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联盟RDM战略
本文件提供了加拿大数字研究联盟（以下简称“联盟”）下修订的研究数据管理 (RDM) 战略的高级初步观点。该战略包括应用美国国家标准与技术研究所 (NIST) 1 的出版物《研究数据框架 (RDaF)》，以基于证据审查当前的 RDM 国家状况，并使我们能够设想和利用未来的行动机会。该战略的目的是保持核心、持续的国家 RDM 服务和计划的连续性和动力，同时预测并响应通过联盟的需求评估和其他战略活动确定的 DRI 生态系统需求。本战略中描述的举措还将寻求促进和建立以研究人员为中心的泛 DRI 协同作用，与高级研究计算 (ARC) 和研究软件 (RS) 保持一致，并与联盟的网络安全任务保持一致。该战略符合联盟的愿景和使命声明：
赫特福德大学 RDM 云存储评论
政策重点：http://www.apple.com/legal/icloud/en/terms.html 用户不得“从事任何侵犯版权或其他知识产权的行为（包括上传您无权上传的任何内容），或违反保密、雇佣或不披露协议披露任何商业秘密或机密信息”；“Apple 不会对您提交或在服务上提供的材料和/或内容主张所有权。”只要您不将其放在可公开访问的区域。数据可能会由英国境外的第三方存储，并将受东道国法律的约束。 * 5GB 的免费存储空间不包括购买的音乐、电影和电视，这些内容归 iTunes 所有。Apple 不会备份未购买的媒体。
赫特福德大学 RDM 云存储评论
政策重点：http://www.apple.com/legal/icloud/en/terms.html 用户不得“从事任何侵犯版权或其他知识产权的行为（包括上传您无权上传的任何内容），或违反保密、雇佣或不披露协议披露任何商业秘密或机密信息”；“Apple 不会对您提交或在服务上提供的材料和/或内容主张所有权。”只要您不将其放在可公开访问的区域即可。数据可能会由英国以外的第三方存储，并将受东道国法律的约束。* 5GB 免费存储空间不包括购买的音乐、电影和电视，这些内容归 iTunes 所有。Apple 不会备份未购买的媒体。
多元宇宙：无线 DMX 的进步将如何改变我们的照明方式
DMX 是一种单向协议，数据仅从照明控制器流向终端设备。RDM（远程设备管理）是 DMX 的增强功能，允许用户与照明设备进行双向通信。这意味着照明用户可以利用 RDM 更改 DMX 地址或照明灯具的个性，而无需爬上梯子，并且可以远程获取灯具使用时间或电路板温度等状态数据。RDM ANSI 标准要求在使用 RDM 时 DMX 暂时停止广播，因为在有线系统中，DMX 和 RDM 共享同一对电线。这会降低 DMX 性能，因此许多照明用户避免使用 RDM，而 RDM 从未充分发挥其技术潜力。
研究数据管理机构策略
根据RDM政策的第一支柱，RDM-IS-WG的任务是为Carleton University制定和实施RDM机构战略（RDM-IS）。通过RDM-IS，我们寻求授权Carleton研究人员（教职员工，研究生和本科生以及博士后研究员），并提供有关现有工具，基础架构和服务的信息，以实施有效和负责任的RDM，并满足当前和未来的RDM容量，挑战，挑战，机会和机会。这包括但不限于研究计算和开发云（由研究计算服务（RCS）维护），共享文件，访问加拿大数字研究联盟（联盟），数据管理计划和图书馆专业知识的资源。这样做，RDM-IS将促进一种负责任的RDM实践文化，同时发展能够支持研究人员采用这些方法的能力。该文档将通过大学网站上的专用研究数据管理（RDM）页面访问。它将成为多个利益相关者的宝贵资源，包括图书馆的RDM团队，该团队由图书馆员，图书馆员工，档案管理员和系统开发人员组成。此外，教职员工和中央研究办公室将广泛使用本文档，尤其是研究促进者，合同专家，一线支持人员（包括计算机和实验室员工）以及管理层。此外，信息技术服务（ITS）同事在制定和审查服务和政策时会提到它。范围该策略还将告知研究数据管理政策制定，该政策将在以后进行。
研究数据管理策略 2023 年 2 月
• 机构 RDM 策略：有资格管理三机构资金的每个高等教育机构和研究医院都必须制定机构 RDM 策略，并在 2023 年 3 月 1 日之前在机构网站上公开该策略。 • 数据管理计划 (DMP)：提交给机构的所有资助提案都应包括反映 RDM 最佳实践的方法，机构将要求某些资助机会使用 DMP。 • 数据存放：资助接受者必须将直接支持机构资助研究产生的期刊出版物和预印本研究结论的所有数字研究数据、元数据和代码存放到数字存储库中。
使用 OMERO 在 QBI 存储图像数据
不幸的是，OMERO 无法看到已存储在 RDM 上的文件，它只能看到通过 Insight Uploader 上传的文件（OMERO.Insight 应用程序中的蓝色向上箭头）。对于通过 OMERO 组织/共享数据的用户，已存储在 RDM 中的文件需要通过 Insight 再次上传，从而有效地复制数据。
通过三元树实现费米子到量子比特的最佳映射，并应用于简化量子态学习
我们引入一个在三元树上定义的费米子到量子比特的映射，其中 n 模式费米子系统上的任何单个 Majorana 算子都映射到对 ⌈ log 3 (2 n + 1) ⌉ 个量子比特进行非平凡作用的多量子比特 Pauli 算子。该映射结构简单，并且是最优的，因为在任何对少于 log 3 (2 n ) 个量子比特进行非平凡作用的费米子到量子比特映射中都不可能构造 Pauli 算子。我们将它应用于学习 k 费米子约化密度矩阵 (RDM) 的问题，该问题与各种量子模拟应用有关。我们表明，通过重复单个量子电路 ≲ (2 n + 1) k ϵ − 2 次，可以并行确定所有 k 费米子 RDM 中的各个元素，精度为 ϵ。这一结果基于我们在此开发的方法，该方法允许人们并行确定所有 k 量子比特 RDM 的各个元素，精度为 ϵ，方法是将单个量子电路重复 ≲ 3 k ϵ − 2 次，与系统大小无关。这改进了现有的确定量子比特 RDM 的方案。
2023 年年度能源展望的假设
国家能源建模系统 (NEMS) 的住宅需求模块 (RDM) 根据家庭数量以及耗能设备的存量、效率和强度来预测未来住宅部门的能源需求。RDM 预测从基准年的住房存量估计值、为存量提供服务的耗能设备的类型和数量以及设备的单位能耗 (UEC)（以百万英热单位/户/年为单位）开始。RDM 将新住房单元添加到存量中，确定新单元中安装的设备，淘汰现有住房单元，淘汰和更换设备。该模块的主要外生驱动因素是按类型（单户住宅、多户住宅和移动住宅）和人口普查分区划分的住房开工情况，以及美国九个人口普查分区每种能源的价格（图 1）。
开放系统中随时间演化的量子叠加和相干图的丰富内容
我们讨论了与耗散环境耦合的多态系统随时间演化的约化密度矩阵 (RDM) 的一般特征。我们表明，通过相干图，即系统站点方格上 RDM 实部和虚部的快照，可以有效且透明地可视化动态的许多重要方面。特别是，相干图的扩展、符号和形状共同表征了系统的状态、动态的性质以及平衡状态。系统的拓扑结构很容易反映在其相干图中。行和列显示量子叠加的组成，它们的填充表示幸存相干的程度。虚 RDM 元素的线性组合指定瞬时群体导数。主对角线包含动力学的非相干分量，而上/下三角区域产生相干贡献，从而增加 RDM 的纯度。在开放系统中，相干图演变为围绕主对角线的带，其宽度随温度和耗散强度的增加而减小。我们用具有 Frenkel 激子耦合的 10 位模型分子聚集体的例子来说明这些行为，其中每个单体的电子态都耦合到谐波振动浴中。