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![arxiv：2312.00187v2 [cond-mat.supr-con] 2024年2月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2fe59d39853ba665fc6ea2c69ecacef610548ba5.webp)
arxiv：2312.00187v2 [cond-mat.supr-con] 2024年2月9日
在具有非常规条带结构的系统中诱导超导性是实现非常规超导性的有希望的AP。是涉及Weyl半法的单一界面或Josephson结构结构，这些结构预计将具有奇特的奇偶校验，潜在的拓扑，超导状态。这些期望在两个系统之间的界面上至关重要地依赖于电子状态的隧道。在这项研究中，我们通过量子隧道重新审视了反转WSM中诱导超导性的问题，将界面视为有效的潜在屏障。我们确定间隙函数在WSM中与Weyl Physics及其特性伴侣的条件。我们的模拟表明，低能电子状态的性质的不匹配导致半金属内超导性的迅速衰减。
老年人数字游戏的认知益处
认知能力下降是衰老过程中最令人担忧的问题之一 1 ，也是经济、个人和社会负担最严重的问题 2 。认知能力下降对老年人的独立性和生活质量有严重影响。它与执行功能独立所需的日常任务的能力下降有关，例如驾驶汽车和管理个人财务的能力 3 。当老年人的认知功能下降到无法管理日常生活的程度时，他们会出现严重的神经病理学症状，如痴呆、疾病甚至死亡 2 。因此，了解和寻找改善他们认知功能的方法变得越来越重要。一种越来越引起研究人员注意的方法是数字游戏。
基于损伤的电力电子设备寿命建模
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术，不考虑故障机制。相比之下，基于模型的方法旨在研究故障机制，以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行，但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面，我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
转移概率（保真度）及其相关项
本文描述了量子物理的“非动力学基础”或“语法”的一小部分，但内容却十分丰富。随着量子信息论的兴起，它的重要性比以前更加明显，尽管在量子场论和统计物理学的所谓代数方法中已经很明显了。当然，只有结合动力学、具体哈密顿量等才能取得实验进展。另一方面，我们在本文中讨论的规则是如此普遍，以至于人们几乎不敢相信它们可以从特别选择的动力学中推导出来或证明出来。与作者的观点相反，这些一般规则是设定可能形式的动力学（包括空间和时间）的条件。
![arxiv：2502.15833v1 [cs.lg] 2025年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\59f5f13f4fdef74701885114f592a0a1f97497c3.webp)
arxiv：2502.15833v1 [cs.lg] 2025年2月20日
在机器学习的领域中，在现实世界中通常会违反培训和测试数据共享相同分布的假设，需要有效的分布（OOD）检测。本文提出了一种新型的OOD检测方法，该方法利用了Kolmogorov-Arnold Networks（KANS）的独特局部神经塑性特性。与传统的多层感知者不同，堪萨斯州的当地可塑性，使他们能够在适应新任务的同时保留学习的信息。我们的方法比较了训练有素的KAN与未经训练的对应物的激活模式以检测OOD样品。我们验证了图像和医疗领域的基准测试基准，与最新技术相比，表现出卓越的性能和鲁棒性。这些结果强调了KAN在增强机器学习系统在不同环境中的可靠性方面的潜力。
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
利用测量的费什巴赫共振态改善势能表面
分子系统的结构和动力学由其势能面 (PES) 支配，PES 表示总能量与核坐标的关系。获得准确的势能面受到希尔伯特空间指数缩放的限制，从而将实验可观测量的定量预测从第一性原理限制在只有几个电子的小分子上。在这里，我们提出了一种明确的物理信息方法，通过基于实验数据的线性坐标变换来修改 PES 家族，从而改进和评估其质量。我们利用最近对三个不同量子化学水平的参考 PES 进行的全面的 Feshbach 共振 (FR) 测量，证明了 He‐H2+ 复合物 PES 的这种“变形”。在所有情况下，能量分布中峰的位置和强度都得到了改善。我们发现这些可观测量主要对 PES 的长程部分敏感。
使用潜在世界模型增强端到端自动驾驶
端到端的自主驾驶引起了广泛的关注。当前的最终方法在很大程度上取决于感知任务（例如检测，跟踪和地图细分）的监督，以帮助学习场景表示。但是，这些方法需要广泛的注释，从而阻碍数据量表。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的自我监督方法，以增强端到端驾驶，而无需昂贵的标签。具体来说，我们的框架法使用潜在世界模型根据预测的自我动作和当前框架的潜在特征来预测未来的潜在特征。预测的潜在功能由将来实际观察到的功能监督。此监督共同优化了潜在的特征学习和动作预测，从而大大提高了驾驶性能。结果，我们的APARCH在开环和闭环基准测试中都实现了最先进的性能，而无需昂贵的注释。
可能的MPOX免受天花疫苗的保护
S 2022 MPOX爆发在全球范围内传播，针对天花的protection已成为感兴趣的焦点，因为天花疫苗接种可能会提供一些保护蒙基型病毒（1）。在大多数国家 /地区进行了大规模疫苗接种，在1980年天花（2）中，大多数国家都对疫苗进行了疫苗接种，这意味着截至2022年≥50岁的人群中很大一部分的人可能会被预防。在当前爆发期间，一种建议的MPOX保护方法是管理天花疫苗以关闭被捕获者的接触（3，4）。但是，如果爆发传播给其他人，则需要解决有关小型POX疫苗接种是否提供真正的交叉保护的问题，如果是的，那么保护是否随着时间的推移而减弱。