们展示了如何校准干涉仪,充分表征其输出并讨论透视改进。
摘要:随着工业4.0的发展,增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而,通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件,需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生(DT)被定义为生产系统或服务的数字化表示,或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案,以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而,由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素,真正的DT发展仍然受到阻碍。此外,现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题,以便为后续DT系统研究提供更多参考。