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变分量子电路制备低能对称态
摘要：我们探索如何构建量子电路，通过将给定汉密尔顿量显式编码到电路中来计算对称子空间内给定汉密尔顿量对应的最低能量状态。我们创建显式酉和变分训练酉，将由定义子空间中的 ansatz A(oL) 输出的任何矢量映射到对称空间中的矢量。对参数进行变分训练以最小化能量，从而将输出保持在标记的对称值内。该方法针对使用旋转和反射对称的自旋 XXZ 汉密尔顿量和使用 S 2 对称的 S z = 0 子空间内的 % 汉密尔顿量进行了测试。我们发现变分训练的酉在深度非常低的电路中给出了良好的结果，因此可用于在近期量子计算机中准备对称状态。
报告日期：2024 年 11 月 4 日 150-C2-5151 准备后...
条件：参谋官接到上级总部的命令或指挥官获得一项任务，要求参谋官准备行动后报告（AAR）。指挥官发布指导，在整个作战过程中在动态和复杂的作战环境（OE）中准备 AAR，以塑造、反击侵略并在大规模作战行动（LSCO）中获胜；巩固成果；实现任务目标。常规、非常规、犯罪和/或恐怖主义威胁在所有五个领域（空中、陆地、海洋、太空和网络空间）挑战部队的目标。此外，威胁保持与部队维持所有九种接触形式的能力（直接、间接；非敌对；非敌对；障碍；化学、生物、放射和核 (CBRN)；空中；视觉；电磁；和影响）。PMESII-PT 的所有八个操作变量对于旅及以上级别都存在且动态；营及以下有四个或更多变量。上级总部的命令包括所有适用的叠加和/或图形、作战区域 (AO) 边界、控制措施和后续战术行动的标准。参谋人员与下属单位、相邻单位和上级总部进行通信。指挥部与下属单位、相邻单位和上级总部进行通信。指挥官组织了指挥和控制系统的四个组成部分，以支持决策、促进沟通和开展行动。注意：使用秘密/可发布 (S/REL) 机密任务伙伴网络 (MPN) 执行任务，以实现 C2、决策、与任务伙伴的共享理解（协作以及相关信息的显示和共享），从而真实地描绘任务伙伴环境 (MPE)。陆军可能会在联合战区的 MPE 内在 MPN 上开展行动。使用秘密互联网协议路由器 (SIPR)（仅在例外情况下不可向外国人发布） (NOFORN）在 MPN 上生成订单、估算和其他工作人员产品。环境：此任务的一些迭代应在降级的指挥和控制网络、降级的电磁频谱条件和/或降级、拒绝和中断的太空作战环境 (D3SOE) 下执行。此外，敌人和/或对手已采取行动创造反介入或区域拒止 (A2/AD) 条件。此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：参谋人员准备一份行动后报告 (AAR)，重点介绍单位的成就和经验教训，以供历史参考；并以观察-讨论-建议格式提供最佳实践和经验教训。参谋人员根据 (IAW) FM 6-0、既定时间表、指挥官的意图、来自上级总部的命令、陆军道德、和标准操作程序（SOP），同时无误地遵守 Go/No Go 标准。
VASP的机器学会的力场准备分子...
引言Mackinawite（FES）既可以作为地热管道的缩放剂，又是工业应用中的催化剂，具有环境修复的潜力。研究不同的{fe 2+}下的FES形成：{S 2-}比率对于理解其在自然和工程系统中的行为至关重要。但是，该比率对FES成核的影响仍然未知。我们的研究旨在使用具有元动力学的分子动力学模拟（MD）来表征最小的FES簇，以通过第一原理计算和机器学习来开发合适的力场。我们专注于训练并创建精确的机器学习力场（MLFF）。成熟的MLFF使元动力学MD能够构建带电三离子簇（CTIC）的关联的自由能表面（FES），从而揭示了{fe 2+}的影响：{s 2-}比率对成核的影响（图。1）。
伊拉克电力行业能源转型准备路线图
随着伊拉克面临气候变化带来的日益严重的环境挑战，包括气温飙升、沙尘暴持续、干旱等，伊拉克联邦政府已多次表示已准备好向清洁和可持续能源转型。2020 年，伊拉克政府与联合国环境规划署 (UNEP) 合作，启动了制定国家适应计划 (NAP) 的进程，以增强该国应对气候变化的能力 1 。该计划旨在侧重于技术转让，到 2030 年将温室气体 (GHG) 和甲烷排放量在 2020 年的水平上减少至少 30% 2 。与此同时，环境部计划制定国家气候变化愿景，包括国家自主贡献 (NDC) 3 [ املسامهات وثيقة الوطنية ] 及其实施框架。巴格达是2020年仅次于俄罗斯的全球第二大天然气燃烧大国，该国也表示将致力于利用伴生气并开发天然气田，以减少碳足迹并保护环境。图1显示了三种不同情景下碳排放量的变化。
先进的技术调和脱硫化和硝化作用以准备干净的燃料
摘要：燃料中存在的含硫和含氮化合物的去除对于避免环境和人类健康逆境至关重要。由于严重的工作条件，炼油厂进行的常规氢化化和氢化硝化过程受到限制，更重要的是，它们的同时去除燃料中的氮和含硫化合物的效率低。另一方面，在轻度工作条件下，非氢技术是有益的，在过去的二十年中，一些成功的作品表明，这些作品在有效地从液体燃料中有效去除含硫和氮的化合物可以非常有效。超过四十年，广泛的研究（自1980年代以来成千上万的出版物）一直致力于开发远程脱硫技术，而无需考虑存在复杂的燃料基质，甚至考虑了其他有害污染物元素（例如氮）的存在。最近，已经报道了几种有效的非氢硝化过程，而没有考虑存在硫化合物。本审查论文是对有限工作的反映，该工作已成功地从燃料中去除含硫和氮的化合物。在此提供了对不同方法的评估（吸附，提取，氧化（照片）催化，超声辅助氧化）。此外，本综述旨在定义新的未来策略，这些策略将允许设计更合适，更经济的技术，有效地调和脱硫化和消除植物化过程，以生产更可持续的燃料。
将人类行为与大脑结构联系起来-orca
1匹兹堡大学医学院儿科和宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡的UPMC儿童医院； 2意大利那不勒斯费德里科二世大学转化医学系； 3意大利Pozzuoli Telethon遗传与医学研究所转化医学系； 4纽约州哥伦比亚大学儿科和医学系分子遗传学系； 5癌症和遗传学，英国威尔士加的夫大学医学院； 6医学遗传学和代谢部，儿科，大众儿童综合医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿； 7医学院（遗传学），弥撒将军，布里格姆，阿里亚德实验室，布罗德研究所和哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿； 8遗传医学和管道，全球医学事务，稀有疾病，纽约州纽约市； 9德国海德堡海德堡大学人类遗传学研究所； 10比利时根特大学医学遗传学中心和根特大学生物分子医学系
准备：通过新颖AI患者分层策略的个性化康复：
一种多模式和密集的康复治疗可帮助PD患者在任何疾病阶段和亚型中获得持久的好处。但是，在任何康复方法之后的结果在很大程度上都在表现出不同的人口统计学，运动和非运动特征的患者中各不相同。在多种影响残疾进展的因素的多方面情况下，临床医生经常受到挑战，需要认识并正确区分哪些患者将从代价高昂的（即机器人康复）中受益（即），并且要求（即多型强化训练）康复干预措施，还结合了最佳的药物治疗或功能性的药物治疗。精致的预测能力将避免延迟侵略性疾病较低的人的适当治疗，同时也排除那些对任何干预措施反应不佳的因素，并且应该得到姑息治疗的侵入性方法。
欧盟 AI 法案出台：您可以做些什么准备
• 非禁止的远程生物特征识别系统、生物特征分类或用于情绪识别的系统； • 关键基础设施、道路交通、水、气、暖气和电力中的安全组件； • 用于确定进入或被机构录取或评估学习成果的教育和职业培训； • 评估个人在就业中的特质，例如用于招聘、晋升或解雇； • 用于评估资格或信誉的基本公共或私人服务； • 允许执法使用的系统； • 移民、庇护和边境管制管理；以及 • 司法行政，特别是司法机关使用的或用于影响的系统
生成式人工智能 - 为 2023 年秋季课程做准备时你需要了解的内容
GenAI 工具（例如 ChatGPT）可用于本课程的提交前活动，例如 [编辑课程细节：集思广益、测试想法、编辑文本、概述或构建论点]。但是，学习者有责任提交符合作业质量和事实准确性标准的作业。在提交任何以任何方式由 GenAI 协助的作业之前，学生有责任核实所有陈述，并确保通过本课程使用的引用实践适当承认来自其他来源（包括使用 GenAI）的任何内容。通过跟踪您的 AI 使用情况并分享您的经验，我们都能获得理解，识别这个快速变化的领域中的潜在问题，并找到更好的方法来利用资源实现我们的目标。如果您对此政策有任何疑问或担忧，请在提交任何作业之前联系您的导师。