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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
社区策略框架——如何在精英开源软件社区中获得对需求的影响力？
背景：在开源软件 (OSS) 社区的需求工程 (RE) 过程中，参与的公司是众多利益相关者之一。相互冲突的议程可能会导致与公司的内部需求策略不一致。在具有精英治理或其方面的社区中，公司有机会通过积极和共生的参与获得影响力，从而根据自己的议程影响 RE 流程。目标：本研究的重点是确定公司在评估其影响 OSS 社区中的 RE 流程的需求时应该考虑哪些方面，以及应该考虑哪些参与实践以获得这种影响力。方法：使用设计科学方法，对来自 12 家不同软件密集型公司的 18 位行业专业人士进行了 21 次访谈，以探索、设计和验证针对问题背景的工件。结果：提出了社区战略框架 (CSF)，以帮助公司制定社区战略，描述他们是否以及为什么需要影响特定（精英）OSS 社区中的 RE 流程，以及公司如何获得这种影响。该框架由方面和参与实践组成。这些方面有助于从业务和技术角度确定 OSS 项目及其社区的重要性。在考虑获得影响力的可行性和潜力时，会使用社区视角。参与实践旨在作为一种工具
Microsoft Word-组10 2D TMD-PDSE2用作非线性光学材料，用于获得可切换激光脉冲生成模式 - fam.docx
此外，通过利用现场发射透射电子显微镜（Fetem，Jeol Model JEM-2100F）来分析样品。为此，将制备的PDSE 2 -IPA上清液在约1：3的体积比下稀释，然后将稀释的溶液滴在Cupper网格上，并在真空干燥机中在60°C下干燥24小时。在图3（a）中，显示了随机选择的薄片的TEM图像，其中所选薄片的侧向尺寸分别在短轴中约为103 nm，在长轴中分别为207 nm。这些结果与AFM测量的观察非常匹配。此外，如图3（b）所示，以高分辨率的TEM量表进行了样品，以高分辨率的TEM量表进行了研究，该量表列出了一些PDSE 2的晶体晶格平面。晶格平面分别确定为（102），（112）和（212），这些晶格平面分别与0.35 nm，0.30 nm和0.22 nm的d间距相对表[62]。此外，如图3（c）所示，从所选区域电子衍射（SAED）模式中检测到了几个代表PDSE 2的晶格平面的多态环。这些数据表明PDSE 2样品具有高结晶度和多晶特征。我们的数据也与先前证明的结果相当一致[62]。在图3（d）中，
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。
利用从虚拟现实任务中获得的眼球运动特征，应用机器学习来区分中风患者和健康对照组
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量，并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里，我们指示参与者（83 名中风患者和 103 名健康对照者）在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品，同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型，我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征，我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的（3 件或 7 件物品）时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中，重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此，从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征，可用于检测认知缺陷，为潜在的临床应用打开了大门。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J. & Richards, D. 作者后印本（已接受）存放在考文垂大学存储库原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。无需事先许可或付费，即可下载副本用于个人非商业研究或学习。未经版权所有者事先书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。出版版本和此版本之间可能存在一些差异，如果您想引用出版版本，建议您参考出版版本。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用已发布版本，建议您查阅已发布版本。
太空旅行并不构成道德例外的条件。太空中发生的事情在地球上也同样会发生！
越来越多的学者开始探讨太空旅行和殖民的伦理问题，尤其是生物伦理问题。自然，在这场辩论中，出现了各种观点，涉及应对太空旅行和殖民的严峻考验的各种技术策略的伦理问题和道德可接受性。从基因增强人类宇航员到改变行星环境使其适宜居住，这些方法都被提出来作为方法。本文探讨了米尔科·加拉西奇对人类生物增强的批评，他认为人类宇航员的生物增强不仅具有功能性，而且是必要的，因此在道德上是允许的。然而，他进一步声称，针对太空环境提出的生物伦理论据并不适用于地球环境。本文提出了三点论据，说明加拉西克的观点在哲学上是可疑的：(1) 当他审视我们对子孙后代的责任时，他引用了一条道德原则（我们称之为单纯生存原则），这条原则不仅含糊不清，而且在道德上也是不可接受的；(2) 人类生物增强不是自然的这一观点不仅值得商榷，而且在道德上也无关紧要；(3) 太空旅行中可能出现的情况不可能在地球上发生，这是不正确的。我们得出的结论是，地球上人类的（生物）增强不仅是允许的，而且在某些情况下甚至是必要的。