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量子景观中的非平凡对称性及其对量子噪声的弹性
对参数化量子电路（PQC）的成本景观知之甚少。然而，PQC在量子神经网络和变异量算法中都采用，这可能允许接近量子的优势。此类应用需要良好的优化器来培训PQC。重点的工作重点是专门针对PQC量身定制的量子意见的操作器。但是，对成本景观的无知可能会阻碍这种优化者的进步。在这项工作中，我们在分析中证明了PQC的两个结果：（1）我们在PQC中找到了指数较大的对称性，在成本景观中产生了最小值的指数较大的变性。另外，可以将其作为相关超级参数空间体积的指数减少。（2）我们研究了噪声下对称性的弹性，并表明虽然在噪声下是保守的，但非积极通道可以打破这些对称性并提高最小值的脱位，从而导致多个新的局部最小值。基于这些结果，我们引入了一种称为基于对称的最小值（SYMH）的优化方法，该方法利用了PQC中的基础对称性。我们的数值模拟表明，SYMH在存在与当前硬件相当的级别的情况下提高了整体优化器性能。总的来说，这项工作从局部门传输中得出了大规模电路对称性，并使用它们来构建噪声知识优化方法。
生成环境代表性基于实例的学习：认知模型
基于实例的学习理论（IBLT）建议Humans通过积累经验，以决策任务特征，执行的动作以及决策结果的实用性来学习动态决策任务。该理论已应用于在各种情况下基于实例的学习模型（IBL）模型。所有IBL模型应用程序的一个关键功能是累积基于实例的内存和基于识别识别的检索的方法。在几乎没有功能的简单任务中，可以假设使用所有相关信息来假设这些知识代表和检索。但是，当详尽的特征枚举不可行时，这些方法不能很好地扩展到复杂的任务。这要求认知建模者设计状态特征的任务特定表示以及相似性指标，这些指标可能很耗时，并且无法推广到相关任务。为了解决这个问题，我们利用人工神经网络（特别是常规模型（GMS））中的最新广告来学习复杂的动态决策制定任务的表示，而无需依赖领域知识。我们评估了一系列GM在形成表示代表方面的有用性，这些代表可以被IBL模型用于预测复杂决策任务中的人类行为。这项工作通过使用GMS形成表示形式并确定相似性来连接生成和认知模型。
公法118–172 118届国会法案
sec。2。日落的代理报告。（a）IN G ENERAL 。—《美国法典》第31条第31条第1125节通过（1）将第（c）款重新指定为第（d）款；（1）； （2）通过醒目的小节（a）和（b），并插入以下内容：‘（a）d efinitions。在本节中。6101注；公法109–282）。‘（2）P LAN或报告。“计划或报告”一词是指向国会，任何国会委员会或其小组委员会提交的任何计划或报告，不少于1个代理机构 - ‘（a）根据联邦法律；或‘（b）在国会报告的指示或要求上。‘（3）r corurring计划或报告。“重复计划或报告”一词是指本反复提交的计划或报告。‘（4）R高级国会委员会。—“涉及国会委员会”一词 - ‘（a）是指必须提交反复计划或报告的国会委员会； ‘（b）不包括仅提交众议院武装部队委员会或参议院的任何计划或报告。‘（b）验证您不必要的ePorts 。—‘（1）一般。-每个机构的负责人应包括在该机构的预算合理材料中，以下内容：‘（a）按照（2）和（3）的段落，以下：‘（i）'（i）每个反复出现的计划或报告代理机构的列表。
执行摘要
本专著的目的是研究未来威胁定义中的挑战。为了做到这一点，有必要了解威胁的识别源自何处，以及在国际政治关系的背景下如何以及为何进行这种识别。本分析大量运用了修昔底德的巨著《伯罗奔尼撒战争史》中的思想。本文努力解释为什么这部写于公元前 5 世纪晚期希腊的作品对我们今天具有很高的价值，因为它对我们理解我们当前乃至未来的安全环境至关重要。修昔底德至今仍与我们息息相关的原因，很好地体现在时间洪流这一高概念的强大含义中。本专著并不提出战略历史进程中没有发生任何重大变化的论点；那将是荒谬的。相反，我认为，自雅典和斯巴达之间的大战以来，制定和实践国家之道和战略的根本重要性并未发生重大变化。 1947 年，美国陆军上将乔治·卡特林·马歇尔在普林斯顿大学发表我刚才提出的主张时，很可能让听众大吃一惊。有时令人尴尬的兄弟俩——连续性和变化——占据了本书的大部分注意力。要定义未来的威胁，我们应该从哪里着手呢？显然，有一个基本而持久的问题，无论我们多么巧妙地尝试，都无法真正回避。具体来说，既然我们这里的主题是未来的威胁定义，那么对于物理定律，我们能做些什么呢？它剥夺了我们在未来详细考虑任何关于未来证据的能力。本书并不试图揭开未来威胁的定义。
![arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日](/simg/5\56ee5eed79ae946cc07c4009d723c7049b075cad.webp)
arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日
物理学在时间箭头方面面临尚未解决的难题。至少从 19 世纪末讨论玻尔兹曼 H 定理和洛施密特悖论以来，这一点就显而易见。尽管在将不同的时间箭头与宇宙的低熵大爆炸起源联系起来方面取得了进展，但由此产生的理解仍然不完整 [参见，例如，舒尔曼 (1997)]。尽管如此，“时间”箭头往往被视为理所当然，并且与运动学加动力学的“牛顿模式”相似 (Wharton, 2015)：人们通常认为物理系统总是可以描述为具有从过去到未来的“状态”(运动学)。也有一些众所周知的例外——并非所有物理模型都符合该模式的规则。例如，为了根据驻留作用原理找到系统在某一时刻的“状态”，我们必须指定其过去和未来边界的输入——位置坐标的值。这体现了“拉格朗日模式”，它需要一种一次性或块宇宙的方法。通过超越标准模式，我们可以摆脱传统思维的限制，对新的可能性持开放态度。在遇到僵局时，寻求这种自由尤其重要；本文提出了这样一种主张，即量子计算的惊人力量[即它与强形式的丘奇—图灵论题（Arora and Barak，2009）之间的紧张关系]正是那种要求放弃标准时间箭头的“悖论”。已经存在多条证据表明量子物理学与标准时间箭头存在争议[参见狄拉克（1938）； Wheeler 和 Feynman (1945, 1949) 在古典语境中的表现。早期的例子有：
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
孕产妇心理健康与幼儿发展，营养和儿童疾病之间的关联
纵向人群中的仅病例设计是识别影响疾病进展的疾病结果基因，途径和新颖目标的宝贵资源。这在阿尔茨海默氏病（AD）中特别相关，在阿尔茨海默氏病（AD）中，纵向人群衡量疾病的“进展”，这是由认知能力下降率定义的。在临床上，很少有AD的药物靶标是临床上的，而表型异质性是临床研究和基础科学的障碍。在四个队列中（n = 7241），我们进行了全基因组的关联研究（GWAS）和门德尔随机化（MR），以发现与进展并评估因果关系相关的新颖目标。我们通过得出AD风险和严重性的多基因风险评分（PR）来测试患者分层的机会，并测试了这些评分在预测进展中的价值。全基因组关联研究鉴定出与基因组显着性下进展相关的基因座（α= 5×10-8）； MR分析没有提供明显的证据表明，AD患者的认知能力下降与脑，脑脊液（CSF）和血浆中的蛋白质水平之间存在关联。AD风险的多基因风险评分并不能可靠地从缓慢的进步者中迅速分层；然而，一项更深入的研究发现，APOEε4状态预测淀粉样蛋白β和tau阳性与阴性患者（额外的APOEε4等位基因= 5.78 [95％置信区间：3.76–8.89]，p <0.001，p <0.001），当限制为可用的CSF生物标记数据的患者时。，在临床上相关的生物标志物表明诊断异质性的情况下，有证据表明先验确定的遗传危险因素可能具有这些结果没有提供证据表明与记忆率下降率有关的大效应，常见的基因座，表明基于常见的遗传危险因素的患者分层可能有限。
具有复合源极-...的单向 p-GaN 栅极 HEMT
硅基氮化镓高电子迁移率晶体管 (HEMT) 以其低成本、大面积应用等优势在功率器件应用领域引起了广泛关注 [1]。近年来，双向开关在轧机、电梯、风力发电等许多工业双向功率转换应用中备受青睐。此外，常闭单向 HEMT 是实现高性能双向开关的重要器件 [2,3]。常闭单向 HEMT 通常通过在 HEMT 的漏极中嵌入肖特基势垒二极管 (SBD) 来实现。目前已经采用了氟注入或金属氧化物半导体技术。然而，在常闭单向 HEMT 中尚未见具有良好阈值电压 (V th ) 可控性和稳定性的 p-GaN 栅极技术 [4] 的报道。此外，凹陷式肖特基漏极[5]和场板技术[6]可以为实现具有小开启电压（V on ）、高击穿电压（BV）和良好动态性能的单向HEMT提供相关参考。本研究通过实验证明了一种具有凹陷肖特基漏极和复合源漏场板的单向p-GaN HEMT（RS-FP-HEMT）。研究并揭示了漏极电压应力对动态性能的影响。实验。图1（a）和（b）分别显示了传统的带欧姆漏极的p-GaN HEMT（C-HEMT）和提出的RS-FP-HEMT的示意横截面结构。这两个器件都是在GaN-on-Si晶片上制造的。外延结构由 3.4 µ m 缓冲层、320 nm i-GaN 沟道层、0.7 nm AlN 中间层、15 nm Al 0.2 Ga 0.8 N 阻挡层和 75 nm p-GaN 层（Mg 掺杂浓度为 1 × 10 19 cm −3）组成。器件制造首先通过反应离子刻蚀 (RIE) 形成 p-GaN 栅极岛。然后，蒸发 Ti/Al/Ni/-Au 金属堆栈并在 N 2 环境中以 850 ◦C 退火 30 秒。形成凹陷的肖特基漏极
利用主动学习检索量子信息
引言：在过去的几十年里，机器学习从针对简单分类任务的（无）监督学习算法 [1-3] 发展到用于下围棋 [6] 和《星际争霸 II》[7] 的深度学习算法 [4,5]。通过使用标记数据进行调整，监督学习可以得到训练有素的分类或预测模型。然而，现实世界中的大多数数据都是未标记的，因此标记成本在化学/生物实验、工业破坏性测试等方面至关重要 [8,9]。与此同时，机器学习协议已经展示了其完成量子任务和研究量子系统特性的能力 [10-15]。这些协议已经应用于与量子信息检索相关的量子计量领域，利用强化学习 (RL) [ 16 ] 来控制测量过程的某些方面 [ 17 , 18 ]。我们还可以在科学文献 [ 19 ] 中找到用于测量控制的 RL 的量子版本 [ 20 , 21 ]。量子信息检索的关键问题是设计一个最优计划，使测量成本最小化，同时在没有明确定义奖励的情况下提取相关信息用于进一步的任务。主动学习 (AL) 基于这样一个假设：在一小组标记样本上训练的模型的表现可以与在所有样本都已标记的数据集中训练的模型一样好 [ 22 , 23 ]。因此，该框架非常适合解决上述关键信息问题的必要要求。简而言之，AL 考虑了标记成本，即测量造成的保真度损失。它分析最具信息量的模式（量子态），以提出保证最大知识增益的最少数量的标记（测量）。最近有研究建议将 AL 应用于量子信息 [ 24 ]，采用 AL 的定义如下
项目开发和预测试骨关节炎概念化问卷，以评估膝盖疼痛患者的知识和信念
许多患有骨关节炎的人认为，尽管有高级证据表明，但对关节的体育锻炼对关节是无益或危险的。对骨关节炎的科学了解的最新进展导致了新的治疗方法，这些治疗方法针对个人的状况以及最佳实践管理策略（例如体育活动）的重要性。概念上的变化被认为是一种重要机制，通过这种机制，例如疼痛科学教育等认知干预措施可以减轻疼痛并改善功能。目前尚无对骨关节炎概念化的具体评估，可以确定认知干预措施在影响膝关节骨关节炎患者的习惯变化方面的有效性。因此，我们旨在开发项目库，这是开发问卷的第一阶段，以评估人们对膝关节骨关节炎的概念，以及体育活动在管理骨关节炎中的作用。使用指南信息的混合方法设计，专家小组确定了与有关膝关节骨关节炎和体育活动（知识，信念，理解）有关的概念化有关的领域。小组创建了33个临时项目。定性和定量预测试被用来探索膝盖骨关节炎的人如何理解临时物品。十八人患有膝盖骨关节炎，完成了有关他们对每个临时项目措辞/语法的理解的认知访谈。临时物品库对100人进行了膝盖骨关节炎的现场测试。可读性是足够的，而验收的阅读性得分为57.7。尽管有14.7％的人使用了“完全同意”的响应选项，但只有3.4％的响应使用“非常分歧”选项，这表明可能的响应偏见。预测质量测试确定了对问卷指示的相关修改。专家小组评估了定性数据，以评估是否应修改项目以及如何修改项目以解决所识别的问题，从而最终有45个项目，这些项目可以在未来的研究中对精神属性进行评估。