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C11向IUPAP委员会主席和执行委员会报告
在两个空间维度中开发了非Fermi液体（NFL）的预测理论仍然是现代冷凝物理物理学的关键挑战。在真实材料的水平上，它可以洞悉诸如高-T_C超导性等紧迫问题，而从抽象的角度来看，它是对较低的2-D临界值的范式的范式，这是由于与有限密度的Fermions相互作用而引起的2-D关键性。功能性重新归一化组特别适合研究NFL，因为它可以处理其固有的强相互作用和非分析的算子[1,2] - 但是，由于准粒子图片的细分，人们对低能量现场理论的形式鲜为人知，而大多数理论方法的形式缺乏预测能力。我们试图通过使用已知的确切身份（例如由对称性的身份）来限制建模来解决此问题。具体而言，我们非扰动地研究了与2-D Fermi-surface相互作用的U（1）仪表的问题；早就知道，磁性矢量电势不会被颗粒孔连续体筛选，因此诱导了关键性[3,4]。我们首先展示了调节器与U（1）对称性的相互作用如何 - 特别是为了正确捕获Landau阻尼，我们需要一个软频率调节器来构成费米子，这破坏了仪表对称性并导致修改后的病房身份。这些身份虽然不及标准病房身份，但仍然提供耦合之间的确切关系并限制流量。[1] S. A. Maier和P. Strack，物理。修订版mod。物理。reizer，物理。我们讨论了该模型托管的NFL固定点，并演示了修改后的病房身份的合并如何影响其特性。我们对低能量物理诱导的UV-IR混合进行了一些评论，并通过规格对称性诱导的uv-ir混合，以及我们的结果对非Fermi液体的预测建模的含义。b 93，165114（2016）[2]84，299（2012）[3] M. Yu。 修订版 b 40，11571（1989）[4] S. Chakravarty，R。E。Norton和O. F.Syljuåsen，物理学。 修订版 Lett。 74，1423（1995）84，299（2012）[3] M. Yu。修订版b 40，11571（1989）[4] S. Chakravarty，R。E。Norton和O. F.Syljuåsen，物理学。修订版Lett。 74，1423（1995）Lett。74，1423（1995）
YANG-MILLS理论中的全球仪表对称性和空间渐近边界条件
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0，其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换，以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U（1）然后将其标识为全球仪表对称组，即u（1）本身。然而，在数学上还是概念上，这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是，限制g i的要求不仅源于能量的有限，而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求，以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外，我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成，即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后，我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论，并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
使用Lafesi磁电材料的热能收割机
在连续变化（CV）量子物理学中，高斯国家长期以来一直是研究的富有成果的话题[1-10]。它们自然而然地作为热状态形式的许多非相互作用颗粒的系统的基础状态[11]，或描述了由激光发出的光的相干状态[3]。通过非线性过程，可以将噪声降低到超过射击噪声限制（以互补可观察到的噪声增加的价格），并产生挤压状态[12-17]。出于Metrol-Ogy的目的，这种挤压状态通常足以获得性能的显着提升[18-21]。在理论上，高斯州相对容易处理[8，9]。高斯智能功能描述了连续变量可观察物的量子统计（例如，量子光学中的四倍）。所有有趣的量子特征都可以从相协方矩阵中推导，该协方差矩阵表征了相位空间上的高斯分布。因此，每当模式的数量仍然有限时，符号矩阵分析的技术就足以研究高斯量子状态。这已经对高斯州的纠缠特性产生了广泛的了解[22-27]，最近它也导致了高斯州的量子转向（参见[28]）的发展[29-32]，我们将其称为Einstein-Podolsky-Podolsky-podolsky-podolsky prosen（Epr）。即使它们具有许多优势，高斯州对
基因筛查揭示了 BAP1 缺陷间皮瘤中新的可靶向弱点 Pandey, Gaurav Kumar; Landman, Nick; Neikes, Hannah K.; Hulsman,
Gaurav Kumar Pandey、1,4,6,7 Nick Landman、1,4,7 Hannah K. Neikes、2,4 Danielle Hulsman、1 Cor Lieftink、3 Roderick Beijersbergen、3 Krishna Kalyan Kolluri、5 Sam M. Janes、5 Michiel Vermeulen、2,4 Jitendra Badhai、1,4,8、* 和 Maarten van Lohuizen 1,4,8,9, * 1 荷兰癌症研究所分子遗传学部，Plesmanlaan 121, 1066CX 阿姆斯特丹，荷兰 2 奈梅亨内梅亨大学理学院分子生物学系，奈梅亨，荷兰 3 分子癌发生部，NKI 机器人和筛查中心，荷兰癌症研究所，荷兰阿姆斯特丹 4 Oncode 研究所，乌得勒支，荷兰 5 伦敦大学学院呼吸科肺活体研究中心，伦敦大学学院，雷恩大厦，伦敦，英国 6 现地址：印度瓦拉纳西 221005 贝拿勒斯印度教大学动物学系 7 以下作者贡献相同 8 资深作者 9 主要联系人 *通信地址：j.badhai@nki.nl (JB)，mvlohuizen@nki.nl (MvL) https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100915
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
气候变化对南部高卢南部农业和经济的影响：基于代理的建模的新观点
罗马气候最佳（RCO）和后期的古董小冰河时代（Lalia）对罗马帝国的兴衰产生了什么影响？我们的文章提出了一种基于代理的建模（ABM）方法，以评估气候变化对南部高卢南部葡萄园，橄榄树和谷物农场的利润的影响，这是罗马时期的主要财富来源。该ABM模拟了一个农业生态系统模型，该模型从古气候数据中处理潜在的农业产量值。该模型计算出销售农作物的农业剥削的收入，其年度体积根据气候和市场价格而变化。通过从收入中扣除运营和运输成本来计算不同农业剥削的潜在利润。我们得出的结论是，罗马时期的温暖和潮湿的气候可能对公元前2世纪和公元3世纪之间的葡萄酒和橄榄农场的盈利能力产生了极为有益的影响，但对谷物生产的影响较小。随后，在古董晚期的冰河时代晚期（公元4世纪），农场的潜在盈利能力显着下降。将我们的模型结果与考古数据进行比较，使我们能够讨论这些气候波动对农业和经济增长的影响，然后从古物的开始到结束。
向豪登省立法机关的季度绩效报告
总理Panyaza Lesufi还在埃及共和国的开罗。峰会发生在2024年11月4日至04年之间。＃WUF12是一个由联合国（UN）于2021年建立的高级论坛，由联合国人类定居计划（UN-HABITAT）召集。总理与人类定居点MEC，Tasneem Motara和环境MEC，Shiela Mary Peters一起加入。南非人口的40％居住在豪登省，开普敦，埃塞克维尼和纳尔逊·曼德拉湾。改变人类定居点和南非的国家航天经济需要协作计划，协调的投资，交付和共同的目标。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
用于非高斯光子量子态产生的多路复用合成器
摘要 处理具有非经典光子统计的简单有效的光子态源对于实现量子计算和通信协议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种创新方法，与以前的提案相比，该方法大大简化了非高斯状态的制备，利用了现代量子光子学工具提供的多路复用功能。我们的提案受到迭代协议的启发，其中多个资源一个接一个地组合在一起以获得高振幅的复杂输出状态。相反，在这里，协议的很大一部分是并行执行的，通过使用沿与所有输入模式部分重叠的模式的单个投影测量。我们表明，我们的协议可用于生成高质量和高振幅的薛定谔猫状态以及更复杂的状态，例如纠错码。值得注意的是，我们的提案可以用实验中可用的资源来实现，突出了它的直接可行性。