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量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
快速隐形频率标记（Rift）
过去的研究主要在较低的频率（<30 Hz）下使用频率标记。但是，出于2个原因，使用低频标记是有问题的。首先，可以有意识地感知低频标记，从而干扰任务处理。其次，这种低频标记潜在地纳入或破坏同一范围内的内源性神经振荡，这些神经振荡通常与认知过程有关，包括预测即将到来的感觉输入（Arnal和Giraud 2012; Lewis等人2012; Lewis等人>2016）和自上而下的机制，这些机制塑造了大脑遥远区域或网络之间的通信（Bastos等人2015;弗里斯2015; Bonnefond等。2017）。为了克服这些问题，在过去的5年中，新开发的投影仪的研究为较高的刷新率，更高频率（> 60 Hz）的标签信息推动。这个
昆虫隐形纳米结构的进化
很难想象一个没有视觉的世界 - 眼睛无处不在。无可否认，视力的演变已成为地球生活历史上最深刻的事件之一。动物使用其视觉系统来找到食物，庇护所和伴侣，以及在其他无数行为中，可以增强其舒适性。另一方面，视觉也是由视觉引导的捕食者猎杀的众多猎物的敌人。对于此类猎物，避免被其潜在捕食者的视觉系统感知到与捕食者的视野一样重要。地球通过进化时间目睹了数十亿种猎物，如今，一些最引人注目的适应是捕食动物以捕食对选择的反应。“ camou-flig”是一个伞术，包括防止检测或识别的策略（Ruxton等人2018）。例如，许多猎物匹配背景的颜色和图案，即背景匹配（Endler 1978）。其他人的颜色模式破坏了身体的外观，即破坏性色（Thayer 1909）。还有其他与捕食者（即化妆舞会）不可食用的物体非常相似的物体（Cott 1940）。camou -fle年龄也可能涉及其他感觉系统，例如嗅觉，使化学伪装的猎物可以逃脱检测（Ruxton 2009）。Camou -flage吸引了几个世纪的生物学家和自然历史学家，并为达尔文和华莱士提供了令人信服的自然选择例子（Stevens and Merilaita 2009）。最近的研究（Wu等人1970）。虽然很容易理解有效的视觉迷恋年龄的有效性，但我们直到最近才开始阐明使凸轮型模式有效的复杂性，在什么条件下，在特定的camou型模式下是成功的，以及操纵视觉感知的机制。通过在过去的二十年中进行的研究，我们对凸轮的运作方式有了更深入，更广泛，更细微的了解。2024）‘作为埃利夫（Elife）出版的叶霍普斯（Leafhoppers）作为抗羊皮涂层的brochosomes是迷恋文学的令人兴奋的补充。研究的前提很简单。一个捕食者需要从其猎物中反映出的光，应选择猎物以最大程度地减少反射。由于许多猎物的自然背景包括具有低反射的物体，例如叶子，树皮和土壤，因此其体内的反射较低也可以最大程度地减少猎物与背景的对比，因此，其显着性。先前在许多昆虫中已经报道了抗反射涂料，包括蛾眼中的抗涂料（Bernhard等人Wu等人的研究。（2024）的重点是称为brochosomes的结构，在叶霍普珀（Cicadellidae）中广泛发现，这是一大群具有22,000多种物种的昆虫。brochosomes，第一次描述了1952年（Tulloch等人1952），是主要包括脂质和蛋白质的纳米结构。“ brochosom”这个名字来自希腊语（brochos）和身体（soma）的希腊语单词（Wang and Wong 2024）。分子系统发育分析表明，小册子在叶霍普斯的祖先中曾经演变。2024）。它们是空心的乳球形结构，通常直径约200-700 nm，表面形成常规的五边形和六边形凹陷（Rakitov 1999; Fure 1）。叶霍普斯在马尔皮亚小管中合成小册子，并以胶体悬浮液的形式通过后肠分泌（Rakitov 1996; Wang等人。通过称为“膏药”的行为，将brochosoms悬浮液应用于外皮上。膏药的行为随着物种而异。在大多数物种中，成年人用后腿从肛门上捡起一滴悬架，并将其应用于身体表面。流体干燥以留下小bro的沉积物（Rakitov 2002）。膏药后面是修饰，叶霍珀将其身体摩擦在其
人工智能价值链中“隐形工人”的作用
过去十年，人工智能 (AI) 系统或工具在一系列任务或职业中不断涌现。人工智能系统的开发需要一个迭代的价值链过程，涉及不同阶段：数据收集和注释、分析和模型开发以及数据验证，然后这些阶段形成一个循环。由于需要人类判断，工人是这个过程（人机循环）不可或缺的一部分。本政策简报探讨了这些工人的特点、他们的工作条件以及他们执行的任务内容。它展示了人工智能发展的这一过程如何破坏实现体面劳动（可持续发展目标 8）的进展。政策简报最后呼吁负责任和合乎道德的人工智能发展过程，并强调人工智能供应链中需要披露劳动力，以确保所有人都有体面的工作条件。
关于人工智能中的对抗性示例和隐形攻击......
摘要 — 在本文中，我们提出了一个正式的理论框架，用于评估和分析针对通用人工智能 (AI) 系统的两类恶意行为。我们的结果适用于从输入空间映射到决策空间的通用多类分类器，包括深度学习应用中使用的人工神经网络。考虑两类攻击。第一类涉及对抗性示例，涉及引入导致错误分类的输入数据的小扰动。第二类是首次引入的，称为隐形攻击，涉及对 AI 系统本身的小扰动。在这里，受扰动的系统会在特定的小数据集（甚至可能是单个输入）上产生攻击者想要的任何输出，但在验证集（攻击者不知道）上表现正常。我们表明，在两种情况下，即在基于对抗性示例的攻击和隐形攻击的情况下，人工智能决策空间的维数是人工智能易受攻击的主要原因。对于基于对抗性示例的攻击，第二个关键参数是数据概率分布中不存在局部集中，这一属性称为“弥散绝对连续性”。根据我们的研究结果，对抗性示例的鲁棒性要求 (a) 人工智能特征空间中的数据分布具有集中的概率密度函数，或 (b) 人工智能决策变量的维数足够小。我们还展示了如何构建对高维人工智能系统的隐形攻击，除非验证集呈指数级增长，否则很难发现这些攻击。索引术语 — 对抗性示例、对抗性攻击、随机分离定理、人工智能、机器学习
理解量子隐形传态协议
量子计算的发展推动了对量子网络的发展需求，以便将地理上分散的量子计算机互连 [1,2]。量子隐形传态协议可以将任意未知的量子态从一个位置传输到另一个位置 [3]。本文旨在说明如何将复杂系统的行为分解和抽象为一组较小的块，以方便理解更复杂的行为。具体来说，我们将展示如何将量子隐形传态协议（量子网络的基本元素）分解为其组成块，独立研究每个块的行为，并检查这些块的互连集合如何表现，从而简化对协议工作原理的理解。量子隐形传态协议通常被视为“神奇的”，因为它是将未知量子态从一个位置传输到另一个位置的唯一方法 [2]。我们试图揭开这种观点的神秘面纱，以表明量子隐形传态协议背后没有“魔法”。通过对量子力学块的数学抽象建立良好的理解，检查组成块的行为，研究块集合的组成，并使用大学水平的代数进行简单的数学分析，人们可以轻松理解该协议的工作原理。在本文中，我们假设读者对量子信息理论表示有基本的了解。
隐形传态中的量子信息传输
最近，我们目睹了量子信息科学的快速发展，这得益于量子技术革命，它使许多理论思想得以通过实验实现。对量子概念的哲学分析比以往任何时候都更加重要，这些概念在量子理论诞生之初就被引入，但从未达成共识。在这里，我分析了可以说是最奇怪的量子信息协议：量子隐形传态，即使用极少的资源传输量子态。当隐形传态论文 (Bennett et al. 1993) 的合著者 Asher Peres 被记者问到量子隐形传态是否可以像传送身体一样传送灵魂时，他回答说：“不，不是身体，只是灵魂。”隐形传态协议中传送了什么以及如何传送，仍然是有争议的问题。量子粒子的不可区分性使得 Saunders (2006) 提出了这样的问题：“量子粒子是物体吗？”但正是这种不可区分性使得隐形传态成为可能：在隐形传态协议中，粒子（“身体”）不会移动。一个地方的粒子（“灵魂”）的量子态会转移到另一个地方的粒子。如今，人们不会从一个城市被隐形传态到另一个城市，而且可以肯定地说，这种情况永远不会发生，但隐形传态协议已成为量子信息的基石之一。隐形传态的数学原理没有争议，但我们仍需要了解这一过程的矛盾特征（见 Vaidman 1994a）：如何通过经典信道发送少量信息来发送需要大量信息的量子态：
双向量子隐形传态及其性能
双向量子隐形传态是双方交换量子信息的基本协议。具体来说，两个人利用共享资源状态以及本地操作和经典通信 (LOCC) 来交换量子态。在这项工作中，我们简要介绍了我们的配套论文 [AU Siddiqui and MM Wilde，arXiv:2010.07905 (2020)] 的贡献。我们开发了两种不同的方法来量化非理想双向隐形传态的误差，即通过归一化钻石距离和通道不保真度。然后，我们确定这两个指标给出的值对于此任务是相等的。此外，通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态误差的半定规划下限。我们针对一些关键示例评估了这些界限——各向同性状态和根本没有资源状态的情况。在这两种情况下，我们都找到了解析解。第二个例子为经典与量子双向隐形传态建立了基准。我们研究的另一个例子包括两个贝尔态，它们通过广义振幅衰减通道发送。对于这种情况，我们找到了误差的解析表达式，以及与前者一致的数值解，精度达到数值精度。
隐形脂质体在人类福祉中的应用
脂质体是人工制备的具有脂质双层的囊泡，可用作治疗各种癌症和其他疾病的药物载体分子。传统脂质体由于被网状内皮系统快速摄取而半衰期较短，这导致脂质体浓度和药效降低。脂质体被聚乙二醇包裹后，巨噬细胞对脂质体的摄取减少。这被称为隐形效应，可延长脂质体在循环中的半衰期，从而提高药效。被聚乙二醇包裹的脂质体也称为空间稳定脂质体或隐形脂质体。本综述重点介绍隐形脂质体的特点、制备方法、应用、优点和局限性。
