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简单的超光速纠缠通信方案和......
基于量子纠缠和相应的量子通信，我们研究一种简单的超光速纠缠通信方案，其关键是建立两个相互纠缠的粒子或装置A和B，我们观测和控制A位置的信息，就可以知道B位置的相应结果，这并不是直接互相发送信息，而是可以超光速的。在狭义相对论中我们规定了必须有两个以光锥相隔的对称拓扑结构，这包括了类空区间的广义洛伦兹变换（GLT），其中相速度是超光速的。这是本方案的基础，可以检验GLT。关键词：量子纠缠；通信；超光速；狭义相对论。 1. 引言基于爱因斯坦-波多尔斯基-罗森(EPR)关联和贝尔不等式，Aspect等人首先通过测量钙辐射级联和时变分析仪发射的光子对的线性偏振关联实现了EPR实验，并与
研究文章 抗氧化的人类载脂蛋白 AI 与未修饰的人类载脂蛋白 AI 的功能类似，可以延缓高脂血症小鼠的动脉粥样硬化进展并促进动脉粥样硬化消退
将人类 apoA1 和 MPO 氧化剂抗性的 4WF 异构体转基因小鼠与 LDL 受体缺陷 (LDLr KO) 小鼠交配，并喂食西方饮食。在 LDLr KO 背景下，这些人类 apoA1 异构体的高水平表达不会导致 HDL 胆固醇水平升高。在雄性和雌性小鼠中，研究了病变随时间推移的进展情况，与 LDLr KO 小鼠相比，apoA1 和 4WF 转基因小鼠的病变进展明显延迟，非 HDL 胆固醇降低。使用病变面积相等的时间点，通过给小鼠喂食含有微粒体甘油三酯转移蛋白抑制剂的低脂控制饮食 7 周来启动病变消退。与 LDLr KO 相比，雄性 apoA1 和 4WF 转基因小鼠的病变消退得更厉害，但 4WF 亚型在促进病变消退方面并不优于未修饰亚型。
多...
我们提出了一个半分析的理论模型，该模型描述了选择性分子传感器[1]的操作，该模型[1]在偶极 - 活性分子振动模式，可调的表面等离子体之间，在石墨烯Nanorib-bons（NRS）的周期性结构中进行双重共振，并在Thz-to-ir范围内进行测试。该模型基于使用电磁绿色功能的麦克斯韦对介电基板的NR结构方程的解决方案，并扩展到NRS和底物之间存在的附加（缓冲）层的情况。地石墨烯NR和吸附分子的层都被认为是二维的，因为与入射光的波长相比，它们的厚度非常小。该模型应用于不同的分子系统，该模型在参考文献中研究的蛋白质。[1]，为此获得了与实验数据的出色一致性，以及有机金属分子CD（CH 3）2。考虑了将分析物分子粘在传感器表面上的两个不同的假设，并讨论了该传感原理的局限性。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
中国无纸化航空旅行发展报告
随着航空旅行普及战略的实施，旅客对航空旅行服务的要求将越来越高，希望在登机和旅行中享有更大的自主权。在需求和技术的驱动下，中国于2018年在年客流量1000万人次以上的机场推行了无纸化旅行，并实现了2019年底这些机场自助值机旅客占比超过70%的目标。2020年新冠疫情的爆发迫使人们保持社交距离，这进一步推动了行业无纸化旅行的实施，也让更多旅客将自助值机等无纸化旅行方式作为首选。随着无纸化旅行的推广和发展，预计航空旅行便利化将迎来一场革命。对于旅客来说，无纸化飞行流程不仅缩短了旅客的候机时间，有效节省了时间，还保护了旅客的个人信息，提高了旅客乘坐飞机的意愿和满意度。对于机场而言，减少了机场设施设备及机场一线工作人员的雇佣，优化了出行流程，提高了出行效率，同时为旅客提供了更多体验非航空产品的机会，增加了机场收益；对于航空公司而言，改善了与旅客相关的信息交流，减少了相关设施的部署。
第 7 部分：无纸化旅行和移民身份证明
表 1：无错误完成的模拟次数（共 567 次）。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机；42000 人的案例代表机场安检线，预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数，其中所有 420 名旅客都登机（列第 4、5 列）或通过检查点（列 6），没有遇到假阴性。值越高越好，表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分（0.0003）的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
第 7 部分：无纸化旅行和移民身份证明
表 1：无错误完成的模拟次数（共 567 次）。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机；42000 人的案例代表机场安检线，预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数，其中所有 420 名旅客都登机（列第 4、5 列）或通过检查点（列 6），没有遇到假阴性。值越高越好，表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分（0.0003）的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
激活研究项目的描述
引言研究和创新可以通过数字技术来提高循环且竞争激烈的欧洲制造业。数据互操作性和质量及其结构，真实性和完整性是剥削数据值的关键，尤其是在AI部署的背景下。量子计算，即使用量子力学现象来执行计算，这是一个可以为人和企业做出根本性变化的领域。R. P. Feynman [1]提出了使用量子力学进行计算的第一个建议之一。最流行的量子计算模型是基于量子位或量子的量子电路。光子积分电路（图片），也称为光学芯片，将多个（至少两个）光子函数整合到光学波长上的信息信号。选择光子学以接近量子计算有两个主要优点。首先是，据信随机噪声水平降低了几个数量级，即使是基于物质的方法的最小噪声。其次，为经典计算目的而努力追求图片，量子体系结构所需的核心组成部分已经在研究中。此外，照片已被证明不仅是CMOS兼容的，而且可以在CMOS制造技术和标准方面没有任何更改来构建它们[2,3]。在所有人中，硅光子学[4]由于其低光谱分散体和高折射率而容易整合复杂的光学系统。硅图片用于量子计算，可以通过线性光学量子电路和单个光子来实现。
界面扩散对纤锌矿短周期GaN/AlN超晶格拉曼光谱的影响
摘要：我们进行了广泛的理论和实验研究，以确定短周期 GaN/AlN 超晶格 (SL) 中 GaN 和 AlN 层之间的界面相互扩散对拉曼光谱的影响。通过从头算和随机元等位移模型框架，模拟了具有尖锐界面和不同界面扩散程度的 SL 的拉曼光谱。通过对 PA MBE 和 MOVPE 生长 SL 的理论计算结果与实验数据的比较，表明与 A 1 (LO) 限制声子相关的能带对界面扩散程度非常敏感。结果获得了 A 1 (LO) 限制声子范围内的拉曼光谱与 SL 中界面质量之间的相关性。这为使用拉曼光谱分析短周期 GaN/AlN SL 的结构特征开辟了新的可能性。
利用涡旋光束进行轴向超定位
辨别活细胞、组织和材料的纳米级细节对许多现代研究工作至关重要。随着一组方法的出现，开辟了一条通往这一圣杯的道路，这些方法被统称为超分辨率显微镜 [ 1 , 2 ]，能够突破衍射极限 [ 3 – 5 ]：传统上被认为是无法逾越的障碍。许多此类技术还可以揭示三维 (3D) 结构细节：相关示例包括受激发射损耗显微镜 [ 6 ]、PSF 工程 [ 8 – 12 ]、光激活定位显微镜 [ 7 ] 和多平面检测 [ 13 – 15 ]，这只是其中的一部分。所有这些技术都依赖于非常精确的点源定位；它们的不同之处在于如何激发点物体以及如何收集相应发射的光子。对于 3D 成像，发射器经过荧光标记，确定其轴向位置是必不可少的一步。迄今为止，该问题已得到彻底研究，并已取得一些令人印象深刻的成果 [16]。但直到最近才开始考虑通过任何此类工程方法实现的基本深度精度 [17-19]。其背后的原理是系统地利用量子 Fisher 信息 (QFI) [20] 和相关量子 Cram´er-Rao 边界 (QCRB) 来获得与测量无关的极限 [21,22]。这与 Tsang 等人量化横向两点分辨率 [23-27] 的工作非常相似，后者已消除了瑞利诅咒 [28-31]。在最近的一项研究 [32] 中，已经确定了使用高斯光束的轴向定位的极限精度。只要将检测平面放置在一个最佳位置，只需一次强度扫描即可达到此极限。在本文中，我们概括了这些结果，并推导出拉盖尔-高斯 (LG) 光束轴向定位的量子极限，该光束携带量化的轨道角动量 [33]。在这里，光束腰充当点源在模式转换等之后发射的光的实现。另一个相关情况是在表面拓扑测量等中光束从表面的反射。通过线性叠加不同的 LG 模式，可以实现具有幅度、相位和强度模式的光束，这些光束在自由空间传播下简单旋转，保持横向形状。这些旋转结构是各种传感技术的核心 [34-37]。我们证明，强度扫描中只能获得全部（量子）信息的一小部分，其中只有一小部分可以归因于旋转。这清楚地证实了模式