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产品概述 - Carlo Gavazzi 自动化
Carlo Gavazzi 提供种类繁多的光电传感器，广泛应用于包装机械、自动门系统和许多其他工业应用。我们的传感器有漫反射、背景抑制、回射、偏振、直通光束、清晰物体检测和颜色识别等类型。创新和质量是我们市场策略的基础。新型 PD112 传感器具有针对工业应用（例如托盘包装、大型输送机和木材工业）的特定检测模式，并且专为自动门应用而设计。Carlo Gavazzi 还提供一系列光纤型传感器，用于无法使用传统传感器的应用（例如由于空间、温度、大气限制）。
Vition-教授Venture ventur-2024。 ...
意大利萨萨里大学医学院生物化学系生物医学科学系心血管研究实验室主任，意大利萨萨里大学生物化学系。•2000-2003校长以下机构：意大利萨萨里大学生物医学科学系心血管研究实验室；意大利奥西洛（Sassari）的Istituto Nazionale Biostrutture e Biostrutture E Biostrutture E Biostrutture e Biostrutture e的“细胞生物学划分”。•2003年11月1日 - 意大利博洛尼亚大学医学院分子生物学教授。•2003年至2019年 - 意大利博洛尼亚大学医学院心脏病学研究所实验心脏病学部门负责人。•2003年 - 博洛尼亚INBB部门的负责人，包括佛罗尼，比萨和意大利锡耶纳的INBB研究单位。•2011年 - VID艺术|科学的创始人兼总监（艺术与科学实验室）。www.vidartscience.org•2012年-2019 Isituto Nazionale Biostrutture E Biosistemi（INBB）的分子和细胞生物学实验室（INBB），在S. Orecighi Hospital of Molecighi Hospital of Mologolagional of Brogical of Brogiency•2017年 - Itemical of Bationy -Intaiman of Brogighi Hospitiation of Biositor of Biosistemi（INBB）和干细胞工程，Istituto Nazionale Biostrutture E Biosistemi（INBB - www.inbb.it），意大利博洛尼亚。•2018年 - 总编辑：《世界干细胞杂志》编辑委员会：国际分子科学杂志
nanopore的蒙特卡洛模拟-NSF -PAR
图2。（a）使用GCMC模拟在87.3 K.交叉点（绿色圆圈）和通道（黄色圆圈）孔（黑色圆圈（黑色圆圈））中使用的GCMC模拟获得的PCN-224的AR吸附等温线。封闭和开放圆圈分别对应于吸附和解吸等温线。（b）从吸附发作到完整填充的不同压力，在通道（绿色）和相交（黄色）孔之间的吸附分子分布的特征快照。每个隔室中的平均分子数在每个快照下面指示。（a）中的垂直虚线表示（b）中快照的压力。框架原子颜色代码：o，红色； H，隐藏； C，灰色； n，蓝色； ZR，紫罗兰。
蒙特卡罗中的随机信标：效率
定期访问不可预测且抗偏差的随机性对于区块链、投票和安全分布式计算等应用非常重要。分布式随机信标协议通过在多个节点之间分配信任来满足这一需求，其中大多数节点被认为是诚实的。区块链领域的众多应用促成了几种分布式随机信标协议的提出，其中一些已经实现。然而，许多当前的随机信标系统依赖于阈值加密设置或表现出高昂的计算成本，而其他系统则期望网络是部分或有界同步的。为了克服这些限制，我们提出了 HashRand，这是一种计算和通信效率高的异步随机信标协议，它只需要安全哈希和成对安全通道即可生成信标。HashRand 的每个节点摊销通信复杂度为每个信标 O(𝜆𝑛 log (𝑛)) 位。 HashRand 的计算效率归因于单向哈希计算比离散对数指数计算的时间少两个数量级。有趣的是，除了减少开销之外，HashRand 还利用安全哈希函数对抗量子对手，实现了后量子安全性，使其有别于使用离散对数加密的其他随机信标协议。在一个由 𝑛 = 136 个节点组成的地理分布式测试平台中，HashRand 每分钟产生 78 个信标，这至少是 Spurt [IEEE S&P'22] 的 5 倍。我们还通过实施后量子安全异步 SMR 协议展示了 HashRand 的实际效用，该协议在 𝑛 = 16 个节点的 WAN 上的响应率为每秒超过 135k 个事务，延迟为 2.3 秒。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
用于量子蒙特卡罗模拟的 Metropolis 方法
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统，但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中，我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用，而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分，并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用，因此我将重点关注非相对论连续体应用，特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学，而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点，我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中，只有一个转移概率：T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动，然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ，其中详细平衡的意思是：
蒙特卡洛树搜索的量子加速
Monte Carlo Tree Search（MCTS）是一种随机计划算法，可以为两人游戏中的动作提供建议，而无需启发式启发式。在这项工作中，我们描述了一种量子算法，以加快在执行多个此类推出的MCT变体中执行的随机“随机推出”步骤。引入了另一种量子算法，该算法加快了MCTS实例集合的计算。作为开发的技术的推论，提出了一种量子算法，用于估算任意（随机）长度的保单引导在任意（随机）环境中的期望值或最大化的第一步。此步行是由初始状态，策略函数和过渡功能定义的，其值通过在所采用的完整路径上定义的任意评估功能分配给了这样的walk。相对于最著名的经典算法，发现的所有加速度都是二次的。
蒙特卡洛对古典和量子的调查...
Ising模型首先是由Wilhelm Lenz（1920）提出的，他将其作为一个问题向他的学生恩斯特·伊辛（Ernst ising）提出了问题。ising（1925）求解了1-D ISING模型，并发现没有发生任何相变。2-D ISING模型的分析解决方案更为复杂，是Lars Onsager（1944）获得的。对于3-D模型，没有分析解决方案。蒙特卡洛方法以在众多合奏中获得统计平均值，通过该平均值可以轻松地解决任何维度的模型。本研究在模拟2-D ISING模型的相变时执行了大都市和集群算法。另外，由于可以将N量子系统映射到（n+1）-D经典系统，因此也研究了2-D量子ISING模型的相变。基于有限的尺寸缩放定理，与文献值相比，相比精确度以令人满意的精度计算。