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2022 年国会议员和上议院议员来信回复数据
政府高度重视有效和及时处理信函。内阁办公室发布这些信函数据是为了提高透明度，并展示政府部门和机构在 2022 日历年收到的来自国会议员和贵族的信函总量。
2023 年议员和贵族来信回复数据
1 2023 年 2 月 7 日，总理宣布政府机构 (MoG) 改革，成立三个新政府部门：能源安全与净零排放部 (DESNZ)、科学、创新和技术部 (DSIT) 和商业和贸易部 (DBT)；以及重新调整后的文化、媒体和体育部。由于从 BEIS 到 DBT、DESNZ 和 DSIT 的过渡时间，BEIS 的数据已报告第一季度和第二季度。
2022 年第三季度（7 月至 9 月）议员和贵族来信回复数据
政府高度重视有效和及时处理信函。内阁办公室发布这些信函数据是为了提高透明度，并展示 2022 年 7 月至 9 月期间政府部门和机构从国会议员和贵族那里收到的信函总量。
2022 年第四季度（10 月至 12 月）议员和贵族来信回复数据
政府高度重视有效及时地处理信函。内阁办公室公布这些信函数据是为了提高透明度，并展示 2022 年 10 月至 12 月期间政府部门和机构收到的来自国会议员和贵族的信函总量。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
有限光子结构中的散装对应关系
在这项工作中，我们建立了有限的两维光子结构的批量边缘对应原理。特别是，我们专注于具有周期性系数的发散形式运算符，并证明了众所周知的Gap Chern Number（散装不变性）和通过痕量公式定义的，用于将操作员限制在具有Dirichlet边界条件的限制域的轨迹公式。我们证明了边缘指数表征电磁沿系统边界的循环，而BEC原理是能量保护的结果。证明利用绿色功能技术，这些技术放松了基础结构上的平滑性要求，并且可以扩展到其他系统。这些结果为使用有限的几何形状设计可靠的拓扑光子设备提供了严格的理论基础，从而补充了离散模型的最新进步。
建立小鼠和马莫斯特脑结构的神经解剖对应
Christopher Mezias *1，Bingxing Huo *2，Mihail Bota 1，Jaikishan Jayakumar 3，Partha P. Mitra +1对公共Marmoset的抽象兴趣正在增长，这是由于与实验室小鼠相比，与人类相比，与小鼠和Marmoset Brainecters的相比，与人类相比，由于与人类的进化近端而增长，包括鼠标和Marmoset Brainecters的类型，以及连接性的连接。创建一个可操作的比较平台很具有挑战性，因为这些大脑具有独特的空间组织和专家神经解剖学家的不同意。我们提出了一个一般的理论框架，以在整个分类单元之间将命名的地图集联系起来，并使用它来建立Marmoset和小鼠大脑之间的详细对应关系。与传统的观点相反，即大脑结构在较高级别的Atlas层次结构上可能更容易建立联系，我们发现尽管命名了差异，但在叶子水平上的细胞层次更细。利用现有的地图集和相关的文献，我们为这两个物种创建了叶片水平结构列表，并在它们之间建立了五种类型的对应关系。在小鼠中的43％的结构中发现了一到一条关系，而摩尔莫斯群岛的结构中有47％，而小鼠的25％和10％的棉花糖结构是无关的。其余结构显示了我们量化的一组更复杂的映射。通过这两个物种的体积图谱实现此对应关系，我们提供了一个计算工具，用于查询和可视化相应的大脑之间的关系。我们的发现为实验室小鼠和公共摩尔群岛中的中尺度连通性和细胞类型分布的计算比较分析提供了基础。
在咨询和通信中使用人工智能
• 回顾任务前的练习，并邀请参与者分享进一步的想法和他们对人工智能的自发看法。 • 关于人工智能的信息会议，探讨其在日常生活中的当前用途、当前功能以及 Chat GPT 的现场演示。 • 回顾第一个用例，分析咨询回复。向参与者介绍了咨询的性质以及部门收到的咨询回复的数量和类型。然后，主持人解释了当前分析咨询的流程以及如果引入人工智能将实施的更简化的方法。 • 然后，参与者在分组讨论中自发地和提示性地讨论了该用例的优点和缺点。这次讨论还包括 DfT 为减轻潜在风险而提出的缓解措施。 • 然后对第二个用例重复该过程，回复信件。 • 在讨论完这两个用例之后，要求参与者反思当晚讨论的所有内容，并共同制定 DfT 在推出人工智能时的指导原则。
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
相干态的乌尔曼相和乌尔曼-贝里对应关系
Berry相[1]通过绝热循环过程后获得的相位揭示了量子波函数的几何信息，它的概念为理解许多材料的拓扑性质奠定了基础[2–13]。Berry相理论建立在纯量子态上，例如基态符合零温统计集合极限的描述，在有限温度下，密度矩阵通过将热分布与系统所有状态相关联来描述量子系统的热性质。因此，将Berry相推广到混合量子态领域是一项重要任务。已有多种方法解决这个问题[14–21]，其中Uhlmann相最近引起了广泛关注，因为它已被证明在多种一维、二维和自旋j系统中在有限温度下表现出拓扑相变[22–26]。这些系统的一个关键特征是 Uhlmann 相在临界温度下的不连续跳跃，标志着当系统在参数空间中穿过一个循环时，底层的 Uhlmann 完整性会发生变化。然而，由于数学结构和物理解释的复杂性，文献中对 Uhlmann 相的了解远少于 Berry 相。此外，只有少数模型可以获得 Uhlmann 相的解析结果 [ 22 – 30 ] 。Berry 相是纯几何的，因为它不依赖于感兴趣量子系统时间演化过程中的任何动力学效应 [ 31 ] 。因此，Berry 相理论可以用纯数学的方式构建。概括地说，密度矩阵的 Uhlmann 相是从数学角度几乎平行构建的，并且与 Berry 相具有许多共同的几何性质。我们将首先使用纤维丛语言总结 Berry 相和 Uhlmann 相，以强调它们的几何特性。接下来，我们将给出玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的解析表达式，并表明当温度趋近于零时，它们的值趋近于相应的 Berry 相。这两种相干态都可用于构造量子场的路径积分 [32 – 37]。虽然单个状态中允许有任意数量的玻色子，但是泡利不相容原理将单个状态的费米子数限制为零或一。因此，在玻色子相干态中使用复数，而在费米子相干态中使用格拉斯曼数。玻色子相干态也用于量子光学中，以描述来自经典源的辐射 [38 – 41]。此外，相干态的Berry相可以在文献[ 42 – 45 ]中找到，我们在附录A中总结了结果。我们对玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的精确计算结果表明，它们确实携带几何信息，正如完整概念和与 Berry 相的类比所预期的那样。我们将证明，两种情况下的 Uhlmann 相都随温度平稳下降，没有有限温度跃迁，这与先前研究中一些具有有限温度跃迁的例子形成鲜明对比 [ 22 – 30 ] 。当温度降至零度时，玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相接近相应的 Berry 相。我们对相干态的结果以及之前的观察结果 [ 22 , 24 , 26 ] 表明，在零温度极限下，Uhlmann 相还原为相应的 Berry 相。