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在频道驱动的冷原子中的多体量子混乱
在量子混沌系统中，光谱形式（SFF）定义为两级光谱相关函数的傅立叶变换，已知遵循随机矩阵理论（RMT），即“坡道”，其次是“坡道”，其次是“高原”。最近，与所谓的“ bump”相距的通用早期偏差被证明是在随机量子电路中作为多体量子系统的玩具模型存在的。我们证明了SFF中的“凹凸障碍 - 高原”行为，用于许多范式和频道驱动的1D冷原子模型：无旋转和Spin-1/2 Bose-Hubbard模型，以及与触点或二色相互作用的不可融合的Spin-1凝结物。我们发现，与晶格大小相比，多体时间的缩放量 - rmt的发作和凸起振幅的变化对原子数的变化更为敏感，而不管超级结构，对称性类别，或者选择驱动方案的选择如何。此外，与1D光学晶格中相互作用的玻色子相比，在旋转气体中，原子数中的缩放和凸起幅度的增加的速度明显慢，这表明了位置的作用。我们获得了SFF的通用缩放函数，该功能暗示了量子混乱的冷原子系统中凸起政权的幂律行为，并提出了一种干涉测量方案。
管理狂妄行为策略
抽象目的 - 经理如何在特别动荡的时间内领导组织或团队？管理层如何应对混乱和不确定性？利用行为策略理论，本研究旨在研究狂bi骨经理如何使组织在混乱和不确定的环境和环境中甚至在很小的时间段内蓬勃发展。设计/方法论/方法 - 本研究使用定性方法来探讨傲慢在行为策略中的积极影响。尤其是，已经管理了45个对中学特别高性学校的领导者和追随者的访谈，以试图完全了解由狂妄自大经理领导的组织的起源，过程和绩效演变。的发现 - 结果表明，在混乱和不确定的时期，傲慢可以被证明是管理人员在处理组织运营的背景下的陷阱和不确定性方面的王牌。确定了三个主要属性 - 过度思考和过度责任，鲁ck和鄙视关键反馈 - 定义了傲慢经理在Covid-19大流行期间实施的积极行为策略。独创性/价值 - 据作者所知，这项研究是首先通过定性方法来强调的，这是学校部门动荡时期的积极管理狂妄行为。
带混响的深度亚波长定位......
在不进行侵入性近场操作的情况下从远场获取场景的亚波长信息是波工程学中的一个基本挑战。然而，众所周知，波在复杂介质中的停留时间决定了波对扰动的敏感度。现代编码孔径成像仪利用复杂介质提供的自由度 (dof) 作为天然多路复用器，但并未认识到并利用将感兴趣的物体放置在复杂介质外部或内部之间的根本区别。在这里，我们表明，只需用混响被动混沌腔将亚波长物体封闭在其远场中，就可以将定位亚波长物体的精度提高几个数量级。我们认为深度学习是一种合适的抗噪工具，可以提取编码在多路复用测量中的亚波长定位信息，实现远超训练数据中可用的分辨率。我们在微波领域展示了我们的发现：利用简单可编程超表面的配置自由度，我们使用仅强度的单频单像素测量，在混沌腔内沿弯曲轨迹定位亚波长物体，分辨率为 λ = 76。我们的研究结果可能在光声成像以及基于回响弹性波、声音或微波的人机交互方面具有重要应用。
量子计算机中的经典混沌
量子计算硬件的发展面临着这样的挑战：当今的量子处理器由 50-100 个量子比特组成，其运行范围已经超出了经典计算机的量子模拟范围。在本文中，我们证明，模拟经典极限可以成为一种有效的诊断工具，用于诊断量子信息硬件对混沌不稳定性的影响，从而有可能缓解这一问题。作为我们方法的试验台，我们考虑使用 transmon 量子比特处理器，这是一个计算平台，其中大量非线性量子振荡器的耦合可能会引发不稳定的混沌共振。我们发现，在具有 O（10）个 transmon 的系统中，经典和量子模拟会导致相似的稳定性指标（经典 Lyapunov 指数与量子波函数参与率）。然而，经典模拟的一大优势是它可以应用于包含多达数千个量子比特的大型系统。我们通过模拟所有当前的 IBM transmon 芯片（包括 Osprey 一代的 433 量子比特处理器以及具有 1121 个量子比特的设备（Condor 一代））展示了此经典工具箱的实用性。对于实际的系统参数，我们发现 Lyapunov 指数随系统规模而系统性地增加，这表明更大的布局需要在信息保护方面付出更多努力。
本征态热化假说回顾
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH)，这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础，其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法，论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后，通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制，研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论，探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外，论文还探讨了 Berry 猜想，该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质，进一步支持了 ETH 的基本原理。最后，讨论了支持 ETH 有效性的实验，特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系，本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
neolife-english.pdf
Neolife医疗中心于2010年底进行服务，以便为肿瘤学患者提供精品店中的所有治疗组成部分，从医院的混乱氛围中，以使患者感觉有些像在家。我们的努力导致在土耳其成为参考肿瘤学中心，并在短时间内成为近距离地理，我们还证明了我们在国际舞台上的服务质量，因为我们的设施是具有JCI认证的医疗中心。
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/3\3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
OPF使用改进的CHG优化算法 i遗传证据强烈支持管理体重和... 确实“外部集中”视觉生物反馈促进... 革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型 机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口 建筑物的体现碳排放 评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论 混合储能系统的进步 arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日 环境管理杂志 多类分类的机器学习软件工具 在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧
摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。
改善胰岛素治疗糖尿病患者的进餐时间胰岛素给药
我们的目的是专注于午餐时间，但是由于一天中最繁忙的时间比平常更舒适，而且我们很快发现这不是最好的起点。我们从周末开始早餐开始，这是不那么混乱的，并为护士提供了时间和空间来测试并对新方法充满信心，然后整个星期都会发展到其他进餐时间。我们在此过程中收集了见解和学习，以便我们可以适应和完善我们的方法。