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量子格里菲斯（Griffiths）在安德森（Anderson）临界绝缘体过渡的三维超导体中的奇异性
无处不在的真实材料无处不在，可能会对量子相跃迁产生巨大影响。源自该疾病增强的量子波动，量子格里菲斯（Griffiths）奇异性（QGS）已被揭示为低维超导体的量子关键性的普遍现象。然而，由于波动效应较弱，在三维（3D）超导系统中检测实验的QGS非常具有挑战性。在这里，我们报告了与从3D超导体到Anderson临界绝缘体MGTI 2 O 4（MTO）中量子相过渡相关的QGS的发现。在垂直磁场和平行磁场下，在接近量子临界点时的动力学临界指数会发散，证明存在3D QGS。在3D超导体中，MTO显示出相对强大的波动效应，其特征是广泛的超导过渡区域。增强的波动可能是由安德森本地化的迁移率边缘引起的，最终导致发生3D量子相变和QGS。我们的发现提供了一种新的观点，可以理解强烈无序的3D系统中的量子相变。
在达尔文数据集上对阿尔茨海默氏病的预测，并具有降低性和解释性技术
摘要：神经细胞的进行性变性会导致神经退行性疾病。例如，阿尔茨海默氏症和帕金森氏病逐渐降低了个人的认知能力和运动技能。借助治愈知识，我们的目标是通过诉诸康复疗法和药物来减缓其影响。因此，早期诊断在延迟这些疾病进展的过程中起着关键作用。发现针对特定任务的手写动力学分析被认为是提供这些分歧的早期诊断的有效工具。最近，引入了带有手写（Darwin）数据集的诊断阿尔茨海默氏症。它包含来自174名参与者（诊断为阿尔茨海默氏症与否）的手写样本的记录，执行25种特定的手写任务，包括命令，图形和副本。在本文中，我们探讨了降低维度，解释性和分类技术的Darwin数据集的使用。我们确定用于预测阿尔茨海默氏症的最相关和决定性的手写功能。从具有不同组的原始450个功能的原始集合中，我们发现了小的特征子集表明，执行空中运动所花费的时间是预测阿尔茨海默氏症的最具决定性的功能。
远端半径裂缝的多轴伏锁板位置的三维分析
抽象背景是为了避免使用多轴伏锁板（VLP）进行远端半径骨折的骨质合成时，避免螺钉渗透到关节中，重要的是要注意，根据板位置，最佳螺丝插入角度。目的本研究的目的是2倍：第一，以评估最远端板块位置的差异，其中螺钉在三维（3D）半径模型中未渗透到关节中；其次，评估板位置与远端半径的横向直径之间的关系。患者和方法对健康手腕进行了30张普通X射线和计算机断层扫描（CT）扫描。横向直径在普通X射线上测量。3D半径模型是从CT数据中重建的。使用多轴VLP的3D图像研究在三个不同的螺钉插入角处最远端板块位置。测量了伏特关节边缘和板边缘之间的线性距离，并比较不同的螺丝插入角度。还评估了板位置与横向直径之间的相关性。另外，最远端螺钉位置和关节表面之间的关系与远端半径裂缝一起确定。结果，相对于中性的最佳位置在远端挥杆中为2.7 mm，在近端摆动中为1.9 mm。线性距离与每组的横向直径显着相关。这些结果可能是术前计划的参考。证据级别III。证实，最远端螺钉位置和关节表面之间的关系适用于实际情况。结论结果表明，多轴VLP的最远端位置取决于螺钉插入角，并且随着横向直径的增加而变得更加近端。
高维量子键的补充材料...
本节详细阐述了用于我们的自旋轨道Qudit生成和检测的光学设置。发射器负责秘密密钥生成，如图S2A。 1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。 因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。 通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。 由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。 为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。 来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。 最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。S2A。1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
三维石墨烯复合材料的最新进展用于光催化
摘要：通过光化学方法将太阳能转换为燃料/化学物质，对满足全球能源需求的有很大的希望。目前，由于其氧化性和可还原性的双重优势，半导体光电素与氧化还原技术结合在污染物降解和继发能量产生方面进行了深入研究；但是，仍然存在挑战，特别是随着转化效率提高。自2004年石墨烯的初步引入以来，由于其特性较大的特定表面积，丰富的孔结构，可调节的带隙和高电导性，因此，三维（3D）基于石墨烯的光催化剂引起了极大的关注。在此，本综述提供了基于3D石墨烯的常用光催化剂的深入分析，概述了其构造策略以及最近在有机污染物的光催化降解中的应用，H 2 Evolution和CO 2减少。此外，本文探讨了3D石墨烯在增强光催化性能中所起的多方面角色。通过提供全面的概述，我们希望强调3D石墨烯是一种对环境有益的材料的潜力，并激发为未来应用的更高效，更具用力的基于石墨烯的气瓶光催化剂的开发。
MQT Qudits：混合维量子计算的软件框架
量子计算有望在许多领域超越传统设备的极限。尽管取得了令人瞩目的进展，但当前的研究主要集中在量子比特上。同时，基于多级 qudit 系统的量子硬件提供了一系列优势，包括扩展的门集、更高的信息密度和更高的计算效率，这可能在克服传统机器和当前基于量子比特的量子设备的局限性方面发挥关键作用。然而，使用 qudits 不仅在实验控制方面面临挑战，而且在算法开发和量子软件方面尤其如此。在这项工作中，我们介绍了一种开源工具 MQT Qudits，它是慕尼黑量子工具包 (MQT) 的一部分，旨在帮助设计和实现混合维 qudit 设备的应用程序。我们为混合维度系统指定了一种标准化语言，并讨论了电路规范、硬件门集编译、高效电路模拟和开放挑战。 MQT Qudits 可在 github.com/cda-tum/mqt-qudits 和 pypi 上的 pypi.org/project/mqt.qudits/ 上获取。