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DOI：10.29026/oes.2022.220007 光子自旋霍尔效应：基础理论和新兴应用
光子自旋霍尔效应（SHE）是指光束通过光学界面或非均匀介质后，具有相反自旋角动量的光子发生横向自旋分离，表现为自旋相关分裂。它可以被认为是电子系统中的自旋霍尔效应的类似物：光的右旋圆偏振和左旋圆偏振分量分别充当自旋向上和自旋向下的电子，折射率梯度代替了电子势梯度。值得注意的是，光子自旋霍尔效应源于光子的自旋轨道相互作用，主要归因于两个不同的几何相位，即动量空间中的自旋重定向Rytov-Vlasimirskii-Berry相位和Stokes参数空间中的Pancharatnam-Berry相位。光子自旋谐波的独特性质及其强大的操控光子自旋的能力，逐渐使其成为精密计量、模拟光学计算和量子成像等领域的有用工具。在本综述中，我们提供了一个简要的框架来描述光子自旋谐波的基本原理和进展，并概述了该现象在不同场景中的新兴应用。
紧急接口：人类与计算机之间的模糊，复杂，定制和具体相互作用
摘要：大多数人类计算机界面都建立在操纵抽象表示的范式上。当计算机用于艺术表演或作为社会联系的调解人时，这可能是限制的，我们依赖于体现思维的素质：直觉，上下文，共鸣，歧义和流畅性。我们探索了一种设计交互的替代方法，我们称之为新兴接口：相互作用利用无监督的机器学习将设计的抽象替换为上下文派生的紧急表示。该方法提供了创建界面定制的单个人的机会，以不断发展并根据个人的需求和负担来调整界面，并更深入地桥接我们许多非数字交流的复杂和不精确的互动。我们通过植根于音乐，舞蹈和AI的艺术研究探索这种方法，并具有部分紧急的系统。系统使用从第一位作者衍生出的即兴运动的体制的身体形象来将移动的身体映射到声音中。我们在三名舞者的驻留期间探索该系统。我们反映了这种替代方式思考互动方式的更广泛的含义和挑战，以及它可以帮助用户避免受系统设计师的假设的限制。
在综合光子神经网络中以反向传播学习
塑料自适应，非线性复发动力学和多尺度内存是神经网络硬件实现的所需功能，因为它们使它们能够学习，适应和处理与生物学大脑的方式相似。在这项工作中，这些特性发生在光子神经元阵列中。重要的是，这是以紧急方式自主实现的，而无需外部控制器设置权重，也没有明确的全球奖励信号反馈。使用基于简单的逻辑回归的无反向传播培训算法的层次结构，在MNIST任务上实现了98.2％的绩效，这是一项流行的基准测试任务，研究书面数字的分类。塑料节点由硅光子微孔谐振器组成，这些谐振器被带有非挥发记忆的一块相变材料覆盖。系统是紧凑，健壮和直接的，可以通过使用多个波长来扩展。此外，它构成了一个独特的平台来测试和有效地以高处理速度实现生物学上合理的学习方案。
新兴市场创新：技术驱动能力发展和机构工作的纵向研究
Peter Ekman（通讯作者）Mälardalen大学，商学院，社会和工程学院，Västerås，瑞典电子邮件：peter.ekman@mdh.se。Tel: +46(0)21-101417 Jimmie Röndell Mälardalen University, School of Business, Society and Engineering,Västerås, Sweden Christian Kowalkowski Linköping University, Department of Management and Engineering, Linköping, Sweden Randle D. Raggio University of Richmond, Robins School of Business, Richmond, VA, USA Steven M. Thompson University of Richmond, Robins School商业，美国弗吉尼亚州里士满______________________________________________________________________________________________________________：引用这项工作时，请引用原始文章。
接种疫苗预防 COVID-19 现有和新发变异病毒疫情 — 美国，2021 年
摘要 美国疾病控制与预防中心 (CDC) 发布此健康警报网络健康咨询，以通知公共卫生从业者和临床医生迫切需要提高全美 COVID-19 疫苗接种覆盖率（即完全接种疫苗的人口百分比），以防止新感染激增，这可能会增加 COVID-19 相关发病率和死亡率、超出医疗保健能力并扩大现有的 COVID-19 相关健康差距。在目前覆盖率较低的地区，增加疫苗接种覆盖率尤为紧迫。未接种疫苗的人占新的 COVID-19 感染、住院和死亡人数的大多数。目前传播的令人担忧的 SARS-CoV-2 变体，尤其是传染性极强的 Delta 变体 (B.1.617.2)，正在加速感染的传播。未接种疫苗和部分接种疫苗的人需要采取所有建议的预防措施，直到完全接种疫苗。在传播率高且数量众多的地区，CDC 建议完全接种疫苗的人在公共室内场所戴口罩，以帮助防止 Delta 病毒传播并保护他人。背景 COVID-19 病例率在下降一段时间后再次上升：2021 年 6 月 19 日至 7 月 23 日，全国范围内 COVID-19 病例增加了 300% 以上，同时由传染性极强的 B.1.617.2（Delta）变体导致的住院和死亡人数也在增加。虽然在广泛提供 COVID-19 疫苗方面取得了重大进展，但不同人群和地理区域的疫苗接种覆盖率仍然存在差异。截至 2021 年 7 月 23 日，在有疫苗接种数据的 2,945 个县中，1,856 个（63.0%）的疫苗接种覆盖率特别低，此处定义为 <40% 的人口完全接种疫苗。截至 2021 年 7 月 23 日，在疫苗覆盖率 <40% 的县中，36.0%（N = 668）的县的 COVID-19 发病率处于高负担水平（过去七天内≥100 例/100,000）（见下图，以及 COVID Tracker 上的更多数据）。
新兴时空、全息、黑洞熵、复杂性和信息结构的统一理论
我们提出一个离散的信息基底作为基础层，时空结构、标准模型规范对称性、黑洞熵、全息对偶性和综合复杂性度量由此产生。我们将基底构建为具有明确定义的局部更新规则的四维晶格系统。通过使用重正化群 (RG) 分析系统，我们证明了洛伦兹不变性可以在低能量下出现。通过将基态表示为张量网络，我们将出现的大尺度几何连接到全息对偶，从而重现纠缠熵的 Ryu-Takayanagi 公式。离散视界上的组合微态计数得出贝肯斯坦-霍金黑洞熵定律。此外，我们定义了一个与综合信息理论的 Φ 一致的综合复杂性度量，将复杂性定义为底层因果结构的突发属性。特殊极限重现了已知的理论，例如圈量子引力 (LQG) 和因果集理论，强调这些框架是更基本基础的涌现现象。最后，我们讨论了哥德尔不可判定性和认识论极限，它们是复杂的涌现行为的自然结果。这项工作将涌现定位为将基础物理学的多个方面编织在一起的统一概念。
生物多样性通过新兴的时间壁ches
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年3月11日。 https://doi.org/10.1101/2023.02.17.529002 doi：Biorxiv Preprint
未来的南极气候：中纬度喷气的故事情节加强和转移从CMIP6
摘要：区域气候变化不确定性的主要来源是模拟大气循环响应对全球变暖的响应时的巨大差异。使用耦合模型对比项目（CMIP6）的第六阶段的全球气候模型套件（CMIP6），采用故事情节方法来得出2070 - 99年南极气候变化的物理上合理的情况，根据共享的社会经济途径SSP5-8.5-8.5.5。这些故事情节对应于模拟季节性海冰损失量的差异，并且（i）夏季平流层极性涡流（SPV）崩溃或（ii）冬季SPV加强的延迟，这共同构成了对未来气候变化的反应模式的强大驱动因素。此类变化的组合众所周知可以对南半球中纬度喷射流进行强有力的控制，我们将其量化为共同解释了夏季喷气响应方差的70％，冬季量化了35％。在夏季，对流层喷射流的预期增强和位移在a之间变化； 1和2 m s 2 1增加和； 2 8 - 4 8分别跨故事情节。在两个季节中，射流的更大加强与南极变暖较少相关。相比之下，降水中的反应更加一致，但仍然被大规模动力学削弱。我们发现，南极周围的高纬度降水量的增加对于故事情节的特征更为明显。我们的结果突出了故事情节方法在说明模型不确定性并理解确定预计南极区域气候响应中传播的过程中的实用性。
由邻近旋转轨道和交换耦合诱导的菱形三层石墨烯中的新兴相关阶段
理论上研究了接近性诱导的自旋轨道和交换耦合对菱形三层石墨烯（RTG）相关相图的影响。通过使用Ab Initif拟合的RTG的有效模型，该模型由过渡金属二分法（自旋 - 轨道接近效应）和铁磁CR 2 GE 2 TE 6（交换接近效应），我们将库仑相互作用纳入了随机相互作用，以探索在不同的位置和不同位置的潜在相关阶段。我们发现，由旋转轨道接近效应引起的丰富的自旋瓦利分辨石头和Intervalley相干性不稳定性，例如由于存在谷化量的耦合而出现了旋转 - 瓦利 - 固定相。同样，接近交换通过偏置旋转方向来消除相位变性，从而实现了磁相关效应 - 相关相位对封装铁磁性层的相对磁化方向（平行或反平行）的强灵敏度。
随机进化的动态控制：一种自适应地针对新出现的耐药性的深度强化学习方法
在控制随机系统中，低概率事件可能使系统走上灾难性的轨迹，而控制的挑战在于开发一种强大的能力来应对此类事件，而不会显著损害基线控制策略的最优性。本文介绍了 CelluDose，一种经过随机模拟训练的深度强化学习自适应反馈控制原型，用于针对随机和异质细胞增殖的自动精准药物给药。药物耐药性可能由目标细胞群的随机和可变突变引起；如果没有适当的给药策略，新出现的耐药亚群会增殖并导致治疗失败。动态反馈剂量控制有望对抗这种现象，但由于细胞动力学的复杂性、模型参数的不确定性以及医疗应用中需要一个可以信赖的鲁棒控制器来正确处理意外结果，将传统控制方法应用于此类系统充满了挑战。在这里，对样本生物场景的训练确定了单一药物和联合治疗策略，这些策略在抑制细胞增殖和应对各种系统扰动方面表现出 100% 的成功率，同时建立了低剂量无事件基线。这些策略被发现对关键模型参数的变化具有高度的鲁棒性，这些参数受显著不确定性和不可预测的动态变化的影响。关键词：强化学习、深度学习、控制、自适应剂量、耐药性