戴维斯致力于培养未来杰出律师,这一点深深吸引着我。从事务所独特的通才方法,到让学生广泛接触各种实践领域,再到获得正式和非正式指导机会,我非常高兴能在今年夏天及以后加入戴维斯。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
在这项工作中,我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架,获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务,我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器,即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA),并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外,我们展示了如何在一个标准差内近似间隙,即使存在噪声。
“在我们的受控实验室实验中,我们模拟了一个湍流的自由空间量子通道,以评估我们的自适应光学系统的有效性。结果令人震惊,”博士学位Lukas Scarfe说。“没有自适应光学,湍流引入了超过安全阈值的错误,使量子密钥分布变得不可能。但是,通过启用了自适应光学功能,我们成功恢复了通道,执行高维QKD并每个光子最多三个位编码,这显着提高了关键的生成率。”
分子氧与半导体氧化物表面的相互作用在许多技术中起着关键作用。这个主题很难通过实验和理论来实现,这主要是由于多种施加电荷状态,吸附氧气的吸附构和反应通道。在这里,我们使用非接触原子力显微镜(AFM)和密度功能性the-Ory(DFT)的组合来解决金红石TIO 2(110)表面上的吸附O 2,这在金属氧化物的表面化学中提出了长期的挑战。我们表明,通过氧气量终止的化学惰性AFM尖端可以很好地解决吸附物种和底物的氧气sublattice。吸附的O 2分子可以从表面接受一个或两个电子极性,形成超氧或过氧物种。在与应用相关的任何条件下,过氧状态是最优选的。非侵入成像的可能性使我们能够解释与尖端注入电子/孔注入相关的行为,与紫外光的相互作用以及热退火的效果。
混合的2D/3D钙钛矿材料对光伏和发光二极管(LED)群落特别感兴趣,因为与常规3D Perovskite吸收者相比,它们令人印象深刻的光电电特性以及改善的水分稳定性。在这里,研究了一种混合铅锡钙钛矿,其中含有3D结构或高度相岩石ruddlesden – Popper 2D结构的独特的自组装结构域。用超快的瞬态吸收测量值揭示了材料的复杂能量景观。表明,这些显微镜结构域之间的电荷转移仅发生在纳秒时尺度上,这与域的大尺寸一致。使用光泵 - terahertz探针光谱法,有效的电荷载体迁移率被证明是类似的纯2D和3D perovskites之间的中介。此外,提出了对自由载体重组动力学的详细分析。通过在光激发载体种群的完整动态模型中结合一系列激发波长的结果,可以表明,纤维中的2D域与3D域具有非常相似的载波动力学,这表明不应由材料的异型结构构成远距离电荷传输。
混合的2D/3D钙钛矿材料对光伏和发光二极管(LED)群落特别感兴趣,因为与常规3D Perovskite吸收者相比,它们令人印象深刻的光电电特性以及改善的水分稳定性。在这里,研究了一种混合铅锡钙钛矿,其中含有3D结构或高度相岩石ruddlesden – Popper 2D结构的独特的自组装结构域。用超快的瞬态吸收测量值揭示了材料的复杂能量景观。表明,这些显微镜结构域之间的电荷转移仅发生在纳秒时尺度上,这与域的大尺寸一致。使用光泵 - terahertz探针光谱法,有效的电荷载体迁移率被证明是类似的纯2D和3D perovskites之间的中介。此外,提出了对自由载体重组动力学的详细分析。通过在光激发载体种群的完整动态模型中结合一系列激发波长的结果,可以表明,纤维中的2D域与3D域具有非常相似的载波动力学,这表明不应由材料的异型结构构成远距离电荷传输。
隶属关系:1。土壤科学与生物地球化学小组,苏黎世大学地理系,Winterthurerstrasse 190,CH-8057苏黎世,瑞士2.LaboratoiredeGéologie,DépartementdeGéosciences,Ecole NormaleSupérieure(ENS),24 Rue Lhomond,75231 Paris Cedex 05,法国3。廷德尔气候变化中心,东安格利亚大学环境科学学院,英国诺里奇,4。Laboratoire des Sciences du climat et de l'Ervironnement(LSCE),IPSL,CEA/CNRS/UVSQ,GIF SUR YVETTE,法国5。cnrs / ens - UMS 3194,11 Chemin de Busseau,77140 St-Pierre-lès-Nemours,法国最近,火后碳通量表明,为了通过较高的碳源型培养型耐碳量,法国必须确定,。 在这里,使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化,以估计地球的火碳预算。 在1901年至2010年,全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1,被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。 这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1,而充气碳的平均停留时间为5387年,假设是稳态。 残留物在森林中是负面的,在草地 - 萨凡纳人(暗示潜在的水槽)上是阳性的,这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。 野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。 “#$。在这里,使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化,以估计地球的火碳预算。在1901年至2010年,全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1,被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1,而充气碳的平均停留时间为5387年,假设是稳态。残留物在森林中是负面的,在草地 - 萨凡纳人(暗示潜在的水槽)上是阳性的,这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。“#$代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!
摘要。从收入和福利的角度,已经广泛研究了具有多种可分割商品的市场。一般而言,众所周知,嫉妒的收入最大成果可能导致福利低于竞争均衡结果。我们研究一个市场,在该市场中,买家拥有具有线性替代估值和预算限制的准公用事业,并且卖方必须找到价格和嫉妒的无嫉妒分配,以最大程度地提高收入或福利。我们的设置镜面市场,例如交换财务资产的拍卖和拍卖。我们证明,独特的竞争平衡价格也是嫉妒的无限收入。最大收入和福利的巧合令人惊讶,即使买家具有分段线性的估值,也会崩溃。我们介绍了需求不超过供应的“可行”价格集的新颖特征,表明该集合具有最低价格的价格向量,并证明这些价格使收入和福利最大化。证明还意味着一种用于查找此独特价格向量的算法。
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里,我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略,一种在二维方形晶格上,一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中,我们的安萨兹(Ansatz)以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中,这种符号结构是未知的,我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。