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报告- Vidyanjali 项目 (2024 年 11 月)
2024 年 11 月 30 日，来自 Kotha Bhour 政府中学的 17 名学生参观了 Jammu Cantt 陆军公立学校的 Atal Tinkering Lab。课程首先介绍了电路的基本知识，解释了基本组件及其功能。然后，学生们在 Tinkercad 上设计了简单的电路，熟悉了虚拟电路的创建。在此基础上，通过动手活动介绍了串联和并联电路的概念，学生通过实际站在串联和并联电路中来模拟电路。他们通过在 Tinkercad 上设计虚拟串联和并联电路进一步加深了理解。在实际应用中，学生们在指导下使用电池、电线和 LED 组装了串联电路。他们还学习了如何使用万用表测量电池电压和测试 LED，从而提高了他们的故障排除技能。课程结束时，学生们享用了茶点，在加强他们对电子基础知识的了解的同时，受到了启发和参与。
![arXiv:2211.00623v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e4783ce84404e42510c1692fb56a4039487239ab.webp)
arXiv:2211.00623v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 1 日
我们证明，J 1 − J 2 海森堡量子自旋链的基态和第一激发态混合态（相邻态）中的最近邻纠缠可用作序参量，检测链从无间隙自旋流体到有间隙二聚体相的相变。我们研究了序参量对于不同系统尺寸下相邻态中基态和第一激发态之间相对混合概率变化的有效性，并将结果外推到热力学极限。我们观察到，即使系统处于基态，但有较小且有限的概率泄漏到第一激发态，最近邻纠缠也能起到良好序参量的作用。此外，我们应用相邻态的序参量研究了在模型相图上分别引入各向异性和玻璃无序时的响应，并分析了相应的有限尺寸尺度指数和前一种情况下出现的三临界点。各向异性的 J 1 − J 2 链具有更丰富的相图，使用相同的序参量也可以清楚地看到。
SEND 策略 - 11 月 19 日决赛
我们听取了有特殊教育需要和残疾 (SEND) 的儿童和年轻人以及他们的家人和照顾者讲述他们的经历和观点。我们与他们共同制定了这一战略。这是我们致力于改善当地儿童和年轻人生活成果的承诺的一部分。该战略有一个明确的愿景：特殊教育需要和残疾 (SEND) 是每个人的事。各行各业的人都在实现这一愿景方面发挥着重要作用。民选成员、学校和托儿机构、教育、卫生和社会护理服务的领导和管理人员以及父母/照顾者、儿童和年轻人正在推动我们的雄心壮志。这项工作由剑桥郡和彼得伯勒 SEND 执行委员会领导。这是一个地方合作伙伴关系，它将负责为儿童、年轻人和家庭提供服务和支持的组织和父母照顾者论坛聚集在一起，共同致力于实现我们的愿景。该战略旨在阐明我们的愿景、原则和优先事项，以确保我们有效地共同努力，确定并满足剑桥郡和彼得伯勒有特殊教育需要和/或残疾 (SEND) 的儿童和年轻人的需求，这些儿童和年轻人从出生到 25 岁。该战略旨在以雄心勃勃、包容和现实的方式满足《儿童和家庭法》的要求，并充分利用我们可用的资源。我们对所有儿童和年轻人都寄予厚望，并希望确保他们得到适当的支持，在正确的时间和地点提供这些支持，以便他们能够茁壮成长，成为最好的自己。Wendi Ogle-Welbourn
![arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d40a0dd504343fa1cf48b1dcc93296ab388e8e5d.webp)
arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日
通过产生的粒子之间的相互作用，碰撞相对论核重叠区域初始能量密度的空间不对称性转化为最终状态下粒子动量分布的不对称性。 由此产生的不对称性携带着有关碰撞过程中产生的 QCD 物质的传输特性的信息。 在对产生的粒子相对于反应平面的方位分布进行傅里叶分解时，不对称通常用 vn 系数来量化。 NA61/SHINE 有一种独特的方法可以通过弹丸观众探测器估算反应平面（详情见参考文献 [ 3 , 4 ]）。 流动系数的能量依赖性尤为重要。在 RHIC 的 SPS 和束流能量扫描程序的能量下，预计中速质子定向流的斜率 dv 1 / dy 会改变其符号 [ 5 , 6 , 7 ] 。图 2 显示了 13 A 和 30 A GeV/ c 的 Pb+Pb 碰撞中 π − 和 p 的定向流以及 dv 1 / dy（中心性依赖性）。质子和带负电的介子的 v 1 ( p T ) 的形状（图 2 左）不同。质子的 v 1 ( p T ) 在整个 p T 范围内为正。带负电的介子的定向流从负值开始
![arXiv:2111.04737v1 [eess.IV] 2021 年 11 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\918dc99e86232d73e224a6f839fece611f0c8b46.webp)
arXiv:2111.04737v1 [eess.IV] 2021 年 11 月 8 日
对子宫内发育中的人类大脑进行定量评估对于全面了解神经发育至关重要。因此，正在开发自动多组织胎儿大脑分割算法，而这又需要训练带注释的数据。然而，可用的带注释胎儿大脑数据集数量有限且异质性强，阻碍了领域适应策略实现稳健的分割。在这种情况下，我们使用 FaBiAN（胎儿大脑磁共振采集数值模型）来模拟胎儿大脑的各种逼真的磁共振图像及其类别标签。我们证明，这些多个合成带注释的数据（免费生成并使用目标超分辨率技术进一步重建）可成功用于深度学习方法的领域适应，该方法可分割七种大脑组织。总体而言，分割的准确性显著提高，尤其是在皮质灰质、白质、小脑、深层灰质和脑干方面。
![arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\82e4e859240e9135d0c0c9d3fac98afc10588311.webp)
arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日
摘要。随着高能物理领域中机器和深度学习应用数量的不断增加，轻松访问专用基础设施代表了快速高效研发的要求。这项工作探索了不同类型的云服务，以使用 Tensorflow 数据并行策略在并行环境中训练生成对抗网络 (GAN)。更具体地说，我们在多个 GPU 和 Google Tensor 处理单元 (TPU) 上并行化训练过程，并比较了两种算法：TensorFlow 内置逻辑和自定义循环，经过优化可以更好地控制分配给每个 GPU 工作器或 TPU 核心的元素。将生成的数据的质量与蒙特卡罗模拟进行了比较。获得了训练过程的线性加速，同时保留了物理结果方面的大部分性能。此外，我们在多个 GPU 节点上大规模地对上述方法进行基准测试，在不同的公共云提供商上部署训练过程，寻求整体效率和成本效益。数据科学、云部署选项和相关经济学的结合允许异构爆发，探索基于云的服务的全部潜力。
![arXiv:2011.00904v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\984089093ef6f037c7705d0d1f5a28519954da8e.webp)
arXiv:2011.00904v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 2 日
摘要。生成建模已成为近期量子计算机的一个有前途的用例。特别是，由于量子力学的根本概率性质，量子计算机自然地建模和学习概率分布，可能比传统方法更高效。Born 机就是这种模型的一个例子，很容易在近期的量子计算机上实现。然而，在其原始形式中，Born 机只能自然地表示离散分布。由于连续性质的概率分布在世界上很常见，因此必须有一个能够有效表示它们的模型。文献中提出了一些建议，用额外的功能补充离散 Born 机，以便更容易学习连续分布，然而，所有这些都不可避免地在一定程度上增加了所需的资源。在这项工作中，我们提出了基于连续变量量子计算的替代架构的连续变量 Born 机，它更适合以资源最少的方式对此类分布进行建模。我们提供的数值结果表明该模型能够学习量子和经典连续分布，包括在存在噪声的情况下。
2024 年 11 月 8 日至 10 日，昌迪加尔 PEC
印度德里的 PEC 工程大学 1921 年成立于拉合尔，当时名为穆加尔普拉工程学院。1953 年迁至现校，成为旁遮普大学的附属工程学院。2003 年，该学院经人力资源与开发部通知升级为大学，2009 年更名为 PEC 理工大学。该学院提供 12 个本科理工学士学位课程和 14 个研究生理工硕士学位课程，涵盖工程和技术等各个学科。升格大学后，该学院还开设了工程、科学、管理、人文和社会科学等各个学科的博士学位课程。本科和研究生课程的录取分别通过国家级考试 JEE（Mains）和 GATE 进行。
进度报告的副本-2024-3.Docx
Aviation levy ........................................................................................................................................................................ 34
![arxiv：2007.15681v2 [CS.CL] 2020年11月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9e0bc0f86b7d2a68cf961febf4a48c77eae810a3.webp)
arxiv：2007.15681v2 [CS.CL] 2020年11月9日
摘要。与广泛的共同证据相关的大量文献大流行是对单个专家的手动检查。能够自动处理成千上万的科学出版物的系统的开发，目的是通过基于文学的关联丰富现有的经验证据是具有挑战性且相关的。我们提出了一个通过实体之间的近似关系来对经验表达数据进行上下文化的系统，为此，从最大的COVID-19与19与COVID相关的文献中学到的表示形式。为了通过转移学习来利用更大的科学环境，我们提出了一种新颖的嵌入生成技术，该技术利用Scibert语言模型在大型的多域科学出版物中预测，并为域上的域上的域适应在山脉19个数据集中适应。由医学专家进行的手动评估以及基于相关工作中确定的治疗靶标的定量评估表明，可以成功地用于COVID-19治疗目标发现，并以大量的利润来超过基线快速文本方法。