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复杂量子系统的动力学：从理论到...
David J. Luitz（MPI-PKS，德累斯顿）Adam Nahum（巴黎ENS）Cécilerepellin（LPMMC，Grenoble）Guillaume Roux（LPTMS，ORSAY，ORSAY）Tommaso Roscilde（tommaso）Tommaso Roscilde（ens ens）lieon santos（yeshiva santos（Yeshiva）格雷诺布）主要主题将涵盖：·封闭，无序系统中的热化·开放的，驱动的触发系统·矩阵 - 产物态方法：DMRG/TEBD/PEPS·量子carlo方法中的量子carlo方法和平衡中的量子carlo方法光子系统，...
评估行业相关量子计算的要求
工业排班调度是制造业高效规划和运营的重要组成部分。挑战在于为具有多个生产基地的端到端制造系统找到最佳生产计划。该计划必须遵守许多约束，包括法律法规和生产基地之间有限的中间存储。在汽车行业等批量密集型行业，还必须满足生产目标走廊。优化目标是在满足所有约束的同时最大限度地降低劳动力成本。工业排班调度 (QISS) 的量子算法 [1] 提供了第一个完全量子的方法来寻找受数量约束的工业劳动力规划问题的精确解决方案。基于 Grover 自适应搜索 (GAS) [2, 3]，它继承了 Grover 算法相对于经典非结构化搜索方法（如蛮力搜索或随机搜索）的渐近二次加速。但是，这种二次加速导致实际加速的问题规模受到限制。一方面，寻求非常大的问题的精确解是不切实际的，因为：1）解决方案空间随着问题规模呈指数增长；2）约束通常对解决方案空间施加的结构非常小。因此，必须诉诸（经典的）启发式方法，例如模拟退火 [4] 或张量网络方法 [5]。另一方面，对于可以找到精确解的足够小的问题，与经典计算机相比，量子计算机的时钟速度较差，这往往会抵消二次加速 [6]。那么一个自然的问题是：是否存在一种机制，其中 QISS 可以返回精确的解决方案，其运行时间在现实世界中是可以接受的，并且优于经典的非结构化搜索？
母乳喂养对减轻……引起的疼痛的影响
摘要 目的：分析母乳喂养对减轻婴儿五联疫苗接种疼痛的影响，并确定抗伤害作用所需的母乳喂养间隔。方法：开放平行随机临床试验。90对母婴二元组参与，分为干预组1（n = 30），接种疫苗前五分钟母乳喂养；干预组2（n = 30），接种疫苗前五分钟和接种期间母乳喂养；对照组（n = 30），不母乳喂养。结果变量是FLACC量表测量的疼痛水平。数据分析采用描述性和推论性统计进行，应用Fisher's Exact、Kolmogorov-Smirnov、Kruskal-Wallis和Dunn's多重比较检验，显着性水平为0.05。结果：与对照组（疼痛平均值 7.43）相比，干预组 1 和 2 的五联疫苗引起的疼痛减轻（疼痛平均值分别为 6.06 和 3.83），干预组 2 的疼痛减轻更为显著（p < 0.001），这表明，为了降低疼痛程度，应在接种疫苗前和接种疫苗期间进行母乳喂养。结论：在接种疫苗前五分钟和接种疫苗期间进行更长时间的母乳喂养，可减轻五联疫苗引起的疼痛。未发现疫苗接种风险大于益处。这些结果表明，卫生专业人员应鼓励在疫苗注射前和注射期间至少五分钟进行母乳喂养，以达到抗伤害作用。巴西临床试验注册中心：RBR-9vh37wr。
实空间量子场的纠缠
我们引入了一种新方法，可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵（和相关量），量子场要么是自由的，要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比，以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点，我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场，其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是，我们恢复了一个众所周知的事实，即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减，正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导，以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后，我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了（除非在涂抹球体上进行粗粒化，在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制）。
使用机器学习的医疗紧急情况的药物推荐系统
在福祉相关的危机中，迅速而确切的医学建议对于患者的毅力和强大的治疗至关重要。本文使用人造的洞察力技术提出了一个药物思维框架，以在中心临床情况下进行动力和刷新药物选择。为提供确切的药物建议，该系统处理广泛的患者信息，例如临床编年史和持续的繁荣标记。由框架的中心确保了高精度和可信赖性，该中心由用于图片处理的最新计算，包括提取和订单。一个混乱组织用于支持该结构的显示，表明其优势在现有的心理模型中，并扩大了其紧急临床考虑的潜力。
