XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLawrence
劳伦斯·伯克利国家实验室
量子计算机最有希望的应用之一是量子材料的动态模拟。当前的硬件设定了严格的限制，即在这种分解开始损坏结果之前可以运行多长时间。jarzynski平等，一种易流的定理，可以从短而非平衡动力学模拟的集合中计算平衡自由能差异，可以利用量子计算机上的短时模拟。在这里，我们提出了一种基于jarzynski平等的量子算法，用于计算量子材料的自由能。我们使用量子模拟器和实际量子硬件上的横向场模型演示了我们的算法。由于自由能是一种中央热力学特性，它允许一个人几乎可以计算物理系统的任何平衡特性，因此在future中对较大量子系统执行此算法的能力具有对广泛应用的影响，包括相位图的构建，运输特性和抗压力常数以及计算机辅助药物设计的构建。
劳伦斯伯克利国家实验室
免责声明 本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。
Lawrence H. Mokhiber，MS，RPH，2021年2月4日
，如果我也没有借此机会来强调总督在预算中加入扩大的协作药物治疗管理（CDTM）的支持和赞赏，我肯定会被解雇。顾名思义，这是一种药剂师/医师关系，旨在优化有效性和安全角度的药物结果。我全心全意地支持并感谢将CDTM扩展包含在预算中。这种基于团队的以患者为中心的护理方法反复证明了更好的治疗结果，并减少了不良反应，最终将其转化为大量成本节省。通过在纽约州扩大该计划，我们所有居民现在将获得获得最先进的药物护理状态的机会。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流程。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以对各种复杂的混合量子模拟应用程序进行编程。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制由我们的设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流程。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。索引术语 — 量子计算、量子编程、编程语言
Artemis III科学定义团队报告。 R. C. Weber 1，S。J。Lawrence 2，B。A。Cohen 3，J。E。Bleacher 4，J。W。Boyce 2，M。R。Collier 3
简介：Artemis III任务将是21世纪的第一个船员任务，以阿波罗的遗产为基础，并在深空中人类探索和发展的现代时代迎来了。 月球表面是回答基本行星科学问题的理想场所。 在人类上次访问月球以来的近50年中，由机器人月球任务，阿波罗时代数据的重新分析，改进的建模和现代样本分析引起的新科学进步产生了巨大的结果和有关行星火山症，沃拉托里尔斯，影响过程，构造过程，构造过程以及Lunar环境的新问题。 在这些问题的驱动下，Artemis III科学定义团队（SDT）为月球表面的Artemis III船员制定了强大的科学计划。 此摘要概述了SDT报告的主要发现，并指出了未来Artemis编程决策中科学考虑的建议。简介：Artemis III任务将是21世纪的第一个船员任务，以阿波罗的遗产为基础，并在深空中人类探索和发展的现代时代迎来了。月球表面是回答基本行星科学问题的理想场所。在人类上次访问月球以来的近50年中，由机器人月球任务，阿波罗时代数据的重新分析，改进的建模和现代样本分析引起的新科学进步产生了巨大的结果和有关行星火山症，沃拉托里尔斯，影响过程，构造过程，构造过程以及Lunar环境的新问题。在这些问题的驱动下，Artemis III科学定义团队（SDT）为月球表面的Artemis III船员制定了强大的科学计划。此摘要概述了SDT报告的主要发现，并指出了未来Artemis编程决策中科学考虑的建议。
劳伦斯伯克利国家实验室
直接从神经信号解码行为、感知或认知状态对于脑机接口研究至关重要，也是系统神经科学的重要工具。在过去十年中，深度学习已成为从语音识别到图像分割等许多机器学习任务的最新方法。深度网络在其他领域的成功引发了神经科学领域新一轮的应用浪潮。在本文中，我们回顾了深度学习的神经解码方法。我们描述了用于从从脉冲到 fMRI 的神经记录模式中提取有用特征的架构。此外，我们探索了如何利用深度学习来预测包括运动、语音和视觉在内的常见输出，重点是如何将预训练的深度网络作为复杂解码目标（如声学语音或图像）的先验。深度学习已被证明是一种有用的工具，可用于提高广泛任务中神经解码的准确性和灵活性，我们指出了未来科学发展的领域。
UC Davis
我们提出了一个框架，以模拟硬质探针的动力学，例如在量子计算机上的热，强耦合的夸克 - 胶状等离子体（QGP）中的重型夸克或喷气机的动力学。QGP中的硬探针可以视为由Lindblad方程在马尔可夫极限下控制的开放量子系统。但是，由于计算成本较大，大多数当前的现象学计算在QGP中进化的硬探针的现象学计算使用量子演化的半经典近似值。quantum-tum计算可以减轻这些成本，并具有对经典技术的指数加速进行完全量子处理的潜力。我们报告了在IBM Q量子设备上简化的框架演示，并应用随机身份插入方法（RIIM）来考虑CNOT去极化噪声，此外测量误差缓解。我们的工作证明了在当前和近期量子设备上模拟开放量子系统的可行性，这与核物理，量子信息和其他领域的应用广泛相关。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 中国电力系统约占全球能源相关二氧化碳排放量的 13%，已开始实施市场化电力行业改革。本文模拟了中国南方电网地区的电力系统调度，并研究了市场化运营的经济和环境影响。我们发现，市场化运营可以提高南方电网所有省份的效率并降低成本——与 2016 年基线相比，整个地区的批发电力成本最多可降低 35%。大约 60% 的潜在成本降低可以通过在该地区建立独立的省级市场来实现，其余的可以通过建立不扩大输电范围的区域市场来实现。批发市场收入足以收回发电厂的固定成本；然而，可能需要对目前的支付机制进行财务重组。电力市场还可以通过提高热电调度效率和避免水电/可再生能源削减来减少南方电网高达 10% 的二氧化碳排放量。随着中国可再生能源发电量的增加，扩大输电范围的区域电力市场的好处可能会增加。
劳伦斯伯克利国家实验室
本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。
用蛋白水解靶向靶向嵌合体（...
摘要：Na 3 BI是第一个实验验证的拓扑狄拉克半学（TDS），是托管相对论迪拉克费米斯的石墨烯的3D类似物。从基本的角度来看，其非常规动量 - 能量的关系很有趣，具有令人兴奋的物理特性，例如手性荷载体，手性异常和弱反定位。它还显示出实现拓扑电子设备（例如拓扑晶体管）的希望。在这篇综述中，提出了过去几年在Na 3 BI上取得的实质进展的概述，重点是通过分子束外途径合成的技术相关的大面积薄膜。引入了基于Na 3 BI的独特电子特性的关键理论方面。接下来，审查了不同底物的增长过程。光谱和微观特征被说明，并在不同兴奋剂方面对半古典和量子转运现象进行了分析。解决了由二维限制而产生的新兴特性，包括厚度依赖性和电场驱动的拓扑相变，对当前挑战和预期的未来进步的前景进行了探索。