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全局淬灭后三部分信息的普适性
我们考虑无限量子自旋链中连通子系统 A ∪ B ∪ C 的宏观大 3-划分 ( A, B, C )，并研究 R´yi- α 三部分信息 I ( α ) 3 ( A, B, C )。在具有局部哈密顿量的干净一维系统中，在平衡态下它通常为零。一个值得注意的例外是共形临界系统的基态，其中 I ( α ) 3 ( A, B, C ) 是交比 x = | A || C | / [( | A | + | B | )( | C | + | B | )] 的普适函数，其中 | A | 表示 A 的长度。我们确定了不同类的状态，这些状态在具有平移不变哈密顿量的时间演化下，局部放松到具有非零（R´enyi）三部分信息的状态，此外还表现出对 x 的普适依赖性。我们报告了对自由费米子对偶系统中 I ( α ) 3 的数值研究，提出了场论描述，并计算了它们在一般情况下对 α = 2 的渐近行为以及在系统子类中对一般 α 的渐近行为。这使我们能够推断出缩放极限 x → 1 − 中的 I ( α ) 3 的值，我们称之为“残差三部分信息”。如果非零，我们的分析指向一个与 R´enyi 指数 α 无关的通用残差值 − log 2，因此也适用于真正的（冯·诺依曼）三部分信息。
表面上原子自旋量子比特的通用量子控制
扫描隧道显微镜 (STM) 能够在具有原子精度的表面上自下而上地制造定制的自旋系统。当将 STM 与电子自旋共振 (ESR) 相结合时，这些单个原子和分子自旋可以被量子相干地控制并用作电子自旋量子比特。在这里，我们通过沿两个不同方向采用相干控制来展示对表面上这种自旋量子比特的通用量子控制，这通过两个具有明确相位差的连续射频 (RF) 脉冲实现。我们首先展示量化轴上布洛赫矢量的每个笛卡尔分量的变换，然后进行 ESR-STM 检测。然后，我们展示了使用双轴控制方案生成单个自旋量子比特的任意叠加态的能力，其中实验数据与模拟结果高度一致。最后，我们介绍了动态解耦中双轴控制的实现。我们的工作扩展了基于 STM 的脉冲 ESR 的范围，突出了该技术在表面电子自旋量子比特的量子门操作中的潜力。
在宴会和基于全铁的铁磁超导体异质结构Hee taek yi 1， *，xiong yao 2，deepti Jain 1，
[1] D. Aoki，A。Huxley，E。Desolution，D。Braithwaite，J。Flouquet，J。P. Brison，Eve，C。Paulsen，Nature 2001，413。[2] F. S. Bergeret, A. F. Volcov, K. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.模式。物理。2005，77。[3] A. I. Buzdin，修订版。模式。物理。2005，77。[4] M. Eschrig，T。Löfwander，Nat。物理。2008，4，138。 [5]圣约翰，L。Xie，J。J。Wang A. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。 [6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。 R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。 公社。 2021，12。2008，4，138。[5]圣约翰，L。Xie，J。J。WangA. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。 [6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。 R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。 公社。 2021，12。A. Bernevig，A。Yazdani，Science 2017，358。[6] S. Ran，C。Eckberg，Q. P. Ding，Y。Furukawa，T。Metz，Science，2019，365。R. [7] R. Cai，Ye，P.LV，Y。公社。2021，12。
Bertelkamp自动化是授权的通用...
Bertelkamp Automation结合了我们在机器视觉和最先进的视觉实验室中的丰富经验，以帮助您充满信心，以推动项目前进。我们的应用工程师团队可以为您提供实际数据，以确定视力指导，检查，自动标识或计量应用程序的可行性。我们利用了各种可用的灯光，镜头，2D或3D视觉系统和软件来执行这些可行性研究。
UNICORN：通过可解释的多任务学习框架实现通用细胞表达预测
序列到功能分析是人类遗传学中的一项具有挑战性的任务，特别是在从生物序列（例如个体化基因表达）预测细胞类型特异性多组学表型时。在这里，我们提出了一种新方法 UNICORN，其预测性能比现有方法有所提高。UNICORN 将来自生物序列的嵌入以及来自预先训练的基础模型的外部知识作为输入，并使用精心设计的损失函数优化预测器。我们证明 UNICORN 在细胞水平和细胞类型水平的基因表达预测和多组学表型预测方面均优于现有方法，并且它还可以生成预测的不确定性分数。此外，UNICORN 能够将个性化的基因表达谱与相应的基因组信息联系起来。最后，我们表明 UNICORN 能够表征不同疾病状态或扰动的复杂生物系统。总体而言，基础模型的嵌入可以促进理解生物序列在预测任务中的作用，并且结合多组学信息可以提高预测性能。
通用学习设计（2024 年 12 月）
学习者之间的差异是常态，并且与环境有关。我们可以在规划和设计时考虑到这种差异。UDL 的目标是学习者自主，帮助学生掌握内容和学习本身，并鼓励学生在当今工作世界中必不可少的持续学习中获得乐趣。 • 我们的工作是营造环境，让具有不同特征、能力和兴趣的学习者能够培养自己的能力。学习者差异的一些例子包括他们的记忆、语言、好奇心、感知和兴趣。我们需要将每个人的学习途径视为与指纹一样独特，以确保我们正在营造一个包容的环境。 • UDL 基于三个主要的大脑网络。情感系统在动机和参与中发挥作用。识别系统调节感知和理解。战略网络控制设定目标并执行实现目标的步骤。我们必须通过提供 UDL 指南中概述的多种参与、表示和表达方式，积极设计这三个网络之间的差异。
用于生成纠缠量子子系统的顶点小通用图
我们研究了 k -稳定器通用量子态的概念，即 n -量子比特量子态，这样就可以仅使用局部操作和经典通信在任何 k 量子比特上诱导任何稳定器状态。这些状态概括了 Bravyi 等人提出的 k -可配对状态的概念，可以从组合的角度使用图状态和 k -顶点小通用图进行研究。首先，我们证明了 k -稳定器通用图状态的存在，它们的大小在 n = Θ(k2) 量子比特时是最优的。我们还提供了参数，对于这些参数，Θ(k2) 量子比特上的随机图状态以高概率是 k -稳定器通用的。我们的第二个贡献包括在 n = O(k4) 量子比特上 k -稳定器通用图状态的两个明确构造。两者都依赖于有限域 F q 上射影平面的入射图。这比之前已知的 n = O(2 3 k) 的 k 可配对图状态的显式构造有了很大的改进，带来了一类新的、具有强大潜力的多部分量子资源。
