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Macworld 2001 年 6 月 - 经典苹果
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隐私声明 [六月 - 波士顿大学
- 学生及其家庭成员或监护人的联系信息，包括姓名、头衔、电话号码、电子邮件和家庭住址； - 学生的人口统计信息，包括种族、民族、出生日期、公民身份、出生地、宗教信仰、退伍军人身份、家庭信息、婚姻状况和性别； - 学生的学业信息，包括有关学校或学院、成绩、成绩单、课程作业、出国留学、按注册课程与学习管理系统的联系信息以及司法制裁； - 教师或顾问就学生的表现和是否适合特定课程提供的信息和建议； - 有关学生能力和兴趣的信息，包括用于住房和室友安排以及用于确定潜在实习和其他经历和机会的信息；这可能包括语言能力、兴趣、技能、首选的工作环境、优势和劣势、以前的就业经历等； - 对于寻求助学金、贷款或奖学金来帮助支付课程费用的学生，学生及其家庭的财务信息，包括社会安全号码； - 有关学生个人健康状况或需求的信息，包括身体或精神健康状况、治疗或处方、过敏、限制或必要的住宿、饮食限制等； - 有关学生纪律处分的信息
![arXiv:2306.00874v1 [quant-ph] 2023 年 6 月 1 日](/simg/2\2d576741a2d913b2121e103ed9dfffd495c1e7e4.webp)
arXiv:2306.00874v1 [quant-ph] 2023 年 6 月 1 日
量子计算旨在利用量子现象来高效地执行即使对于最强大的传统超级计算机来说也不可行的计算。在众多有前途的技术方法中，光子量子计算具有低退相干、信息处理对低温要求适中以及与传统和量子网络本地集成的优势。迄今为止，光量子计算演示已经使用专用硬件实现了特定任务，特别是高斯玻色子采样，这使得量子计算优势得以实现。在这里，我们报告了第一个基于单光子的用户就绪通用量子计算原型。该设备包括一个高效量子点单光子源，为可重构芯片上的通用线性光网络供电，该芯片的硬件错误由机器学习的转译过程补偿。我们的完整软件堆栈允许远程控制设备通过逻辑门或直接光子操作执行计算。对于基于门的计算，我们对具有 99.6 ± 0.6 的最先进保真度的一、二和三量子比特门进行了基准测试。 1%、93.8±0.6% 和 86±1.2%。我们还实现了变分量子本征解法，用它来高精度地计算氢分子的能级。对于光子原生计算，我们使用基于 3 光子的量子神经网络实现了分类器算法，并报告了通用可重构集成电路上的第一个 6 光子玻色子采样演示。最后，我们报告了首次预示的 3 光子纠缠生成，这是基于测量的量子计算的一个重要里程碑。
![arXiv:2211.16981v2 [nucl-ex] 2023 年 6 月 7 日](/simg/e\eeb475db801c282709811fe8d5a31323d470c60e.webp)
arXiv:2211.16981v2 [nucl-ex] 2023 年 6 月 7 日
当核子被奇异数S = -1的超子（如Λ、Σ）取代时，原子核就转变为超核，从而可以研究超子-核子（Y-N）相互作用。众所周知，二体Y-N和三体Y-N-N相互作用，特别是在高重子密度下，对于理解致密恒星的内部结构至关重要[1,2]。杰斐逊实验室[3]对Λ-p弹性散射和J-PARC[4,5]对Σ−-p弹性散射进行了精确测量，最近获得了新结果，这可能有助于限制中子星内部高密度物质的状态方程。直到最近，几乎所有的超核测量都是利用轻粒子(如e、π+、K−)诱导的反应进行的[6–8]，其中从超核的光谱性质来分析饱和密度附近Y-N相互作用。利用重离子碰撞中的超核产生来研究Y-N相互作用和QCD物质的性质是过去几十年来人们感兴趣的主题[9–13]。然而，由于统计数据有限，测量主要集中在轻超核的寿命、结合能和产生产额[12，14，15]。热模型[16]和带有聚结后燃烧器的强子输运模型[17，18]计算预测在高能核碰撞中，特别是在高重子密度下，会大量产生轻超核。各向异性流动通常用于研究高能核碰撞中产生的物质的性质。由于其对早期碰撞动力学的真正敏感性 [19–22]，动量空间方位分布的傅里叶展开的一阶系数 v 1 ，也称为定向流，已对从 π 介子到轻核的许多粒子进行了分析 [23– 28]。集体流是由此类碰撞中产生的压力梯度驱动的。因此，测量超核集体性使我们能够研究高重子密度下 QCD 状态方程中的 Y - N 相互作用。在本文中，我们报告了在质心能量 √ s NN = 3 GeV Au+Au 碰撞中首次观测到 3 Λ H 和 4 Λ H 的定向流 v 1。数据由 2018 年在 RHIC 上使用固定靶 (FXT) 装置的 STAR 实验收集。能量为 3.85 GeV/u 的金束轰击厚度为 1% 相互作用长度的金靶，该靶位于 STAR 的时间投影室 (TPC) 入口处 [29]。TPC 是 STAR 的主要跟踪探测器，长 4.2 m，直径 4 m，位于沿束流方向的 0.5 T 螺线管磁场内。沿束流方向每个事件的碰撞顶点位置 V z 要求在目标位置的 ± 2 cm 范围内。
![arXiv:2306.05594v1 [astro-ph.IM] 2023 年 6 月 8 日](/simg/f\f9b68a74c26ec84109b50a7ac0ebba11b3863349.webp)
arXiv:2306.05594v1 [astro-ph.IM] 2023 年 6 月 8 日
本文件是 Alexander Q. Gilbert 领导的法律审查的精简版，题为：“重大联邦行动对太空环境质量产生重大影响：将 NEPA 应用于联邦和联邦授权的外层空间活动。” 在这里，我们讨论了太空环境的未来，以及它如何日益成为人类环境，包括机器人和人类继续在轨道上存在、计划和提议的机器人和人类在月球和火星等天体上的存在、计划中的太空采矿项目、通信卫星低地球轨道的增加使用以及人类对太空的其他利用。 因此，我们必须像在地球上一样评估和保护这些环境。 为了优先减轻污染威胁、避免冲突和促进太空的可持续性，所有这些都是为了确保参与者保持平等和安全的太空访问，我们建议将《国家环境政策法》（NEPA）应用于太空任务。我们为参与太空任务的人员提出了三个环境最佳实践的例子，供他们参考：在执行离地任务之前、期间和之后采用预防和沟通结构、环境影响声明以及可能影响环境的工具的透明度（包括放射性同位素电源、飞行器丢失或轨迹丢失时的计划等）。有关 NEPA 的潜在空间应用、NEPA 的法定文本以及 NEPA 与空间法和空间司法先例的关系的更多讨论，我们建议阅读完整的法律评论：https://environs.law.ucdavis.edu/volumes/44/2/Gilbert.pdf。
![arxiv：2406.01761v1 [Quant-ph] 2024年6月3日](/simg/9\96cd6f46bc57d32861456c9cc17a4b596d700234.webp)
arxiv：2406.01761v1 [Quant-ph] 2024年6月3日
量子处理节点之间的光子互连可能是实现大规模量子计算机和网络的唯一方法。这样的架构中的瓶颈是隔离良好的量子记忆与飞行光子之间的界面。我们建立了高保真的纠缠在远程分离的被困的原子量子置量记忆之间，该记忆是由存储在其脉冲时机中的光子Qubits介导的。这种时间键编码消除了对极化误差的敏感性，实现了长途量子通信，并且可以扩展到具有两个以上状态的量子记忆。使用基于测量的误差检测过程并抑制由于原子后坐力引起的基本误差源，我们达到了97％的纠缠保真度，并表明超过99.9％的忠诚度是可行的。
![arXiv:2006.01742v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 2 日](/simg/d\d11442235ca4ed70e4dc9706823ddf22b5fffef1.webp)
arXiv:2006.01742v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 2 日
纠缠 [1,2] 已成为量子计算和量子信息处理 [3,4] 任务的核心部分，例如量子隐形传态 [5,6,7,8]、密集编码 [9,10]、量子密码学 [11,12,13,14,15] 等。纠缠量子粒子之间的关联与经典关联完全不同，根据经典物理学 [1]，这在实践中是不可能的。二体态的纠缠已经得到了广泛的研究。然而，多体纠缠 [16,17] 涉及两个以上子系统之间的纠缠，其结构要复杂得多。多体纠缠态在量子计算和量子信息处理任务中有着广泛的应用 [18,19]。此外，它们还与凝聚态物理 [ 20 ] 和量子引力 [ 21 ] 等各种物理学领域相关。在多体纠缠态类中，存在 W 态 [ 22 ]，它因其对粒子丢失的鲁棒性而广受认可。W 态 [ 23 ] 的一般形式为：
![arxiv：2406.04416v1 [cond-mat.str-el] 2024年6月6日](/simg/f\f22194567a0205d4e624405ada910e0e2c305c4f.webp)
arxiv：2406.04416v1 [cond-mat.str-el] 2024年6月6日
我们分析了具有自由度和山谷自由度的2D费米斯系统的最有序状态的过渡。我们表明，对于一系列旋转不变的分散体，订购过渡是高度非常规的：相关的敏感性在过渡时差异（或几乎分歧），但在其下方，系统不连续地跳入完全极化的状态。我们分析了纵向和横向集体模式在过渡上方和下方的不同参数方案中的分散。此外，我们考虑在具有完整SU（4）对称性的系统中订购，并表明有一系列不连续的过渡到一组状态，其中包括四分之一米，半米和四分之三的金属。我们将结果与偏置双层和三层石墨烯的数据进行了比较。
![arxiv：2402.17644v2 [CS.CL] 2024年6月9日](/simg/4\476a405ee4704d0310b5e28d3ab0647610213243.webp)
arxiv：2402.17644v2 [CS.CL] 2024年6月9日
定量推理是对数据数据的关键技能，但是对此类问题的评估仍然有限。为了解决这一差距，我们介绍了使用数据（QRD ATA）基准的定量推理，旨在评估大语言模型在具有现实世界数据的基础和因果推理方面的能力。基准包括一个精心结构的数据集，其中包含411个问题，并附有教科书，在线学习材料和学术论文的数据表。为了比较模型在数据和文本上的定量推理能力，我们用290个仅文本问题的辅助设置（即QRT ext）进行了辅助集。我们评估了自然语言原因，基于程序的推理以及制定的方法，包括对不同模型的三个三通，思想计划，反应和代码助理的助手。最强的GPT-4型号的精度为58％，这有很大的改进空间。在开源模型中，DeepSeek-Codor-Instruct（在2T代币上预估计的代码LLM）的精度最高37％。分析表明，模型在数据分析和因果推理中遇到困难，并在使用因果知识方面陷入困境，并同时提供数据。代码和数据在https://github.com/xxxiaol/qrdata中。
![arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日](/simg/8\8d6e55e36345a92f0bcf230744b271c0e1d39a3c.webp)
arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日
在不受控制的环境中，机器人的部署要求它们在以前看不见的场景（如不规则的地形和风条件下）进行稳健操作。不幸的是，虽然从鲁棒的最佳控制理论尺寸较差到高维非线性动力学，但由更可触觉的“深”方法计算出的控制策略缺乏保证，并且往往对不确定的操作条件表现出很小的鲁棒性。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以通过将游戏理论安全分析与对抗性增强学习在模拟中结合使用，可与一般非线性动力学对机器人系统的可伸缩合成，并具有一般的非线性动力学。遵循软性参与者计划，寻求安全的后备政策与对抗性的“干扰”代理人共同训练，该代理人旨在引起设计师不确定度允许的模型错误和训练对培训的差异的最严重实现。虽然学习的控制策略并非本质上是固定的安全性，但它用于根据前进性的推出来构建具有强大安全性的实时安全过滤器。该安全过滤器可以与安全性无关的控制政策结合使用，从而排除任何可能导致安全性丧失的任务驱动的动作。我们在5D赛车模拟器中评估了基于学习的安全方法，将学习的安全政策与数值获得的最佳解决方案进行比较，并在经验上验证了我们所提出的安全过滤器对最差案例模型差异的可靠安全保证。关键字：对抗强化学习，模型预测安全过滤器，汉密尔顿雅各比可达性分析