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广义振幅的信息论方面
广义振幅阻尼通道 (GADC) 是基于超导电路的量子计算中的噪声源之一。它可以被视为玻色子热通道的量子比特类似物，因此可用于在低温系统存在背景噪声的情况下对有损过程进行建模。在这项工作中，我们对 GADC 进行了信息论研究。我们首先确定 GADC 纠缠破坏的参数范围以及可抗降解的范围。然后，我们为其经典、量子和私有容量建立了几个上限。这些界限基于数据处理不等式和信息论量的均匀连续性以及其他技术。我们对 GADC 量子容量的上限比最近在 [Rosati et al ., Nat. Commun. 9, 4339 (2018)] 中报道的 GADC 整个参数范围的已知上限更严格，从而缩小了下限和上限之间的差距。我们还建立了 GADC 的双向辅助量子和私有容量的上限。这些界限基于压缩纠缠，并通过构建特定的压缩通道来建立。我们将这些界限与最大 Rains 信息界限、互信息界限和另一个基于近似协方差的界限进行比较。对于所有考虑的容量，我们发现各种技术都可用于建立界限。
量子发射器的广义自主优化
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是，当针对实际可制造系统时，组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战，我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器，我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域，并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
量子场的广义对称性和相位
对称性是一种不变性：数学对象在一系列运算或变换下保持不变的性质。物理系统的对称变换是理解自然物理定律的基石之一。以恒定相对速度运动的观察者之间的对称性使伽利略提出了相对论原理，为现代物理学的基础提供了初步见解。正是控制麦克斯韦方程的对称性，即洛伦兹群，使爱因斯坦将伽利略的思想推广到狭义相对论，这是我们理解基本粒子运动学以及原子核稳定性的基础。在量子领域，由于自旋和统计学之间的深层联系，人们可以从对称性开始解释元素周期表。从更现代的角度来看，洛伦兹群的表示理论为开始组织相对论量子场理论提供了起点。基本粒子的量子数由对称群组织。对称群与规范对称性、自发对称性破缺和希格斯机制一起被用来构建基本粒子的标准模型，这是 20 世纪最伟大的科学成就之一。随着与扩展算子相关的各种新型对称性的发现，量子场论的最新研究正在经历一场进一步的革命。这些广义全局对称性 [1] 包括高阶形式对称性、范畴对称性（如高阶群对称性或不可逆对称性），甚至更普遍的子系统对称性等。这些新颖的对称性从根本上扩展了以前仅仅基于李代数和李群数学的标准对称概念，它们基于更先进的数学结构，概括了高阶群和高阶范畴。广义对称性有望对我们理解从凝聚态物理学到量子信息、高能物理学甚至宇宙学等各个物理学领域相关的量子场动力学产生深远的影响。1
广义 W 态和非局部魔法
量子模拟的复杂性并非仅仅源于纠缠。量子态复杂性的关键方面与非稳定器或魔法有关 [1]。Gottesman-Knill 定理 [2] 表明，即使是一些高度纠缠的状态也可以被有效地模拟。因此，魔法是一种资源，代表准备量子态所需的非 Clifford 操作（例如 T 门）的数量。我们使用稳定器 R´enyi 熵 [3] 证明，与具有零动量的状态相比，具有非零晶格动量的退化量子多体基态允许魔法的增量 [4]。我们通过分析量化了这一增量，并展示了有限动量不仅增加了长程纠缠 [5]，还导致魔法的变化。此外，我们还提供了 W 状态及其广义（量子信息界经常讨论）与受挫自旋链基态之间的联系。
开发通用船上响应监测 ...
根据性能要求分析制定了标准船舶响应监测器 (SRM) 的设计规范。性能要求分析中解决的问题包括主要和可选系统功能、传感器和接口、封装、显示和控制以及选择合适的控制器。讨论了所审查选项的成本影响，并制定了基本 SRM 的建议。结论是，为了确保运营公司接受，SRM 应设计为单一功能桥接仪器，其购买和安装费用在 30,000 至 40,000 美元之间。根据这些结论，开发了设计并给出了在项目第 11 阶段评估的设备的规范。推荐的设计包括标准工业测量和控制硬件，这些硬件在用高级语言编写的软件控制下运行。如果将来需要，这将提供可移植性以替代硬件。评估单元应配备两个标准加速度计和两到四个由运营公司选择的附加传感器。应配置该单元，以便评估包装、显示和控制方面的变化。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
神经表征的广义形状度量
理解生物和人工网络的运作仍然是一项艰巨而重要的挑战。为了确定一般原则，研究人员越来越有兴趣调查大量经过类似任务训练或生物学上适应类似任务的网络。现在需要一套标准化的分析工具来确定网络级协变量（例如架构、解剖大脑区域和模型生物）如何影响神经表征（隐藏层激活）。在这里，我们通过定义量化表征差异的广泛度量空间系列为这些分析提供了严格的基础。使用此框架，我们修改了基于典型相关分析和中心核对齐的现有表征相似性度量以满足三角不等式，制定了一个尊重卷积层中归纳偏差的新度量，并确定了近似欧几里得嵌入，使网络表征能够纳入几乎任何现成的机器学习方法中。我们在生物学（艾伦研究所脑观测站）和深度学习（NAS-Bench-101）的大规模数据集上展示了这些方法。在此过程中，我们确定了可根据解剖特征和模型性能进行解释的神经表征之间的关系。
广义发展计划（GDP）清单
考古特征或历史街区；x. 对任何已知埋葬地点的确认；xi. 对现场任何洪泛区、资源保护区、湿地、陡坡、溃坝淹没区的确认；xii. 停车场，包括所需停车场和拟议停车位的列表。xiii. 一份表格，其中包含对地块覆盖率和不透水表面率的计算。2. 拟议开发项目半英里范围内所有主要交叉路口的标识和距离；3. 整个地块的边界，包括路线和距离；4. 主题地块内任何现有或拟议的地块线、地役权或通行权；5. 主题地块和所有相邻财产的当前分区和主要用途；6. 本章第 6 条所述的任何重叠分区边界的图形描述； 7. 所有现有和拟议的建筑物、构筑物、附属构筑物（包括室外照明、围栏、自行车架、墙壁或树篱、垃圾箱）、标志、景观美化和缓冲区、雨水管理设施和其他改进设施的大致位置、大致尺寸、高度、楼层数和退距的图形描述；8. 所有水体、美国地质调查局常年溪流、洪泛区、资源保护区、流域、湿地、溃坝淹没区和陡坡的边界的图形描述；9. 一份概括性的景观规划，其中显示现有植被、拟议的清理范围，并指明根据本章第 5 条第 5 款的景观美化和缓冲场要求将安装的植被的位置和类型，以及任何其他拟议的屏障、缓冲场或景观美化的大致位置和材料描述； 10. 现有和拟议的停车和装卸区以及任何其他不透水表面（如车道、街道（及名称）、人行道、自行车道或多用途小道以及运动场地）的位置和尺寸； 11. 所有出入口的位置和描述，包括所有拟议的地块间连接； 12. 拟议开发项目在平面图上显示的每一段道路上产生的预计每日车辆出行次数；
广泛的肌无力 - vyvgart hytrulo
Vyvgart和Vyvgart Hytrulo可能会引起严重的副作用，包括感染。Vyvgart和Vyvgart Hytrulo可能会增加感染的风险。efgartigimod alfa-fcab治疗的患者最常见的感染是尿路和呼吸道感染。感染的体征或症状可能包括发烧，发冷，频繁和/或疼痛的排尿，咳嗽，疼痛和阻塞鼻腔/鼻窦，喘息，喘息，呼吸急促，疲劳，喉咙痛，咽喉痛，过量的痰，鼻痛，鼻痛，背痛，背痛和/或胸痛。
