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1 谐振子：经典与量子
回顾该学科的创立历史，大约从 1900 年到 1930 年代中期，涉及数十位物理学家甚至一些数学家的工作，涉及许多实验和观察，以及许多错误的开始和停止，我们将微积分呈现为既成事实，然后回溯以填补我们的理解。不过，读者一开始就应该明白，这种微积分有大量的实验依据。在这个开场讲座中，我们通过一个例子对比了经典力学和量子力学。这个例子清楚地说明了牛顿定律所表达的经典世界观与量子力学规则所表达的现代世界观之间的差异。谐振子是典型的物理系统，因此，对它的分析，无论是经典的还是量子的，都是该学科的原型。在本讲座中，我们将回顾谐振子的经典处理，并概述量子处理。量子处理似乎是临时的、没有动机的，应该会引起一些不安，甚至困惑。读者会看到，经典处理的方法和结果的极端简单性与量子处理的复杂性形成鲜明对比。事实上，虽然经典处理的应用和含义从数学本身就很明显，但量子处理的方法和结果却需要解释和阐释。我们在这里给出了量子处理的标准解释，但读者会发现，我们的解释虽然内部连贯，但却没有动机。这种解释是在数年的时间里与量子力学机制本身的发展同时发展起来的，但读者应该知道其他解释也是可能的。在本讲座的最后，我们将深入探讨一些围绕量子力学解释的基础问题。这与我们在本书中的其余部分的做法有所不同，在其余部分中，形式主义的发展优先于哲学问题。1 尽管如此，我们希望读者从一开始就意识到，量子力学的世界观与经典的世界观截然不同，留下了许多深刻的哲学问题。欢迎来到量子世界！
在课堂上使用人工智能
一方面，有人认为不应该允许在课堂上使用人工智能，因为这会导致学生过度依赖技术，从而阻碍学生的学习和技能发展。人工智能技术非常强大。虽然它们可以帮助学生完成各种学习任务，但学生可能会过度使用这些技术，以至于他们无法培养独立解决问题所需的技能。人工智能在课堂上的使用可能会变得如此普遍，以至于学生在大多数任务和决策中都依赖该技术。因此，有人认为，在课堂上使用人工智能可能是有害的，因为学生永远不会培养独立解决问题和推理所需的技能。由此导致的技能缺乏可能会对学生的自主性产生深远影响。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
部门分类方法
bezero部门分类的轮廓3方法论3 1。简介4贝泽部门分类的概述4 BEZERO分类结构5 2。项目资格7 3。数据和数据源7 4。BeZero部门分类委员会7 5。Guidelines for BeZero Sector Classification 8 Project data collection 9 Sector classification by primary project activity 9 One project activity maps to one BeZero sub-sector 9 Project is applicable to multiple BeZero sub-sectors and provides quantitative data on credit issuance 9 Project activity matches with multiple BeZero sub-sectors and does not provide quantitative data on credit issuance 10 Review process 11 Appendix A: Sector Classification Definitions (Version 2.1) 12 10 Energy 12 20家庭设备13 30工业流程14 40基于自然的解决方案15 50工程碳清除16 60浪费17附录B：更新和审查18附录C：标准机构和相关注册表（非避免）19
Kittrell - 课堂上的人工智能（AI）
Archibald, M., & Clark, A. (2023)。聊天 GTP：它是什么以及护理和健康科学教育如何使用它？《高级护理杂志》，第 4 期。https://doi.org/10.1111/jan.15643 Buchanan C.、Howitt ML、Wilson R.、Booth RG、Risling T. 和 Bamford M. (2021)。预测人工智能对护理教育的影响：范围审查。《医学杂志》
新前沿级天王星轨道器的研制
1 约翰霍普金斯应用物理实验室，空间探索部门，马里兰州劳雷尔 20723，美国； Ian.Cohen@jhuapl.edu 2 SETI 研究所，美国加利福尼亚州山景城 94043 3 美国国家航空航天局艾姆斯研究中心，空间科学和天体生物学部，美国加利福尼亚州山景城 94043 4 爱达荷大学物理系，美国爱达荷州莫斯科 83844 5 现就职于罗彻斯特理工学院，Chester F. Carlson 成像科学中心，美国纽约州罗彻斯特 14623 6 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，科学与探索理事会，美国马里兰州格林贝尔特 20771 7 汉普顿大学，大气与行星科学系，美国弗吉尼亚州汉普顿 23668 8 德克萨斯大学奥斯汀分校，地球物理研究所，美国德克萨斯州奥斯汀 78758 9 兰开斯特大学物理系，英国兰开斯特 LA1 4YW 10 加州理工学院喷气推进实验室，帕萨迪纳，CA 91109，美国 11 莱斯特大学物理与天文学院，莱斯特，LE1 7RH，英国 12 巴黎大学/巴黎环球物理研究所，宇宙化学、天体物理学和实验地球物理学系，F-75005 巴黎，法国 13 法国国家科学研究中心 ( CNRS ) / 空间研究和天体物理仪器实验室 ( LESIA ) / 巴黎-默东天文台，F-92190 默东，法国 14 美国国家航空航天局兰利研究中心，汉普顿，VA 23666，美国 15 内布拉斯加大学 - 林肯分校，物理与天文系，林肯，NE 68588，美国 16 苏黎世大学，理论天体物理与宇宙学中心，计算科学研究所，190 CH-8057 瑞士苏黎世 17 利物浦大学地球、海洋与生态科学系，利物浦，L69 3BX，英国 18 东北大学行星等离子体与大气研究中心，青叶，仙台，宫城 980-8578，日本 19 美国自然历史博物馆天体物理学系，纽约，NY 10024，美国 20 哥伦比亚大学天文学系，纽约，NY 10027，美国 21 艾克斯-马赛大学马赛天体物理实验室，F-13013 马赛，法国 22 意大利国家天体物理研究所 ( INAF ) / 空间天体与行星研究所 ( IAPS )，I-00133，罗马，罗马，意大利 23日本宇宙航空研究开发机构宇宙航行科学系，日本神奈川县相模原市 252-5210 24 约翰霍普金斯大学 Morton K. Blaustein 地球与行星科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21218 25 德国航空航天中心 (DLR)，行星研究所，德国柏林 Rutherfordstrasse 2, D-12489 26 加州大学伯克利分校天文系，美国加利福尼亚州伯克利市 94720 27 伯尔尼大学空间探索与行星部门，Hochschulstrasse 6, 3012 伯尔尼，瑞士 收到日期 2021 年 10 月 21 日；修订日期 2022 年 1 月 27 日；接受日期 2022 年 1 月 31 日；发布日期 2022 年 3 月 8 日
CBSE类12生物学注释第11章生物技术
1。复制的起源（ORI）：从中开始复制的序列。当DNA链接到该序列时，它可以在宿主细胞中复制，从而控制链接的DNA的拷贝数。2。可选标记：这有助于通过编码对抗生素（例如氨苄西林或四环素）的抗性来识别和选择转化的细胞。这些标记被用来区分非转化剂和转化剂，从而确保只有重组DNA的细胞存活。3。克隆位点：插入异物DNA需要限制酶的单个识别位点。多个限制位点可以生成使克隆过程复杂化的片段。外源DNA的插入通常会破坏一种抗生素抗性基因之一，有助于鉴定成功的重组剂。4。插入灭活：该技术用于识别重组质粒。当插入异物DNA片段时，它会破坏基因的编码顺序，例如蓝白选择过程中的Lac Z基因。重组菌落由于lac z基因的失活而显得白色，而非重组剂显得蓝色。5。植物和动物的载体：在植物中，细菌农杆菌tumefaciens提供T-DNA，转化植物细胞并将其修改为肿瘤细胞。ti
开放世界的语义细分包括类相似性
解释摄像机数据是自主行动系统（例如自动驾驶汽车）的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境，并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段，即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法，该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割，同时可以识别新类别，而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外，为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量，这在下游任务（例如计划或映射）中可能是有用的信息。通过广泛的实验，我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果，并且可以区分不同的未知类别。