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经济学能自我修正吗？《美国经济评论》中的重复研究
复制和建设性的争议对于科学进步至关重要。本文回顾了 2010 年至 2020 年期间在《美国经济评论》上发表的所有复制评论的影响。我们调查了评论的引用率以及评论是否会影响其原始论文的引用率。我们发现大多数评论几乎没有被引用，它们对原始论文的后续引用没有影响。这一发现适用于评论诊断出实质性问题的原始论文。我们从这些引用模式中得出结论，复制并不能更新经济学文献。在一项在线意见调查中，我们征求了评论作者和原始作者的观点，发现在大多数情况下，对于复制的成功以及原始论文的贡献在多大程度上能够持续并没有达成共识。这与传统观点产生了共鸣，即稳健性和可复制性在经济学中很难定义。
基于图像的波前校正使用无模型的增强学习
摘要：光学畸变阻止望远镜达到其理论衍射极限。一旦估计，这些畸变就可以通过在闭环中使用可变形的镜子进行补偿。焦平面波传感可以直接从科学传感器拍摄的图像中估算完整光路的畸变。但是，当前的局灶性平面波前传感方法依赖于物理模型的物理模型，这些模型可能会限制校正的整体性能。这项研究的目的是使用无模型的增强学习来开发一种数据驱动的方法，以自动执行对像差的估计和校正，仅使用围绕焦平面围绕焦平面作为输入而获得的相位多样性图像。我们在加强学习的框架内提出校正问题，并在模拟数据上培训代理。我们表明该方法能够可靠地学习各种现实条件的有效控制策略。我们的方法还证明了对广泛的噪声水平的鲁棒性。
表面代码阈值下方的量子误差校正
量子误差校正1-4通过将多个物理量子器组合到逻辑量子位中，提供了达到实用量子计算的途径，其中添加了更多的量子器，将逻辑错误率指数置于指数抑制。但是，仅当物理错误率低于临界阈值时，这种指数抑制才会发生。在这里，我们在我们最新一代的超导处理器柳树：距离-7代码和与实时解码器集成的距离-7代码和距离-5代码上介绍了两个以下阈值表面代码记忆。将代码距离增加2时，我们较大的量子存储器的逻辑错误率被λ= 2.14±0.02抑制，最终以101 Qubit的距离-7代码为0.143％±0.003％误差误差误差。这种逻辑记忆也超出了盈亏平衡，超过了其最佳物理值的寿命2.4±0.3。实时解码时，我们的系统保持低于阈值的性能，在5到100万个周期的距离时，平均解码器延迟为63微秒，周期时间为1.1微秒。我们还将重复代码运行到距离29，发现逻辑性能受到罕见相关误差事件的限制，大约每小时发生一次或3×10 9周期。我们的结果表明设备性能，如果缩放，则可以实现大规模易于故障量子算法的操作要求。
数字像差校正，用于增强厚的组织成像，从光学记忆效应
光学畸变严重损害了各个领域的微观图像质量，包括细胞生物学和组织病理学诊断。传统自适应光学技术，例如波前塑形和指导星的利用，面临挑战，尤其是在成像生物组织中。在这里，我们引入了一种针对光学厚的样品量身定制的计算自适应光学方法。利用光学记忆效应的倾斜倾斜相关性，我们的方法检测到入射波中小倾斜引起的畸变中的相位差异。实验验证证明了我们技术在实质性的临界条件下使用传输模式样摄影设置在实质性临界条件下增强厚的人体组织成像的能力。值得注意的是，我们的方法对样本运动有牢固的作用，这对于提高关键生物医学应用的成像准确性至关重要。
基于 fNIRS 的神经反馈治疗中，针对 DL-PFC 的主观控制感与通过短通道校正确定的神经激活有关
神经反馈 (NF) 训练是一种很有前途的预防和治疗方法，可预防和治疗大脑和行为障碍，背外侧前额叶皮层 (DL-PFC) 是一个相关的研究区域。功能性近红外光谱 (NIRS) 最近已应用于 NF 训练。然而，这种方法对脑外血管化高度敏感，这可能会对皮质活动的测量造成偏差。在这里，我们通过评估生理混杂因素在不同信号过滤条件下通过短通道离线校正对 NF 成功的影响，检查了针对 DL-PFC 的 NF 训练的可行性及其特异性。我们还探讨了个人心理策略是否会影响 NF 成功。30 名志愿者参加了一次 15 次 NF 试验，他们必须提高双侧 DL-PFC 的氧合血红蛋白 (HbO2) 水平。我们发现，0.01–0.09 Hz 带通滤波比 0.01–0.2 Hz 带通滤波更适合突出显示仅限于 DL-PFC 中的 NF 通道的大脑激活。保留 15 次最佳试验中的 10 次，我们发现 18 名参与者（60%）成功控制了他们的 DL-PFC。使用短通道校正后，这一数字下降到 13 名（43%）。一半的参与者报告了积极的主观控制感，而“欢呼”策略似乎对男性更有效（p < 0.05）。我们的结果显示，在一次会话中 DL-PFC fNIRS-NF 就成功了，并强调了考虑皮质外信号的价值，这会对 NF 训练的成功和特异性产生深远影响。
谷歌新量子芯片实现纠错目标
Hartmut Neven 及其同事介绍了最新一代超导量子处理芯片架构 Willow，该架构能够对低于特定量子纠错方法（称为表面代码）的临界阈值的量子纠错。他们的系统在几个小时内运行了多达 100 万个周期，同时实时解码错误并保持其性能。
低维量子纠错开销的下限
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看，QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心，而在实践中，它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构，这些测量可能难以实现，特别是对于仅限于局部交互的系统。因此，可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题：几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么？在空间体积中可以可靠地存储多少信息？在这项工作中，我们表明，当使用量子误差校正时，仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说，当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时，我们表明，操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ，所需的物理量子位数 m 满足
（G）飞猫奇偶校验用于量子纠错和量子通信
多量子比特奇偶校验是许多量子纠错码的关键要求。与模块化架构兼容的长距离奇偶校验将有助于缓解量子设备在扩大尺寸时对量子比特连接性的要求。在这项工作中，我们考虑了一种架构，其中物理（代码）量子比特以固定自由度进行编码，并使用传播光脉冲的状态选择性相移来执行奇偶校验，由电磁场的相干态描述。我们优化了测量误差（随测量强度（由相干态中的平均光子数设定）减少）与代码量子比特上的误差（由于奇偶校验期间的光子损失而产生）之间的权衡，后者随测量强度的增加而增加。我们还讨论了这些奇偶校验在基于测量的远距离量子比特纠缠态制备中的应用。特别是，我们展示了如何使用三量子比特奇偶校验来准备六量子比特纠缠态。该状态可用作双量子位状态的受控量子隐形传态的通道，或作为共享随机性源，在三方量子密钥分发中具有潜在应用。
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发现，我们发现横向流量套件的总平均重量范围从每次测试13.7 g到84.6 g。套件中标准外壳的平均重量为每个套管4.1 g（范围：2.8-6.5）。包装在整个套件的34％至89％以上，被发现是重量变化的巨大来源。在标准套件中，塑料平均占总重量的36％，而纸张和纸板平均占52％。在具有更新的盒式设计的非标准套件中，观察到了相反的情况。
发行者校正：多色多尺度大脑成像使用色素多光子串行显微镜
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