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心理学中的人工智能 - 人是机器吗？ - Marc Schreiber
最早的人工智能程序之一是 Eliza，这是麻省理工学院 (MIT) 的约瑟夫·魏森鲍姆于 1966 年开发的聊天机器人。Eliza 旨在通过识别和响应类似人类的语音模式与用户进行类似人类的对话。尽管 Eliza 没有真正的意识或智能，但它是人工智能研究的一个重要里程碑，为自然语言处理的进一步发展铺平了道路。
引用本文：尼尔斯·霍尔格·施赖伯（2022）：人、国家与太空战争：新现实主义与俄罗斯对美国的制衡战略
摘要 本文旨在通过对俄罗斯联邦天体安全政策进行案例研究，为新现实主义在外层空间安全事务方面的有限学术领域做出贡献。近年来，俄罗斯已成为国际外层空间政治的关键参与者之一。然而，俄罗斯发展太空防御资产的同时，在国际组织中发起外交倡议，呼吁避免外空军备竞赛的战略是模糊的。我认为，新现实主义范式通过强调当代外层空间安全事务日益加剧的平衡轨迹阐明了这一案例。首先，从新现实主义对陆地国际政治的学术研究中得出关于国家在外层空间军备和军备控制领域行为的假设。然后针对俄罗斯的太空安全政治案例进行假设检验。有人认为，俄罗斯采用内外平衡的混合策略，并务实地利用国际机构来利用其在外层空间的经济劣势地位，与美国展开以竞争为主的行动。
分数阶薛定谔方程中双曲势的量子信息熵
摘要：本文通过计算位置熵和动量熵，研究了分数阶薛定谔方程（分数阶导数（0 < n ≤ 2））中两个双曲单阱势的 Shannon 信息熵。我们发现，随着分数阶导数 n 的减小，波函数会向原点移动；在分数阶体系中，即当 n 值较小时，位置熵密度局域化程度越来越严重，而动量概率密度非局域化程度越来越高。然后，我们研究了 Beckner Bialynicki-Birula–Mycieslki（BBM）不等式，发现虽然该不等式随着双曲势 U 1 （或 U 2 ）的深度 u 的增加而逐渐减小（或增大），但 Shannon 熵对于不同的深度 u 仍然满足该不等式。最后，我们还进行了 Fisher 熵的计算，发现 Fisher 熵随势阱深度 u 的增加而增大，分数阶导数n减小。
基于CRISPR/CAS9的基因组编辑在植物生物学中的应用
众所周知，序列空间理论在功能分析和总结性理论中起着核心作用。的确，经典理论涉及串联和序列收敛概念的概括。目的是通过应用无限特殊矩阵代表的转换来分配非convergent系列和序列的限制。可以通过无限矩阵给出从序列空间到另一个序列空间的最通用的线性映射，因此处理矩阵而不是一般的线性映射很方便。
使用Thermo Scientific Cryo-Em和Schrödinger平台的加急基因到药物的方法
图3。左，使用Pharma专用的Thermo Scientific Krios G4 Cryo-Tem高端显微镜具有保证的高通量，可用于迭代结构测定。右，4个代表性残基的细节显示了从EM数据收集和拟合模型中重建的库仑电势。可以看出，数据足以确定大多数侧技术的位置。
充气设备 - Schrader Pacific 先进阀门
• 技术： - 每次充气时自动归零，以防止测量漂移 - 分辨率为 0.01 bar - 工作温度：-10°C 至 +40°C - 数字高度为 12 mm，显示最后一位最小数字，易于读取 - 每次加压时目视检查数字是否正常运行 - 加压时自动打开压力表（连接到阀门） - 压力消失或恒定压力超过 10 秒时自动关闭 - 电池使用寿命：在温和环境下制造后 10 年（电池不可更换）
博士的证词本·施拉格
2022 年 4 月 6 日介绍主席 Stevens、排名成员 Feenstra 和小组委员会成员，感谢你们提供这次机会就美国国家科学基金会 (NSF) 的小企业创新研究 (SBIR) 和小企业技术转移 (STTR) 项目作证，介绍 NSF 如何支持新企业的创建和将新技术带给公众，并就 HR 4033《2021 年小企业创新研究和小企业技术转移改进法案》发表意见。我叫 Ben Schrag，是 NSF SBIR/STTR 项目的项目总监和政策联络员。NSF 是公认和尊重的全球领导者，致力于识别和支持所有科学、技术、工程、数学 (STEM) 领域的好奇心驱动、基于发现的探索和以使用为灵感、以解决方案为中心的创新，并支持各级 STEM 教育。我们根据同行评审、择优评估、定义和结构来选择提案，从而选出最优秀、最具创意、最有成功希望的提案。NSF 的资助约占美国高校基础研究联邦总预算的 24%，对影响我们日常生活和推动经济发展的许多发现至关重要。在
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
薛定谔方程的量子模拟
量子计算是物理学研究中最有前途的活跃领域之一。这是因为量子算法有潜力超越经典算法。与经典线性搜索相比，Grover 搜索算法的速度提高了二次方。与经典模拟相比，薛定谔方程的量子模拟具有指数级的内存节省。本文回顾了量子计算的思想和工具。以 Grover 算法为例进行了研究和模拟。使用 Qiskit 量子计算库，开发了一个模拟一维粒子薛定谔方程的代码，在本地进行模拟，并在实际的 IBM 量子计算机上运行。在零势场、谐波势场和线性势场中演化出几个初始状态。将得到的结果与文献中的类似结果进行了比较。