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利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
物理上不可克隆的功能 (PUF) - -ORCA
在供应链跟踪和透明度方面，我们可以将 PUF 视为条形码、二维码和 RFID 标签的自然继承者。与现有技术相比，PUF 的主要优势在于它们具有高度防篡改和不可复制性，因为它们利用了数字身份的内在形式。这一优势与用于供应链可视性的现有技术形成鲜明对比，现有技术仅将数字标识符分配给物理对象，使其容易受到冒充或修改等物理攻击。这一特性对于可靠的供应链跟踪至关重要，因为它可以确保仅记录目标设备的跟踪数据。人们更有信心相关设备没有被修改、伪造或替换。
物理计算任何布尔函数
安全的多方计算（MPC）是CRYP-图表中最积极研究的领域之一，该领域研究了多方如何在不透露其私有信息的情况下比较其私人信息。MPC中最古典的问题之一涉及以下设置。爱丽丝和鲍勃想知道他们是否彼此喜欢。但是，由于拒绝尴尬，没有人愿意首先承认。他们需要一个协议，该协议仅区分彼此喜欢的两种情况，而没有泄漏任何其他信息。从理论上讲，此设置等效于计算两个输入位的逻辑和函数，一个来自每个播放器。除了和功能外，其他经过广泛研究的布尔函数还包括逻辑XOR函数，多数函数（确定输入中是否有1s比0）和等效函数（确定所有输入是否相等）。而不是数字协议，许多研究人员使用在日常生活中发现的便携式对象（例如卡，硬币和信封）开发了MPC的物理协议。这些协议的好处是它们不需要计算机，还允许外部观察者验证所有各方如实地执行它们（这通常是一个具有挑战性的
物理不可逆过程中“擦除”的熵成本
2023 年 9 月 21 日 摘要。通过参考与共轭可观测量相关的联合熵，证明了兰道尔原理的一种限制形式对热系统成立，与计算考虑无关。结果表明，不可逆物理过程的补偿熵的来源是由于这种相互不相容的可观测量值的本体论不确定性，而不是由于信息论方法中传统假设的认识论不确定性。特别是，明确表明通过重置操作擦除逻辑（认识论）信息并不等同于擦除热力学熵，因此物理学不支持传统的信息论形式的兰道尔原理。分析的另一个含义是现实世界中没有麦克斯韦妖。关键词：兰道尔原理、热力学、量子信息、熵 1. 简介。兰道尔原理 (LP) 最初是由兰道尔从计算的角度提出的。具体来说，兰道尔 (1961) 提出，从事逻辑上不可逆步骤的“计算机器”每一步的成本约为 kT。虽然 LP 已被广泛接受，但仍有少数人持不同意见（例如 Earman 和 Norton 1999；Norton 2005-2018；Hemmo 和 Shenker 2021）。虽然本文作者与反对者一起对兰道尔原始提议中固有的物理不可逆性与逻辑/计算不可逆性的认定提出异议，但我们仍然为 LP 的受限形式提出了物理基础：它不与计算相联系，而是与一类更窄的真正不可逆的物理过程相联系。如果测量是一个物理上不可逆的过程，人们可能会认为这是西拉德原理的一种形式；本研究表明它确实如此。在提出这一观点时，我们希望提请大家注意认识论和本体论不确定性（或“信息”）之间的关键区别，这一区别在热力学和第二定律的讨论中往往被忽略。我们注意到，正如经典统计力学所假设的那样，认识论不确定性可以说无法非循环地产生第二定律或兰道尔原理（参见 Kastner 2017），而本体论不确定性对于两者的成立都是必要的。这一考虑意味着 LP 的受限形式，它不依赖于传统上假设的认识论不确定性。从本质上讲，LP 确实是
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
在学校环境中身体活跃的生活方式 div>
negeri Yogyakarta（印度尼西亚），***** Pegaso University（意大利）摘要。学校的背景体现了教育儿童采用积极生活方式的最佳环境。这不仅在身体健康方面，而且从心理和社会的角度来看都是吉祥的。需要将体育活动纳入学校的常规活动，尤其是在初等教育中，在初等教育中，行为被建立并延续到生命的后期阶段，这清楚地源于科学文献。健康的教育课程以预防措施为重点，可以由学校的医疗服务组织为学生的利益。在教育实践中，必须将运动领域视为灌输适当生活方式，增强认知增长，促进包容性以及解决心理情感和社会关系方面的至关重要的工具。学校环境可以通过作为在一天中各个时期促进体育锻炼的关键环境，从而极大地做出贡献。运动可以纳入教学活动中，并且可以将主动休息时间整合到课程前或课后。这项研究源于对学校环境，健康和预防健康促进之间相关性的现有文献的全面研究。它认识到问题的持续性质以及需要进行进一步调查以与即将发生的变化保持一致的需求。关键字：体育活动，生理学，学校。恢复。帕拉布拉斯·克拉夫（Palabras Clave）：埃斯卡埃拉（Escuela）的菲西亚（Fisiología）ActividadFísica。学校体现了教育儿童采用积极生活方式的最佳环境，这不仅在身体健康方面被认为是从身体健康方面的考虑，而且从心理体系和社会的角度来看。 div>在科学文献中，很明显，需要将体育活动纳入学校的常规活动，尤其是在基本教育中，在初等教育中，在初等教育中建立行为并导致生活阶段。 div>学校医疗服务可以通过预防措施来支持针对学生的健康教育课程。 div>在教育实践中，必须将运动领域视为一种至关重要的工具，以灌输足够的生活方式，改善认知增长，促进包容并解决心理情感和社会融合方面。 div>学校可以在一天中的几个时期内促进体育锻炼的基本环境，例如将运动纳入教学，上课时间，休息时间，休息时间和课程。 div>该分析是从对学校环境，健康和预防性健康促进之间相关性的详尽研究中得出的，认识到问题的持续性质以及对与未来变化保持一致的更大沉思的需求。 div>日期接收：09-04-24。 div>接受日期：05-06-24 Francesca Latino Francesca.latino@unipegaso.it div>
支持身体活跃社区资源指南
资源指南提供有据可查的信息和资源途径，以支持社区健康和福祉计划的规划、实施和评估。资源指南并非规定性的，理事会可以根据其特定的运营环境量身定制社区福祉计划的实施。这些指南可能对刚刚开始福祉之旅的理事会有用，直到那些健康和福祉战略已经成熟的理事会。
朝着物理上可实现的量子神经网络
最近对量子网络（QNN）以及它们在不同领域的应用都有很大的兴趣。QNNS的当前解决方案对它们的可伸缩性提出了显着的挑剔，从而确保了量子力学的后期满足，并且可以在物理上实现净作品。QNNS的指数状态空间对训练过程的可扩展性构成了挑战。禁止原理禁止制作多个训练样本的副本，并且测量值假设导致了非确定性损失函数。因此，尚不清楚依赖于每个样本的几个副本进行训练QNN的几个副本的现有方法的物理可靠性和效率尚不清楚。本文提出了一个QNN的新模型，依赖于量子量度感知器（QPS）传递功能的带限制的傅立叶范围来设计可扩展的训练程序。通过随机量子随机差下降技术增强了这种训练过程，从而消除了对样品复制的需求。我们表明，即使在由于量子测量引起的非确定性的情况下，这种训练过程即使在存在非确定性的情况下也会收敛到真正的最小值。我们的解决方案具有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅立叶功率谱的QPS，我们表明可以使QNN的训练程序可扩展； （ii）它消除了重新采样的需求，从而与无禁止的规则保持一致； （iii）增强了整体培训过程的数据效率，因为每个数据样本都是每个时期的一次。我们为我们的模型和方法的可伸缩性，准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验来验证方法的实用性。
语音控制残疾人轮椅
摘要 大多数残疾人在日常生活中通常依赖他人，尤其是在从一个地方移动到另一个地方时。对于轮椅使用者来说，他们不断需要有人帮助他们移动轮椅。通过使用轮椅控制系统，他们变得更加独立。本研究项目的目的是为身体残疾人士设计和制造语音控制轮椅。轮椅控制系统部署语音识别系统来触发和控制其所有动作。它集成了微控制器、通过谷歌助手的语音识别、电机控制接口板来移动轮椅。通过使用该系统，用户只需通过谷歌助手说话和命令即可操作轮椅。基本功能过程包括前进和后退、左转和右转以及停止。它使用由 Microchip Technology 制造的 PIC 控制器来控制系统操作。它通过谷歌助手与语音识别进行通信，并使用从 Ada-fruit 云中保存为数字系统的命令。给出语音，然后确定相应的输出命令来驱动左右电机。为了完成这项任务，编写了一个汇编语言程序并将其存储在控制器的内存中。关键词：语音控制轮椅，肢体残疾人士 1. 引言
用于代谢物的物理信息深度神经网络......
a 意大利罗马大学生物医学与预防系 b 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院和哈佛医学院 Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心 c 英国伦敦南岸大学工程学院计算机科学与信息学系 d 英国伦敦大学学院计算机科学系 e 意大利帕多瓦大学信息工程系 f 英国伦敦国王学院心理学、精神病学和神经科学研究所 (IoPPN) 神经影像科学中心 g 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所心理医学系 h 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所精神病学系 i 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院麻省总医院麻醉、重症监护和疼痛医学系