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使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读取
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读出
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
国际社会相关的微生物学教育和微生物学知识的概念
执行摘要：微生物在分布和对人类的功能和福祉，一般生活和地球的功能和福祉方面都普遍存在。基于微生物的技术为我们依赖的重要商品和服务的供应做出了巨大贡献，例如提供食物，药物和清洁水。他们还提供了缓解和解决各级人类面临的广泛问题和危机的机制和策略，包括联合国制定的可持续发展目标（SDG）中封装的问题。例如，微生物技术可以通过多种方式做出脱碳，因此面对全球变暖，为数十亿人缺乏它们的人提供清洁和清洁水，改善土壤的生育能力，从而提高粮食生产，从而开发疫苗和其他药物，以减少并在某些情况下减少并消除致命的感染。它们是生物技术的基础，这是一个越来越重要且不断增长的业务和就业来源，也是生物经济，绿色交易等的中心。但是，由于微生物在很大程度上是看不见的，因此大多数人都不熟悉，因此他们提供的机会有效预防和解决问题通常会被决策者遗漏，这会带来负面影响。为了理解这种缺乏重要知识，国际微生物学素养计划（IMILI）是从全球微生物学界招募的，并免费提供了社会相关微生物学课程的资源，可以在所有水平学习中使用。课程教学它的目标是建立一个具有相关微生物学的社会的发展，因此，能够充分利用微生物的潜力并最大程度地减少其负面活动的序列。除了教授微生物外，几乎每一堂课都提出了他们对可持续性和可持续发展目标的影响以及它们解决社会不平等问题紧迫问题的能力。
跨空间的经济活动：供给与需求......
在这个早期空间模型中，结果仅取决于当地地理，而不取决于其他地区的情况。例如，一个地方的变化——比如一项提高生产率的大型基础设施投资——预计会对所有其他地方产生相同的影响，无论它们位于何处。因此，像某个位置在地图上的位置以及它的邻居是谁这样的直观空间特征完全不存在：这是一个空间无关紧要的空间模型。实际上，空间联系会在位置之间产生丰富的相互作用。这些相互作用的一个含义是，一项提高某个地方生产率的大型基础设施投资将对附近位置的影响大于对较远位置的影响。为了解释这种空间联系，我们根据 Allen 和 Arkolakis（ 2014 ）中的早期研究，将 Rosen-Roback 模型的直觉扩展到现代经济地理框架，其中地点通过商品流连接起来。在这个框架中，一个地方的经济命运不仅取决于它自己的“当地”地理，还取决于其邻国的当地地理，其影响由经济联系的强度决定，从而形成“全球地理”。尽管增加了复杂性，但我们展示了用于理解早期 Rosen-Roback 框架预测的基于供需的相同工具，这些工具很容易扩展到全球一体化的世界。这个全球一体化框架可用于理解改变当地或全球地理的现实世界经济政策的直接和间接影响。我们讨论了如何将该框架应用于空间数据，同时还强调了最常见的陷阱并提供了解决这些陷阱的策略。最后，我们简要概述了该框架用于理解经济活动空间分布的多种方式，并为未来的研究人员指出了几个有趣且尚未探索的问题。为了使讨论尽可能简单易懂，我们将所有数学细节和推导都放在附录中。我们还提供配套的 Matlab 工具包来帮助研究人员自行应用这些技术。
俄罗斯国家战略和军事行动的驱动因素...
俄罗斯是否具有宏伟策略的问题仍然奇怪地进行了测试。有俄罗斯专家将国家的精英视为机会主义者，并且该国无法制定战略或宏伟的战略。[3]然而，即使是机会主义行为也必须不可避免地将领导人带入最终状态，或者提供更大的途径，这必须是针对目标的。正如爱德华·卢特瓦克（Edward Luttwak）所说：“所有州都有一个宏伟的策略，无论他们是否知道。这是不可避免的，因为宏伟的战略只是知识和说服力或现代术语情报和外交的水平，与军事力量互动，以与其他州的“宏伟策略”确定其他国家的结果。'” [4]俄罗斯战略受到重大考虑的影响，但也反映了持久的偏好和习惯于用某些解决方案响应Challenges的习惯模式。正如斯蒂芬·科特金（Stephen Kotkin）所说的那样，“这与选择一样多。” [5]这些选择是由历史经验塑造的；对该国在国际空气中的期望地位和作用的精英共识；以及决定追求这些目标的方式的习惯。虽然有很多偶然的事物，但过去的课程是当前的经验教训，因为苏联对通过实现措施获得d'etente的策略有了相对的精英共识。[6]在这种情况下，d'etente并不是讨价还价或交易，而是对削减重要利益的竞争的理解，并使比赛更加安全。这限制了对手并削弱了他们集中资源的能力。莫斯科Exp-可以肯定的是，俄罗斯不是苏联，国内和国际背景是不同的，政治目标更加有限，也许是特定的，但战略性的偏好持续了。[7]广泛地，俄罗斯自1950年代以来就已经实行了两种策略：首先，基于材料评估和助理的措施，采取了措施，这些措施趋势，这些措施在国际航空中趋于偏爱莫斯科，其次是前者未能交付时的卫生方法。措施包括建立军事力量来阻止美国；然后将部队转移到其他剧院以扩大竞争；以及指出要改变力量的全球相关性的战争。
签证：带视觉源归因的检索增强生成
源文档的。 此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。 ，2024）。 044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document. 尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。 此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。 060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。 ，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？ 069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。。此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。，2024）。044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document.尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。071在我们的方法中，大型视觉模型072（VLM）处理单个或多个检索的文档图像，不仅为074产生了对074用户查询的答案，而且还返回了075框架内的相关区域内的相关区域。076如图1所示，此方法通过视觉上指示文档中的确切078位置来启用di-077 rect归因，从而允许用户在080原始上下文中快速检查生成答案的原始上下文中的支持证据。VLMS 081不受文档格式或渲染的限制，082
基于自成像的可编程自旋波查找表
磁振子电路（利用 SW 的系统）[10,11] 可能由 SW 传播的波导[12–15] 和交叉处的干涉区组成，例如，用于创建多数门。[16–20] 波导还可以与其他波导耦合 [21,22] 以实现逻辑运算。以这种方式，已经有可能演示 32 位磁振子全加器 [21] 和基于 SW 的近似 4:2 压缩器。[23] 另一种策略是使用宽铁磁膜区域进行 SW 操作，并使用窄波导作为 SW 输入。这种方法被用来重定向[24–26] 和处理 SW。[27–32] 这些系统的运行基于传入 SW 的干涉。因此，对 SW 传播的介质（折射率的磁振子当量）的局部修改对于设计和优化其功能至关重要。最近的研究表明，可以通过在所谓的逆向设计方法中引入缺陷[32]、在该区域之上放置可编程磁性元件[30]或利用非共线磁化纹理[33–35]来实现。这种基于干涉的策略似乎也有希望实现在 SW 上运行的物理神经网络。[30,33] 因此，干涉效应为开发基于 SW 的超 CMOS 解决方案开辟了一条有希望的道路。平面波穿过一组周期性间隔的障碍物（衍射光栅或孔）时会发生干涉，在近场产生特征衍射图案，在距输入孔径特定距离处重现光栅图像。这种现象被称为塔尔博特或自成像效应，早在 19 世纪就在光中观察到。[36] 由此产生的干涉图案称为塔尔博特地毯，我们最近从理论上证明这种效应也可以发生在 SW 上。 [37] SW 产生的 Talbot 地毯的性质在很大程度上取决于磁性材料的材料参数、几何形状、类型和厚度，以及波长、方向和外部磁场值等动态参数。在这里，我们利用了薄铁磁多模波导中发生的自成像现象，其中 SW 由周期性间隔的单模输入波导引入。进入多模波导的 SW 具有可控相位。特别是，我们提出了一类可重新编程的磁子块，可实现阵列索引操作。
人工智能是巴西护理的盟友
巴西目前的护理状况面临着复杂的挑战和机遇，需要创新的解决方案。在这种背景下，人工智能 (AI) 成为应对这些挑战和抓住机遇的有前途的工具。特别是，自然语言处理模型，如 OpenAI 的 ChatGPT，显示出成为各级医疗保健护士宝贵资源的潜力，突出了专业责任以及寻求平衡和安全的重要性。首先，重要的是要强调护理系统化 (SNC) 在提供基于科学证据的护理方面的相关性。在这方面，ChatGPT 可以发挥重要作用，因为它能够分析复杂的临床数据并识别相关模式。基于这些信息，可以规划和执行个性化护理，从而为患者带来更好的结果 (1-2)。然而，必须强调的是，护理结果的责任始终在于执行护理的专业人员，而不是人工智能。必须避免将护士错误行为的责任过度转嫁给人工智能，因为人工智能虽然能够生成合理的答案，但也可能给出错误的答案（幻觉）。人工智能在护理管理中也发挥着重要作用，例如，在人力资源的有效分配、任务自动化、审计流程和制定适合受助人群需求的标准操作程序方面提供支持。通过使用人工智能作为支持工具，护士可以集中精力提高管理和临床护理的质量，从而显著提高医疗服务的效率和效果 (3)。必须考虑护士在技术使用中的积极参与和道德问题，以保证所提供服务的安全性和质量。如前所述，始终存在法律问题、错误信息和偏见的风险，用户需要注意这一点。继续教育是护理专业发展的基本支柱，人工智能提供了个性化和可访问的学习机会。通过 ChatGPT 等交互式和自适应平台，护士可以不断提高自己的知识、技能和能力。基于人工智能的教育资源的可用性扩大了专业培训的可能性，加强了护理实践（2）。此外，人工智能有助于培养领导技能和其他基本行为技能。通过提供团队绩效的实时数据，人工智能为识别差距和发展机会提供了宝贵的意见。基于这些信息，护士可以实施改进策略，从而为患者、护理和跨学科团队带来更好的结果。值得注意的是，人工智能还可以在护理研究、有助于提高科学证据水平。通过分析大量数据并识别模式，人工智能可以帮助巴西护士开展更有力、影响更大的研究 (2) 。正确使用人工智能作为研究支持工具可以为该领域带来重大进展，促进巴西循证护理的发展。
用于能源系统优化的机器学习
本社论概述了特刊“2021 年能源系统机器学习”的内容，并回顾了机器学习 (ML) 技术在能源系统 (ES) 优化中的趋势。本期特刊重点回顾了严峻的挑战（例如，数据质量差、拟合不足、拟合过度或缺乏训练数据）、前沿贡献（例如，考虑成本和电网运营约束的 ES 优化）以及 ES 的 ML 趋势。为此，我们收集了几篇关于未来 ES 的论文，由于分布式 ES 以及采用先进技术（例如高效联合循环燃气轮机）增强的传统发电厂的容量增加，这些 ES 必然会表现出更高的复杂性。这样的 ES 不仅需要更高的可靠性和安全性，还需要将分布式 ES 顺利集成到现有电网中，而不会失去高功能改进。本文总结了特刊的主要发现和讨论，其中包括 13 篇关于 ES ML 技术的研究文章。此外，本文详细介绍了 ES 优化面临的挑战和解决问题的技术，特别是使用 ML 技术的挑战和解决问题的技术。我们希望这期解决 ES 各种优化问题的特刊能够帮助学术界、工业界和其他研究人员提高 ES 的可靠性和性能，为包括 ES 在内的任何其他应用（例如热能提供系统）开发 ML 技术，并研究优化后的 ES 对其与传统系统的无缝集成的影响。电能系统 (ES) 通常旨在为客户提供可靠、安全的电能服务。然而，分布式发电 (DG) 资源或风能和光伏 (PV) 资源的安装本质上包括其输出的不确定性和多变性，增加了电网运行和控制的复杂性 [1]。此外，抽水蓄能系统、压缩空气、电池（锂离子、铅酸、锂铁、液流电池等）、飞轮和超级电容器等储能系统与 DG 资源一起部署，以补偿 DG 资源的多变性。因此，大多数与储能系统相关的机器学习 (ML) 算法都试图处理 DG 资源和储能系统的最佳规模、放置、调度、协调和选择。优化分配的 DG 资源可以对 DG 资源顺利融入电力系统产生直接和间接的影响。直接影响可总结如下 [2-4]：（1）提高通过电压支持输送能量的能力，（2）提高灵活性和可靠性以满足负荷变化，（3）减少由于 DG 资源反向功率流造成的损耗，（4）更有效地减少峰值负荷以降低昂贵的发电成本，(5) 当 DG 资源的总发电量超过预设孤岛区的总需求时，以及为了实现协调一致的保护，则可进行孤岛运行 [5]。间接影响可概括为：降低发电成本 [6]；