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旋转大厅效应：对称性破坏，扭曲和巨大障碍重归于
基于过渡金属二色元和石墨烯基于原子上的薄材料，提供了有前途的途径，以解锁异性峰中旋转厅效应（SHA）的机制。在这里，我们为扭曲的范德华异质结构开发了一个微观理论，该理论完全融合了扭曲和混乱效应，并说明了对称性破坏在自旋霍尔电流产生中的关键作用。我们发现，对顶点校正的准确处理与从流行的iη和梯子近似获得的定性和定量不同。A pronounced oscillatory behavior of skew-scattering processes with twist angle θ is predicted, reflecting a nontrivial interplay of Rashba and valley-Zeeman effects and yields a vanishing SHE for θ = 30 ◦ and, for graphene-WSe 2 heterostructures, an optimal SHE for θ ≈ 17 ◦ .我们的发现揭示了障碍和对称性破裂，作为重要的旋钮，以优化界面。
具有不确定因果顺序的量子计量学
我们研究了通过不确定的因果顺序增强的量子计量学，证明了在连续变量系统中估计两个平均位移乘积的二次优势。我们证明，没有任何以固定顺序使用位移的设置能够使均方根误差消失得比海森堡极限 1 =N 更快，其中 N 是影响平均值的位移数。与此形成鲜明对比的是，我们表明，以两种替代顺序的叠加探测位移的设置产生的均方根误差以超海森堡缩放 1 =N 2 消失，我们证明这是所有具有确定因果顺序的设置的叠加中最优的。我们的结果开启了以不确定顺序探测量子过程的新测量设置的研究，并提出了对正则对易关系的增强测试，并可能应用于量子引力。
脉冲＃33 |哈克学院新闻| 2023年2月
下午6点3月2日，星期四，宾夕法尼亚州立大学的微生物组中心将展示“无形的灭绝”，这部电影聚焦了开拓性的工作和著名科学家的魅力人物，他们旨在挽救对我们生存至关重要的消失的微生物。这部90分钟的电影将与杰出科学家小组进行问答环节。
祝福您的心：伪装成南方敌意的南方敌意的解构及其对“ Charlie先生的布鲁斯”和“消失的半d
建议引用推荐引用Neill，Sterling S.，“祝福您的心：伪装成南方敌对的南方敌意的解构及其对“ Charlie先生布鲁斯先生”和“消失的一半”中黑人身份的影响。论文，佐治亚州立大学，2023年。doi：https：//doi.org/10.57709/36396231
补充材料“可靠的增量结构 -
- 在A节中，我们提供了有关重建过程中消失点轨道的构建和维护的详细信息。- 在B节中，我们提供了从2D观测到3D点和跨视图调整的3D点和线束的不确定性传播的详细推导。，我们展示了如何使用灵敏度分析以其plücker形式得出优化3D线的不确定性。我们进一步提供了有关如何使用几何管道中传播不确定性的详细信息。- 在C节中，我们介绍了混合束调整中点线和VP线关联集成的详细信息。我们还讨论了有关效率的挑战以及实施方案的一些实际解决方案。- 在D节中，我们讨论了如何使用辅助消失点相关性来通过提供更多最小配置的组合来帮助提高绝对姿势估计（本地化/注册）。- 在E节中，我们提供了有关实施，数据集和实验设置的更多详细信息。- 最后，在F节中，我们提供了一些其他结果来支持主论文的内容。
可以通过量子误差校正中的综合征测量来估计泡利通道
如果可以获得有关噪声的详细信息，则可以显著提高量子纠错的性能，从而优化代码和解码器。有人提出，在量子纠错过程中，无论如何都要根据已完成的综合征测量来估计错误率。虽然这些测量保留了编码的量子态，但目前尚不清楚可以通过这种方式提取多少有关噪声的信息。到目前为止，除了消失错误率的极限外，只为某些特定代码建立了严格的结果。在这项工作中，我们严格解决了任意稳定器代码的问题。主要结果是，稳定器代码可用于估计由纯距离给出的量子比特数之间的相关性泡利信道。该结果不依赖于消失错误率的极限，即使高权重错误频繁发生也适用。此外，它还允许在量子数据综合征代码框架内测量误差。我们的证明结合了布尔傅立叶分析、组合学和初等代数几何。我们希望这项工作能够开辟有趣的应用，例如解码器对时变噪声的在线适应。
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，