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经典全息张量网络的欧几里得和洛伦兹作用
在没有全息原理 [3, 4, 5] 的传统量子引力解释 [1, 2] 中，量子态是整个宇宙的量子态。在这种解释中，玻恩规则的一个典型应用是暴胀多元宇宙场景 [6, 7, 8]。作者采取不同的方法，在三维反德西特时空/二维共形场论 (AdS 3 /CFT 2 ) 对应 [11, 12, 13, 14] 的背景下，在边界 CFT 2 的强耦合极限 [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]，提出了一种基于全息原理 [3, 4, 5] 的量子引力新解释 [9, 10]。在这种量子引力解释中，对基态或空间纯化量子热平衡态，即全息张量网络（HTN）[19, 20, 21]进行非选择性量子测量[24]，在量子力学的集合解释中，是通过完全消相干该量子态的量子相干性来实现的。消相干（即可观测量量子干涉的损失）正是通过引入超选择规则算子，然后将作用于 HTN 的希尔伯特空间的可观测量集限制为阿贝尔集（其元素与超选择规则算子可交换）来实现的[25]。作者将这种退相干称为经典化。量子引力的经典化不是经典引力；事实上，HTN 的经典化状态仍然是一种量子态，但却是一种高度非平凡的混合态。由于该量子态是乘积量子本征态的统计混合，因此存在负局部自由度 [10, 25]。到目前为止，我们已经在 HTN 的欧几里德区域对空间进行了经典化，即边界 CFT 2 的纯净量子热平衡态（包括基态）[9, 10, 25, 26]。然后，为了在 Lorentzian 区域中制定时间相关的 HTN，
整体对称性、欧几里得引力和黑洞信息问题
摘要：本文论证了量子引力中不存在全局对称性与黑洞信息问题的幺正解之间存在密切联系。特别是，我们展示了如何利用最近对蒸发黑洞 Page 曲线计算的基本要素，将最近反对 AdS/CFT 对应之外的全局对称性的论点推广到更现实的量子引力理论。我们还给出了几个低维量子引力理论的例子，这些理论在通常意义上没有黑洞信息问题的幺正解，因此可以而且确实具有全局对称性。受此讨论的启发，我们推测在某种意义上，欧几里得量子引力等同于全息术。
利用欧几里得神经网络直接预测声子态密度
机器学习在材料设计、发现和属性预测方面表现出了强大的能力。然而，尽管机器学习在预测离散属性方面取得了成功，但连续属性预测仍然存在挑战。由于晶体对称性的考虑和数据稀缺，晶体固体的挑战更加严峻。这里，仅使用原子种类和位置作为输入来演示声子态密度 (DOS) 的直接预测。应用欧几里得神经网络，其构造等同于 3D 旋转、平移和反转，从而捕捉完整的晶体对称性，并使用约 10 3 个示例的小型训练集（包含超过 64 种原子类型）实现高质量预测。预测模型再现了实验数据的关键特征，甚至可以推广到具有看不见元素的材料，并且自然适合有效预测合金系统而无需额外的计算成本。通过预测大量高声子比热容材料，证明了该网络的潜力。该工作表明了一种探索材料声子结构的有效方法，并可进一步快速筛选高性能储热材料和声子介导的超导体。
临床前研究的理想模型
1. 北京大学肿瘤医院暨肿瘤研究所肝胆胰外科，恶性肿瘤发生发展及转化研究教育部重点实验室（北京），北京 2. 内蒙古医科大学附属医院胃肠外科，呼和浩特 3. 山东第一医科大学附属山东省立医院重症医学科，山东济南 4. 北京大学肿瘤医院暨肿瘤研究所中心实验室，恶性肿瘤发生发展及转化研究教育部重点实验室，北京 5. 北京大学肿瘤医院暨肿瘤研究所病理学系，恶性肿瘤发生发展及转化研究教育部重点实验室
引用引用 Figoli, FA、Rampino, L. 和 Mattioli, F. (2022) 设计理念开发中的人工智能：关于创造力和人机协作的研讨会，Lockton, D.、Lloyd, P.、Lenzi, S. (eds.)，DRS2022：毕尔巴鄂，6 月 25 日至 7 月 3 日，西班牙毕尔巴鄂。https://doi.org/10.21606/drs.2022.414
摘要：在快节奏的社会中，人工智能系统可以证明在设计过程的早期阶段，人工智能系统是人类代理的可靠队友，能够帮助管理日益复杂的项目。因此，根据对设计师创造力的影响以及建立的人机协作类型，分析了将人工智能系统引入设计过程，强调了信任平衡和设计师扮演的新角色。研究涵盖的主要方面在研讨会上进行了测试，其中比较了连续和不连续的人机协作。在持续协作的情况下，结果表明，人工智能扮演了一个专横的队友的角色，从而导致了人工智能驱动的创造过程。在第二种情况下，人工智能扮演了一个能够在团队之外产生差异的专家的角色，从而导致了人类驱动的创造过程。
遗传性人类基因编辑全世界的治理超越
摘要：迄今为止，围绕遗传基因组编辑的未知风险和后果的争议已经增长，这种工作提出了对未来发电机的生物安全和道德问题。但是，当前的全球治理指南有限。在世界卫生官员（WHO）委员会开发的人类基因组编辑的新框架的背景下，本文通过强调最值得关注的生殖线工程的治理局限性来提出进一步的分析：（1）建立一种科学文化，以更广泛的文化为基础，包括在内部的社区中进行的，例如，在内部的范围内，诸如众所周知的范围内，例如，在内部的范围内，众所周知，众所周知，在内部的范围内，在科学的文化中，构建了众所周知的范围。意识提高措施； （2）根据外部治理中的当地条件（例如实验主义治理）反映和制度化基层实践的政策，这是一种多层治理模型，它从顶部建立了一个开放式框架，并为利益相关者提供了讨论自由。实现这些目标的关键是公众与全球科学界的包容性参与之间进行了更加民主的审议，该社区已在生物学和毒素武器公约（BTWC）中广泛使用。在全球范围内，我们认为，根据WHO和BTWC练习可遗传的人类基因组编辑似乎是一个不错的选择。
从构思到实施：我们让人工智能飞起来 - Fraunhofer IOSB
机构简介： 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..................16 在应用和面向市场的解决方案方面的专业知识 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......18 如何与我们合作 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................20 汇集专业知识 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..24 弗劳恩霍夫战略研究领域人工智能 .........< div> 。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........27 弗劳恩霍夫国防和安全部门 VVS .。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'