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摘要：腔光力学提供了产生和操纵介观机械谐振器的量子态的可能性，从而实现
个人简介：David Vitali 于 1988 年毕业于比萨大学物理学专业，并于 1994 年获得比萨高等师范学院物理学博士学位。他曾担任北德克萨斯大学（美国）、巴黎高等师范学院、昆士兰大学、布里斯班（澳大利亚）和维也纳大学的客座讲师。自 2015 年起，他担任卡梅里诺大学理论物理学教授。他在国际同行评审期刊上发表了 193 篇出版物，引用次数超过 10700 次，Hirsch 指数 h = 52（SCOPUS 数据库）。他在量子光学和量子信息理论的许多子领域开展了研究，例如纠缠操控、量子通信和量子密钥分发、量子技术的量子光学实现。 2015 年，他被任命为美国物理学会 APS 会士，表彰他“在腔光力学方面的开创性工作，为量子信息处理和量子受限传感提供了理想而灵活的环境；提出了控制量子系统退相干的开创性技术。” 2021 年，他被提名为 OPTICA 高级会员，并协调了多个欧洲项目和许多国家项目，这些项目均与量子技术和量子光力学有关。
人工智能生成的美国无车城市视觉效果有助于提高对可持续政策的支持
美国高度依赖私家车进行交通运输 [16, 21]。这种依赖是有问题的，因为汽车会导致气候变化，并且比公共交通、步行和骑自行车释放更多的温室气体 [5]。拥有汽车的成本也很昂贵，对低收入个人和家庭来说是一项沉重的经济负担 [12]。此外，汽车浪费了城市中的大量空间，导致交通拥堵和城市扩张 [4]。因此，鉴于其对环境和社会产生的巨大负面影响，迫切需要减少美国的汽车拥有量和使用量 [1, 11]。解决这个问题的一种方法是针对个人消费者并鼓励他们改变行为 [20]。然而，减少私家车使用的举措往往无法改变通勤者的行为 [7]。这主要是因为美国的基础设施极其以汽车为中心，因此使用更可持续的交通方式对消费者来说目前非常不方便。为了解决这个问题，城市规划者和政策制定者被鼓励增加对公共交通基础设施的投资，从而使无车交通更加便捷和可及 [3]。不幸的是，公共交通在美国越来越成为一个两极分化的话题，美国公众和民选官员通常都不愿意支持试图增加这些投资的政策 [13, 6]。在这里，我们展示了如何通过将行为科学的见解与人工智能 (AI) 的最新进展相结合来解决这一问题。心理学方面有大量文献
薄级别的堕落的四波混合产生 -
芯片效果非线性功能有助于升级Photonic集成电路的实用程序和性能，尤其是对于广泛的经典和量子应用，例如可调的相干辐射，诸如光学频率转换，光谱，光谱，量子科学等。在这里，我们在具有高质量（Q〜10 6）因子的绝缘子（LTOI）微型风险上制造了Z -Cut锂锂。。分析了严格的模式相匹配条件和整个三波混合过程的第二个谐波效率。我们的工作表明，具有较高Q因子及其高光损伤阈值和宽透明度范围的LTOI微孔子可以支持各种芯片上光学非线性过程，这将其预示其在综合非线性光子学中的应用潜力。
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人工智能生成内容的最新进展
人工智能生成内容（AIGC）是近年来人工智能领域的研究热点。它有望以低成本、高容量替代人类完成部分内容生成的工作，例如音乐、绘画、多模态内容生成、新闻文章、摘要报道、股票评论摘要，甚至元宇宙中生成的内容和数字人。AIGC为未来人工智能的发展和实现提供了新的技术路径。在此背景下，《信息技术与电子工程前沿》杂志组织了一期关于AIGC最新进展的专刊。本期专刊主要讨论AIGC及其相关领域的理论、算法和应用。通过吸引高质量的论文，我们希望帮助学术界和工业界的研究人员更深入地了解 AIGC 背后的基本理论及其潜在应用。这些高质量的作品将激励更多的人加入并
等离子体生成的可编程逻辑电路v2.0a
计算后。这次，我们使用单个蜂窝孔作为位生成器，以便于解释。为了清楚起见，我们通过重点关注代表生成碎片的单个蜂窝孔来简化说明。实际上，实施和门的实施需要以特定模式排列的多个蜂窝孔的协调。当用激光束照亮时，可以操纵这些孔产生的集体等离子体以执行所需的逻辑操作。在AB堆叠中，最初在界面处形成三个负电极。在处理中，从AA堆叠中的接口出现了两个输入等离子体。在最终状态下，两个输入等离子的覆盖电场堆叠在AA右侧的输出等离子体。负电极支持从输入到输出的电场的发射。此过程源自作者先前编写的概念，可以在https://github.com/r-coin/basic/basic/blob/blob/master/cqc_edited.pdf上找到。
不要强加于我：语音感知可能会产生语音 BCI 的假阳性激活
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2024 年 1 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.21.23300437 doi：medRxiv 预印本
人工智能生成新颖的 3D 打印配方
配方开发是药物开发的关键步骤。该过程需要人类的创造力、独创性和对配方开发和加工优化的深入了解，这可能非常耗时。在此，我们测试了人工智能 (AI) 为三维 (3D) 打印创建从头配方的能力。具体来说，条件生成对抗网络 (cGAN) 是一种以创造力著称的生成模型，它在由 1437 种熔融沉积成型 (FDM) 打印配方组成的数据集上进行训练，这些配方是从文献和内部数据中提取的。总共探索了 27 种不同的 cGAN 架构，它们具有不同的学习率、批量大小和隐藏层数量参数，以生成 270 种配方。通过比较 AI 生成的配方和人类生成的配方的特点，发现具有中等学习率 (10 − 4 ) 的 cGAN 可以在生成新颖性和现实性兼具的配方方面取得平衡。使用 FDM 打印机制作了四种配方，其中第一个 AI 生成的配方已成功打印。我们的研究代表了一个里程碑，突出了 AI 承担创造性任务的能力及其彻底改变药物开发过程的潜力。
Z 世代在 Discord 上区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行，对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及，人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中，Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335)，以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示，伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响，以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本（p = 0.011），而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比，在识别人类编写文本方面表现出更高的能力（p << 0.0001）。我们的结果表明，人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系，为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
医学领域的人工智能生成内容 (AIGC)
摘要：近年来，人工智能生成内容（AIGC）受到越来越多的关注，并呈指数级增长。AIGC 是由生成式人工智能（AI）模型根据人类提供的指令提取有意信息生成的。AIGC 可以快速自动生成大量高质量内容。目前，医学领域存在医疗资源短缺和医疗程序复杂的问题。由于其特点，AIGC 可以帮助缓解这些问题。因此，AIGC 在医学中的应用近年来受到越来越多的关注。因此，本文对 AIGC 在医学中的研究现状进行了全面的综述。首先，我们对 AIGC 进行概述。此外，基于最近的研究，从医学图像处理和医学文本生成两个方面回顾了 AIGC 在医学中的应用。本文对基本的生成式人工智能模型、任务、目标器官、数据集以及研究贡献进行了探讨和总结。最后，我们还讨论了人工智能生成式人工智能所面临的局限性和挑战，并结合相关研究提出了可能的解决方案。希望本综述能帮助读者了解人工智能生成式人工智能在医学领域的潜力，并获得一些该领域的创新思路。