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1 量子密码学：BB84量子密钥分发
值得注意的是，这些看似负面的特征可以产生积极作用，为某些密码和信息安全问题提供宝贵的益处，而在某些情况下，传统信号无法实现这些益处。例如，直观地讲，在远距离通信中，(b) 意味着任何试图在途中窃听消息的行为都必须在信号上留下痕迹，然后原则上可以通过接收方与发送方（公开）讨论的行为检测到。事实证明，这可用于提供可证明安全的通信，以防止窃听。另一方面，传统消息总是可以在途中被读取，并完好无损地发送给接收方。此外，事实证明（参见下文），(a) 对通信者的影响可以通过适当巧妙（非显而易见）的协议来规避，该协议涉及他们之间的进一步（公开）讨论。
不饱和音箱-NSF -PAR
对从自然界借用这种聪明的认可范式的潜力感兴趣，以解决立体选择性的综合挑战性主题。在本说明中，我们报告了在基态下参与推定的C -H··N/π相互作用的类固醇夹管。然而，一组互补的C - H··O氢键决定了在过渡态中与选择液的反应的高度非映选择性且显然是对比型磺酰基的氟化。我们开始使用脱氢表雄酮（DHEA）研究，这是一种必不可少的人类类固醇，也以prasterone的名称在药品上使用。5我们认为，DHEA对药物相关的ENONE 6的氧化将提供合适的手柄，以使类固醇骨骼的功能降低具有芳族部分，具有适当的方向，可以将分子内部堆叠在类固醇的α-或β-面上。7因此，根据我们先前发布的协议进行了DHEA二乙烯酮衍生物的简洁合成，其次是8，然后是
基于人工智能的职业指导
对于学生来说，选择职业并不总是一件容易的事，特别是因为这个决定应该基于一些标准，而且是在相当早的年龄做出的。这个重要的决定会影响学生的学业和职业生涯。糟糕的教育或职业指导可能是一些教育和社会问题的开端：失败、辍学、缺乏技能、融入困难、失业等。职业发展是一个终生的过程[2]。影响你职业发展的因素有很多，包括你的兴趣、技能、价值观、个性、背景和环境。指导是一个术语，有时被广泛用于指为任何教育、职业或个人问题提供建议或帮助[1]。它也可以被称为特定学校提供的一项服务，帮助一个人做出明智的决定和改变，以发展他们作为个人和社会贡献成员的潜力。指导是一个帮助的过程
智力？理解力？智慧？
现在，我并不是神经网络或其他形式的人工智能领域的专家。相反，作为一名天文学家和物理学家，我以用户的身份来讨论这个话题。随着望远镜技术的进步，尤其是电子探测器的进步以及处理这些探测器信号的方式，天文学现在正被“大数据”淹没……数据量如此之大，以至于我们以前处理结果的方式根本行不通了。（我年纪大了，还记得我们曾经很高兴能有任何数据！）相反，我们依靠巧妙的计算算法（我没有参与编写）来筛选我们观察到的东西。该算法可能表明一个物体可能是 X 射线源，另一个物体可能是行星形成的地点，等等。
具有先天计算能力的概率骨骼赋予大脑样神经网络
遗传编码的结构赋予大脑的神经网络具有先天的计算能力，可在出生后立即实现异味分类和基本运动控制。还可以推测，新皮层微电路的刻板印象层流组织提供了基本的计算功能，随后可以在其中构建。但是，它已经确定了自然如何实现这一目标。从人工神经网络中获得的见解无助于解决此问题，因为他们的计算能力是由于学习而导致的。我们表明，对不同类型的神经元功能之间的连接概率进行了基因编码的控制，用于将大量计算能力编程到神经网络中。这种见解还提供了一种通过巧妙的初始化来增强人工神经网络和神经形态硬件的计算和学习方法的方法。
![arXiv:2311.13040v2 [quant-ph] 2024 年 1 月 25 日](/simg/0\05003a9fc4dd275fc6d668a93bb877bb0a57e4ef.webp)
arXiv:2311.13040v2 [quant-ph] 2024 年 1 月 25 日
彭罗斯拼贴 (PT) 是一种本质上非周期性的平面拼贴方法，具有许多显著的特性。量子纠错码 (QECC) 是一种巧妙的方法，它通过一种复杂的冗余对信息进行编码，从而保护量子信息免受噪声的影响。尽管 PT 和 QECC 似乎完全不相关，但在本文中，我们指出 PT 产生了（或者在某种意义上是）一种卓越的新型 QECC。在此代码中，量子信息通过量子几何进行编码，并且任何有限区域中的任何局部错误或擦除（无论多大）都可以诊断和纠正。我们还构建了此代码的变体（基于 Ammann-Beenker 和斐波那契拼贴），它们可以存在于有限空间环面上、离散自旋系统或任意数量的空间维度中。我们讨论了与量子计算、凝聚态物理和量子引力的联系。
面向具有知识能力的人工智能：能够看、说、行动和了解的代理
人工智能领域自诞生之日起就对知识感兴趣，它使用精心设计的规则和从人类那里收集的知识来构建有效的专家系统。从那时起，许多领域，如计算机视觉和自然语言处理，一直由使用大型数据集的大规模端到端学习所主导。这往往使知识成为许多重要问题的后续考虑。然而，随着我们在 ImageNet 挑战赛 [ 294 ] 等大型挑战和数据集上的表现达到饱和，并且该领域越来越关注诸如大类别识别和完全具身人工智能（需要理解多种模态的代理）的问题，知识将变得更加重要。在本文中，我们认为，要实现聪明机器人或具身人工智能的目标，我们需要处理视觉、语言和动作这三种模态。我们进一步认为，知识是连接这些模式的关键部分。
2023 年年度报告
成员国通常拥有自己的高速公路，因此政府可以一次性通过一项政策在全国范围内推广。但是，正如瓦莱安委员在今年 1 月的一次会议上问我的那样：“对于各个城市和市政当局来说，地方层面的解决方案是什么？欧洲如何确保开放和竞争的市场，以实现高质量的充电？”德国的 Deutschlandnetz 招标就是一个很好的例子。它的解决方案是让中央政府（它在当地几乎没有权力）进行招标并选择特许经营者在选定的搜索区域建造充电站。选定的特许经营者将与地方当局接洽，共同决定建造充电站的合适（市政）土地。这减轻了市政当局的复杂法律要求，但确保了竞争和开放的市场，所有利益相关方都可以参与并提供高质量的充电基础设施。聪明，我只能这么说。
里德伯原子模拟器和量子多体伤痕
哈佛大学的 Lukin 团队（Bernien 等人）利用里德堡原子阵列 4 实现了一个 51 量子比特的量子模拟器，避免了这些问题。利用里德堡原子的长寿命和强相互作用，以及巧妙的捕获技巧，他们能够创建一个模拟 Ising 型量子自旋模型的量子材料系统。他们观察到有序态的不同相，这些相破坏了各种离散对称性。此外，尽管这个系统不可积，但他们观察到似乎是非遍历的奇异多体动力学。这暗示了量子多体疤痕的观察。在他们的论文发表后，利兹大学的 Turner 等人发表了一篇理论论文，使用与 Lukin 团队所做的实验工作相同的系统，但使用 L = 32 作为系统大小。他们进一步将实验观察结果解释为由于光谱中的特殊本征态导致的弱遍历性破坏的结果。这类似于混沌非相互作用系统中的量子伤痕。5