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World File Search System郭文博
虚拟数字人博主语言风格与消费者购买意愿
消费者互动。通过其独特的外观和互动体验，这些影响力在提高品牌知名度和促进产品销售方面表现出惊人的经济价值。这项研究重点介绍了虚拟影响者的语言风格，还介绍了Ste-Reotype内容模型（SCM），以探讨它如何影响消费者的购买意图。发现，比喻性语言风格在增强消费者的购买意图方面比文字语言更有效。此外，消费者对影响者的“温暖”和“能力”的看法在此过程中起着重要的中介作用。这些发现提供了有关律师在社交媒体营销中的作用的新见解，阐明了语言风格和人类品质在塑造消费者态度和行为中的重要性，并对品牌和虚拟影响者的管理团队产生营销策略的影响。
新教师 COE
如果说郭文博很高兴今年春天加入加州大学圣塔芭芭拉分校计算机系担任助理教授，那是一种轻描淡写。“这感觉就像梦想成真，因为计算机系在计算机安全方面有着悠久的成功历史。自从我开始读研究生以来，我就一直很钦佩加州大学圣塔芭芭拉分校的 SecLab，”郭文博说道，他指的是由乔瓦尼·维尼亚 (Giovanni Vigna) 和克里斯托弗·克鲁格尔 (Christopher Kruegel) 教授管理的计算机安全实验室。“SecLab 一直是计算机安全研究的领导者，几十年来培养了顶尖的计算机安全研究人员。现在，我可以与该实验室的优秀研究人员以及系里的许多其他才华横溢的成员一起工作。我非常幸运。”郭文博的研究将网络安全与机器学习 (ML) 相结合。他致力于为广泛的安全问题设计有效且值得信赖的基于 ML 的解决方案，包括软件安全和 ChatGPT 等大型语言模型。他自称是一个终身学习者，他说他的研究努力是由他自己遇到的现实问题驱动的。例如，在学习软件安全时，他发现自己想知道 ML 模型是否可以应用于安全应用。这种新颖的方法成为一篇论文的主题，该论文在全球顶级安全会议之一上获得了 ACM CCS 杰出论文奖。“我认为自己是一个以成果为导向的研究人员，我的动力来自于解决新颖而困难的研究挑战，”郭解释说，他在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，并在加州大学伯克利分校完成博士后研究。“我致力于通过开发新的、更实用的技术来解决现实世界的问题。”最近，他根据 ChatGPT 的出现调整了自己的研究方向，研究如何使其和其他类似模型安全可靠，同时研究这些模型如何帮助解决安全问题。“例如，”他指出，“人们可能会求助于 ChatGPT 来生成代码，但他们如何知道代码是否安全？”郭说，他对学习新事物的兴趣不仅限于与计算机相关的主题。自从转到加州大学圣塔芭芭拉分校后，他就已经开始尝试圣巴巴拉最独特的活动：学习冲浪。
学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;
论文内容的摘要
[纸质评论摘要] 1。文章内容本文通过使用TOL2 transposon将导向RNA（GRNA）敲入基因组来建立了一种方便地创建条件敲除小鼠的方法。 2.纸质评论1）为研究目的而开创性和独创性，使用特定周期和组织特异性的条件敲除小鼠至关重要，以分析单个水平的基因功能。但是，传统的CRE/LOXP方法需要多种小鼠菌株的交配，这需要时间和精力。在此背景下，申请人结合了三个现有系统：转座系统，CRE/LOXP系统和CRISPR/CAS9系统，以建立一个系统，允许在短时间内更加方便地创建有条件的淘汰小鼠。这种观点值得认可。 2）社会意义从这项研究中获得的主要结果如下。 1。cag-creer小鼠和rosa-lsl-cas9敲入小鼠被体外受精，质粒和TOL2转座子mRNA，其在TOL2识别序列中夹在小鼠酪氨酸酶的GRNA之间的序列，将Tyr GRNA插入了Born Born Rece的6.3％-13.6％中。 2。当他对出生的小鼠施用他莫昔芬时，在某些情况下观察到头发颜色的变化有限。 3。在三只小鼠（TG1、2、3）中观察到缺失和插入3.1％，6.8％和7.5％的酪氨酸酶基因。 4。当F0雄性小鼠交配时，11.1％的F1小鼠显示GRNA盒传播。如上所述，申请人已经建立了一个系统，该系统允许在短时间内更方便，更简单地创建有条件的敲除小鼠。可以说这是一项有用的研究发现，可以加速个人水平的基因的功能分析。 3）在这项研究中，使用T7分析和深层测序分析了GRNA的基因组裂解，并使用PCR或Southern印迹分析了下一代小鼠中GRNA盒的传播。这种方法是在足够的分子生物学实验技术的支持下进行的，这表明申请人的知识和技术技能在研究方法上足够高，同时可以看出，这项研究是在非常谨慎的准备中进行的。
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。
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。