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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。
云南北方奥雷德光电科技股份有限公司
本次拟发行股份不超过 10,000.00 万股，且占发行后总股本的 比例不低于 25% ，超额配售部分不超过本次新股发行总数的 15% 。若全额行使超额配售选择权，则本次发行股票的数量 不超过 11,500.00 万股。 本次发行均为新股，不安排股东公开发售股份。
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。
平原和格雷维的斑马的胃肠道线虫
均衡性被长期感染了寄生虫线虫。有关于马势力的丰富文献，但是它们很难在形态学上识别出关于感染其他等均等物种的强叶的遗传研究很少，这阻碍了对宿主特异性的研究。，我们对肯尼亚中部两个同胞斑马种的蠕虫进行了排序，以扩大强烈的系统发育，并使用对粪便样品上的DNA metabarcodode进行了遗传表征斑马nemabiomes的遗传表征。我们生成了新的与公共遗传参考数据库的几种物种的序列，所有这些物种都是野生斑马中的典型强人（即，三种cylopharynx和Cyathostomum montgomeryi），并确定了其最亲密的亲戚。我们还发现了一种明显的真菌感染了四分之一的被驱逐的crossocepephalus viviparus蠕虫，这是Atractidae家族中的过度生物线虫物种，暗示了Zebra宿主 - 寄生虫动力学可能涉及Zebra-parasite动力学的可能性。这两个斑马物种具有类似的五个斑马生物。我们在它们所携带的线虫物种列表中发现了一个完全重叠的重叠，并且针对不同线虫物种非常相似的患病率（即受感染的宿主的比例）。我们的研究表明，斑马强的宿主特异性有限，并且在平原斑马和濒危的格雷维（Grevy）的斑马之间进行跨跨任务的高潜力。
弗朗西斯卡·特雷维桑
政策：我在政策执行和行为改变政策方面拥有丰富的经验，特别是在值得信赖和以人为本的人工智能领域。我的专业知识使我能够审查与人工智能相关的政策，并为制定欧盟委员会在社交媒体和执法方面的人工智能数字战略做出贡献。我撰写了报告并领导了关于边缘化群体的社交媒体代表性的工作，这些报告被用于制定对弱势群体相关问题敏感的社交媒体政策。我曾与联合国犯罪司法研究所和国际刑警组织合作，目前正在开发评估聊天机器人是否符合人权的工具，并制定执法中使用人工智能的指南，这将成为委员会促进负责任和合乎道德的人工智能技术部署的重要资源。
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
22-1025 冈萨雷斯诉.特雷维诺 (06/20/2024)
为了支持自己的主张，冈萨雷斯声称，她审查了比尔县（城堡山所在地）过去十年的轻罪和重罪数据，她的审查发现，德克萨斯州的反篡改法规从未在该县被用来“对试图窃取不具约束力或表达性文件的人进行刑事指控”。ECF Doc. 1，第 17 页。冈萨雷斯的搜索发现了 215 起重罪起诉书，她将典型的起诉书定性为涉及“使用或制造伪造的政府身份证明文件的指控”。同上。其他重罪起诉包括伪造支票、隐瞒谋杀证据或在政府考试中作弊。根据冈萨雷斯的说法，每一起轻罪案件都涉及“伪造的社会安全号码、驾驶执照 [或] 绿卡”。同上。冈萨雷斯指出，这项研究证明，被告对她提出“虚假指控”是出于政治报复。同上，第 27 页。
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
格雷舍姆-费尔维尤小道 2025-27 - 俄勒冈地铁
拟议设计 该项目将修建一条 12 英尺的透水路面多用途道路，横跨 NE Halsey 街，沿着 NE 201st 大道西侧修建 0.6 英里，至 NE Sandy 大道以南 1130 英尺处。该项目将在两端与现有的 Gresham-Fairview 小道相连，并修建一条新的 RRFB 交叉路口，以连接到 I-84 多用途道路。这条道路将尽可能通过 6 英尺的绿化带与交通隔开，并将遵循 2012-2014 年为该项目购买的几条地役权的路线。在铁路轨道的地下通道处，道路将向东移动并降低，以适应现有铁路桥墩之间西侧 10 英尺宽的道路。