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World File Search System艾文斯
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。
文森斯号航空母舰案例 - CORE
历史事件，通过使用组织和背景因素作为确定美国文森斯号击落伊朗航空 655 航班时“发生了什么”的手段，提供了另一种视角。从海军少将威廉·福格蒂的非机密调查报告中提取的数据以及参议院军事委员会听证会的记录进行了定量分析，通过回归和相关分析以及图形分析和解释，努力解决系统和证人回忆数据之间缺乏协调的问题。还对这些档案数据来源和文森斯号前指挥官威尔·罗杰斯上尉的采访数据进行了比较分析。此外，为了确定导致结果的“因果因素”，使用事件路径模型、动态系统模型和相互因果关系的控制论模型进行了进一步分析。研究结果
利文斯顿县 - 经济前景
利文斯顿经济的就业。黄线显示了我们所谓的工资单，这是县边界内物体的工资和工资工作的计数。蓝线显示我们所谓的家庭就业，这是雇用居民的伯爵，无论他们在县内还是在县内工作。•由于大量居民在县以外工作的居民数量，利文斯顿的家庭就业措施远高于薪资工作。家庭统计还包括自雇居民。•薪资雇用数据可提供滞后。在制作此预测时，薪资就业数据延长至2023年12月，而居民就业数据持续到2024年4月。•该县的工资单雇用从2020年2月至2020年4月在Covid-19-19-19大流行开始时下跌了19,300个工作岗位，即30.3％。在那个时候，利文斯顿县居民的就业下降了30,200，即29.4％。
斯里文卡特斯瓦拉医学科学研究所 (...
S.No 姓名 指定部门 手机号码 1 Dr. Vanajakshamma 心脏病学教授 9493547668 2 Dr. KM Bhargav 助理。医学教授 8072784096 3 Punith Patak 博士副教授。儿科教授 7382114464 4 Shameem 博士助理麻醉学教授 9121021821 5 P. Subramanyam 博士助理EMD 教授 9493860490 6 J. Sharada devi Nur。 Supdt.II 护理部 9494891286 7 T. Suseela 护士长 护理部 9441995124 8 N. Ravanamma 护士长 护理部 9666588297 9 Y. Nirmala 护士长 护理部 9491779904 10 L. Haritha 护士长 护理部 9908837224 11 N. Afrin 护士 ITC 9347689542 12 M. Sujatha 护士代码蓝色 6302257676 13 M. Soni 护士代码蓝色 8374213931 14 Gayathri 护士代码蓝色 9052773155 15 B. Divyavani 护士代码蓝色 9618746903 16 M. Manoj Kumar 技术员代码蓝色 8309554979 17 B. Prasad 计算机助理 计算机科 9849505070 18 NVS Prasad MSW MSW 8985555766 19 NV Bhaskar SO 安全 7382659581 20 N. Krishna Reddy 秘书助理 心脏病学 9704608060 Code Blue 团队：
通往艾格顿希斯之路
冰冻的荒地和焦灼的沙漠曾被认为是诅咒，人们不惜一切代价避免去往它们，但现在它们却被人们寻求或视为一种高度精神性的美的缩影。在两部分研究中的第一部分《通往艾顿希斯之路》中，理查德·贝维斯表明，这种现代情感根源于文艺复兴晚期的科学和自然哲学。他集中研究了 18 和 19 世纪，追溯了这种情感的发展，直到 1878 年，以及它最早有意识的表达之一，即托马斯·哈代在《还乡》中对艾顿希斯的描述。贝维斯研究了广泛的英国、欧洲和北美文本、文学作品以及宗教、科学和旅行写作。他调查了有关登山、航海、沙漠旅行和极地探险的文献，以及它在诗歌和小说中的隐喻用法。他依靠艾迪生的术语“伟大”而不是“崇高”，展示了达尔文的日记、莱尔的地质学研究和索绪尔关于阿尔卑斯山的书籍等作品如何帮助形成了一种自然观，这种观也经常在文学中得到表达。《通往爱敦荒原之路》是一部范围广泛、跨学科的思想史著作，它追溯了一种审美感性的成长，这种审美感性现在已广泛传播，但在文艺复兴时期才刚刚萌芽。这种感性不仅是许多现代文学的基础，也是我们关于保护、生态和环境保护主义的现代观念的基础。
迁入艾尔斯伯里谷企业区
在银石赛道，企业区一期工程包括由 MEPC 建造的 125,000 平方英尺的新就业空间，目前已基本全部入驻，吸引了包括维珍赛车队、世界冠军梅赛德斯-AMG 马石油一级方程式车队、大卫布朗汽车公司和 Twintec Baumot 在内的众多企业。500 万英镑的保留商业税已投资到一条新的多功能沟渠，以推进未来发展阶段的发展，另外 200 万英镑的本地增长资金已承诺用于开发一个新的创新中心，为企业提供英国首屈一指的赛车和运动器材空气动力学设施。
饥荒、疾病和战争 - 约翰·斯凯尔斯·艾弗里
T.R.马尔萨斯的《人口原理》第一版于 1798 年出版，是最早系统研究人口与资源关系的著作之一。意大利的 Boterro、英国的 Robert Wallace 和美国的 Benjamin Franklin 都曾发表过关于这一问题的早期讨论。然而，马尔萨斯的《人口原理》首次强调了这样一个事实：一般来说，强有力的制约因素会持续发挥作用，防止人类人口增长超过其可利用的食物供应量。在 1803 年出版的后续版本中，他通过精心收集来自不同历史时期的许多社会的人口统计和社会学数据来支持这一论断。马尔萨斯《人口原理》的出版恰逢启蒙运动乐观主义之后的幻灭浪潮。启蒙运动哲学家们预言的乌托邦社会与罗伯斯庇尔统治下的法国的恐怖统治和英国工业工人的苦难相比较，这种差异需要解释。法国大革命前的乐观情绪和几年后的失望情绪与我们这个世纪的乐观预期非常相似，在第二次世界大战后的时期，人们认为将技术转移到世界欠发达地区将消除贫困，而当贫困持续存在时，人们又感到失望。科学技术在二十世纪下半叶发展迅速，但它们带来的好处也同样迅速地被全球人口所消耗，而如今，全球人口正以每十四年十亿的速度增长。由于马尔萨斯时代的乐观与失望与我们当今的乐观与失望非常相似，通过重读马尔萨斯与他同时代人之间的辩论，我们可以对当前的处境有更多的了解。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后