XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmanifolds
2023-2024 年度可持续发展报告
回顾 2023/24 年，即我们当前绿色计划的倒数第二年，我们可以总结自 2019 年首次宣布气候紧急状态以来取得的进展。尽管 NHS 近年来面临着前所未有的挑战，但我们已经调整了提供护理的方式并表现出了极大的韧性，这有助于自 2019/20 年基线年以来将信托的碳足迹减少了 10% 以上。在过去的财政年度，MFT 帮助的患者数量比以往任何时候都多，同时继续逐年减少我们的碳足迹。这在一定程度上要归功于一些大型系统性改进，例如由临床领导的多部门项目，该项目在多个地点停用纯一氧化二氮歧管。作为我们持续努力减少碳排放和为未来做好准备的一部分，我们将需要继续调整我们的工作方式并表现出韧性。
YAM 中 Yb3+ 中心的温度和浓度依赖性发光
采用微下拉法生长了一系列 Yb 3 + 掺杂的钇铝单斜 Y 4 Al 2 O 9 (Yb:YAM) 单晶，其中 Yb 3 + 离子浓度分别为 0.1、1、5 和 10 at.%。低温吸收测量表明 Yb 3 + 结合在几个明确的中心。位置选择性激发和发射实验可以定位系统中检测到的主要中心的基态 2 F 7/2 和 2 F 5/2 流形的能级。测量了 10 至 300 K 范围内的跃迁能量和共振跃迁线宽的温度依赖性，并且可以通过一个声子近共振过程很好地描述。还研究了 Yb 3 + 浓度对 Yb:YAM 荧光光谱结构的影响。观察到随着 Yb 3 + 浓度的增加，来自低能位点的发光占据了发射光谱的主导地位。分析了在每个位点的选择性激发下在 10 至 300 K 温度范围内记录的荧光动力学。© 2020 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
莫尔斯局域到全局群中的非斜向莫尔斯元素
双曲性由格罗莫夫 [ Gro87 ] 引入，是几何群论中最突出的负曲率概念，具有强大的代数和算法意义 [ Gro87 、 Pau91 、 DG11 、 Sel95 、 ECH ` 92 ]。许多重要的群都具有某些负曲率，但不是双曲的，包括群的自由积、映射类群、许多三维流形的基本群、某些阿廷群和克雷莫纳群。这一观察导致了对双曲群各种推广的研究，例如相对双曲群 [ Far98 、 Osi06 、 Bow12 ]、圆柱双曲群 [ Osi16 、 DGO17 ] 和 Morse 局部到整体 (MLTG) 群 [ RST22 ]。对于任何这些推广，很自然地会问它们满足负曲率的哪些方面。本文重点讨论 MLTG 群。MLTG 群的一个主要特征是在 [ RST22 ] 中引入的，它能够消除 Morse 测地线的病态行为。例如，如果一个 MLTG 群包含 Morse 测地线，则它有一个 Morse 元；如果它包含 Morse 元，则它有一个与 F2 同构的子群。这对于一般群来说并非如此 [ Fin17 , OOS09 ]。因此，很自然地，我们会问，消除病态行为是否足以确保圆柱双曲性。
硅双核中的非互易 Pauli 自旋阻断量子点
由于具有大规模量子计算的潜力，门控硅量子点中的自旋量子比特正受到越来越多的关注。这种自旋量子比特的读出最准确且可扩展的方式是通过泡利自旋阻塞 (PSB) 完成的，然而，各种机制可能会提升 PSB 并使读出复杂化。在这项工作中，我们介绍了硅纳米线中多电子低对称双量子点 (DQD) 中 PSB 的实验研究。我们报告了对非对称 PSB 的观察结果，当自旋投射到对中的一个 QD 时表现为阻塞隧穿，但当投射到另一个 QD 时表现为允许隧穿。通过分析 DQD 与读出谐振器的相互作用，我们发现 PSB 提升是由 7.90 μ eV 的不同电子自旋流形之间的大耦合引起的，并且隧穿是不相干的。此外，16 个电荷配置中的 DQD 磁谱能够重建 DQD 的能谱，并揭示提升机制是能级选择性的。我们的结果表明增强的自旋轨道耦合可能使硅纳米线中电子自旋的全电量子位控制成为可能。
时间使空间：在编码时间连续感官体验的网络中的位置字段的出现
据信脊椎动物海马在区域CA3中使用复发连通性来支持部分提示的情节记忆回忆。这个大脑区域还包含放置细胞，其位置选择性射击场实现了支持空间内存的地图。在这里我们表明，将细胞出现在经过训练的网络中，以记住时间连续的感觉发作。我们将CA3模拟为一种反复的自动编码器，该自动编码器回顾并重建了通过遍历模拟竞技场的代理商嘈杂且部分遮挡观察的感觉体验。用啮齿动物和环境建模的逼真的轨迹移动的代理被建模为连续变化，高维，感官体验图（具有平滑的高斯随机场）。训练我们的自动编码器准确地模式结合和重建感觉体验，并限制对总活动的限制会导致空间定位的射击场，即位置单元格，以在编码层中出现。The emergent place fields reproduce key aspects of hippocampal phenomenology: a) remapping (maintenance of and reversion to distinct learned maps in different environments), implemented via repositioning of experience manifolds in the network's hidden layer, b) orthogonality of spatial representations in different arenas, c) robust place field emergence in differently shaped rooms, with single units showing multiple place fields in large or complex spaces, and d）慢速代表性漂移的位置场。我们认为这些结果是因为空间的连续遍历使感觉体验在时间上连续。我们的实验代码可在1处获得。我们做出可测试的预测：a）a）迅速变化的感觉上下文将破坏位置字段，b）即使循环连接被阻止，位置字段也会形成，但是在重新映射时对先前学习的表示形式的尊重将被废除，c）临时平稳的体验的维度设置了位置字段的尺寸，包括在虚拟导航中，包括抽象的虚拟导航。
通过一系列基于 Er(III) 的复合物中的定向偶极相互作用直观控制低能磁激发
摘要：偶极耦合很少被用作镧系元素单分子磁体中缓慢弛豫动力学的驱动力，尽管它通常是介导此类物质中离子间磁相互作用的最强机制。事实上，对于多核镧系元素复合物，由于它们能够形成高度定向、高矩基态，偶极相互作用的幅度和各向异性可能相当大。本文我们提出了单核、双核和三核铒基单分子磁体序列 ([Er −TiPS 2 COT] + ) 𝑛 (𝑛= 1 −3)，其中磁弛豫路径允许性的大幅降低在角动量量子之间的偶极-偶极相互作用框架内得到合理化。由此产生的多核分子磁性设计原理源于高度各向异性磁态之间的分子内偶极耦合相互作用，为单个量化跃迁的复杂流形中的弛豫动力学提供了细致入微的证明。通过将弛豫动力学与分子磁性前所未有的频率范围（10 3 −10 −5 Hz）的交流磁场相结合，为该模型的有效性提供了实验证据。缓慢的动力学和多个低能跃迁的结合导致了许多值得注意的现象，包括在单一温度下可观察到三个明确定义的弛豫过程的镧系单分子磁体。
双曲线空间中的增强学习
随着机器学习技术和应用的爆炸性增长，具有转移功率的新范式和模型正在丰富该领域。近年来最引人注目的趋势之一是里曼尼亚几何学和谎言群体理论的显着意义的迅速崛起。根本原因是数据的复杂性上升，激发了更复杂的方法，从而导致广泛认识到大量数据集表现出内在的曲率。换句话说，许多数据集自然代表或忠实地嵌入了非欧几里得空间中。这种明显的例子是机器人技术中的旋转运动。n维空间中的旋转构成谎言组，并且没有矢量空间的结构。但是，非欧盟数据的显着性远远超出了这个特定示例。略有明显，但无处不在的是双曲几何形状中的数据表示。被广泛接受的是，任何具有某些（可能是隐藏的）层次结构的数据集自然地嵌入具有恒定负曲率的Riemannian歧管中[18，19，15]。数据激发系统方法的各种非欧亚人表示的最新进展，从而引起了新兴领域，名为“几何深度学习” [8]。
蛋白质代码、3 流形和 Kummer 表面中的量子信息
摘要。每种蛋白质都由一个由 20 个字母/氨基酸组成的线性序列组成。该序列通过二级（局部折叠）、三级（键）和四级（不相交的多重）结构在三维空间中展开。我们之前发表的两篇论文中，利用有限群 G n := Z n ⋊ 2 O（n = 5 或 7，2 O 为二元八面体群）的（信息完整）不可约特征，可以预测线性链的 20 个字母的遗传密码的存在。事实证明，一些蛋白质复合物的四级结构表现出 n 重对称性。我们提出了一种基于自由群理论的二级结构方法。将我们的结果与其他根据 α 螺旋、β 片层和卷曲或更精细的技术预测蛋白质二级结构的方法进行了比较。结果表明，蛋白质的二级结构与某些双曲 3 流形的结构相似。体积最小的双曲 3 流形（Gieseking 流形）、其他一些 3 流形和定向超制图群被选为此类二级结构的暂定模型。对于四级结构，存在与 Kummer 表面的联系。
量子机学习的新趋势（A）
摘要 - 在这里，我们将对机器学习和量子物理学（包括实际情况和应用程序）之间的新可能相互作用进行观点。我们将探讨机器学习可以从新的量子技术和算法中受益的方式，以找到新的方法，以通过物理硬件的突破以及改善现有模型或设计量子域中的新学习方案来加快其计算。此外，量子物理学中有许多实验确实会产生令人难以置信的数据和机器学习，这将是分析这些并做出预测，甚至控制实验本身的好工具。最重要的是，从机器学习中借来的数据可视化技术和其他方案对理论家来说是很有用的，可以更好地对复杂流形的结构有更好的直觉或对理论模型进行预测。这个新的研究领域被称为Quantum机器学习，它的增长非常迅速，因为它有望在经典的对应物中提供巨大的优势，并且需要及时进行更深入的调查，因为它们已经可以在已经商业可用的量子机上进行测试。
动态系统的数据驱动线性化
抽象动态模式分解（DMD）及其变体（例如扩展DMD（EDMD））广泛用于将简单的线性模型粘贴到可观察到的可观察数据中已知的动态系统中。在多种情况下dmd meth-ods效果很好，但在其他情况下表现较差，因此需要对DMD的假设进行澄清。在更仔细的检查过程中，基于Koopman操作员的DMD方法的现有解释并不令人满意：它们在假设下仅对通用可观察物的概率为零证明DMD是合理的。在这里，我们为DMD作为局部的，前阶还原模型的拟合方式，用于在具有概率的条件下，对于通用可观察到的概率和非分类观察数据。我们通过在吸引缓慢的频谱子歧管（SSM）中构造其主导动力的线性化转换来实现这一目标，并用于有限的或有限维度的周期强制系统。我们的参数还导致了一种新的算法，数据驱动的线性化（DDL），它是慢速SSM中可观察动力学的高阶，系统的线性化。我们通过示例显示