XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsymmetry
通过二阶对称适应微扰理论在嘈杂的中型量子计算机上实现精确的非共价相互作用能量
量子算法 2,14 – 16 可用于求解薛定谔方程，其资源成本随量子比特数呈多项式增长。不幸的是，目前可用的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 硬件 17 存在相对较差的门保真度和较低的量子比特数，18 这带来了两个关键挑战。首先，对于 NISQ 定制的量子算法 19 来说，最小化量子资源非常重要。最突出的 NISQ 方法是混合量子经典算法，如变分量子特征求解器 (VQE)、20,21 量子 Krylov 方法、18,22 – 26
奇数对称平面大厅效应：一种检测电流诱导的面内磁化切换
1 N. H. D. Khang，T。Shirokura，T。Fan，M。Tahahashi，N。Nakatani，D。Kato，Y。Miyamoto，2 H. Wu，D。Turan，Q。Pan，C.-Y. Yang，G。Wu。 下巴，H.-J。 Lin，C.-H。莱，张，M。Jarrahi， 3 K. Gary，C。 4 Y. J. A. b。 Huai，18（6），33（2008）。 5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用1092 H. Wu，D。Turan，Q。Pan，C.-Y.Yang，G。Wu。 下巴，H.-J。 Lin，C.-H。莱，张，M。Jarrahi， 3 K. Gary，C。 4 Y. J. A. b。 Huai，18（6），33（2008）。 5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用109Yang，G。Wu。下巴，H.-J。 Lin，C.-H。莱，张，M。Jarrahi， 3 K. Gary，C。 4 Y. J. A. b。 Huai，18（6），33（2008）。 5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用109下巴，H.-J。Lin，C.-H。莱，张，M。Jarrahi， 3 K. Gary，C。 4 Y. J. A. b。 Huai，18（6），33（2008）。 5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用109Lin，C.-H。莱，张，M。Jarrahi，3 K. Gary，C。 4 Y. J. A. b。 Huai，18（6），33（2008）。 5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用1093 K. Gary，C。4 Y. J.A. b。 Huai，18（6），33（2008）。5 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用1095 W.-G。 Wang，M。Li，St.Eageman和C. L.6 T. Kawahara，K。Ito，R。Take， 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用1096 T. Kawahara，K。Ito，R。Take，7 A. 7 A.8 A.J. Sinova，St.O。O. Valenzuela，J。Wunderlich，C。H。Back，1213（2015）。10 10 J. E. E.11 K. Gary，I。M。Miron，C。 12 C. O. Avci。 A. Katine，应用10911 K. Gary，I。M。Miron，C。12 C. O. Avci。A. Katine，应用109A. Katine，应用10913 N. H. D. Khang和P. N. Hai，应用物理信函117（25），252402（2020）。14 Y. Takahashi，Y。Takeuchi，C。Zhang，B。Jinnai，S。Fukami和H. Ohno，应用物理信函114（1），012410（2019）。15G.Mihajlović，O。Mosendz，L。Wan，N。Smith，Y。Choi，Y。Wang和J.16 S. Fukami，T。Anekawa，C。Zhang和H. Ohno，自然纳米技术11（7），621（2016）。17 Y.-T。 Liu，C.-C。黄，K.-H。 Chen，Y.-H。黄，C.-C。 Tsai，T.-Y. Chang和C.-F。 PAI，物理审查应用了16（2），024021（2021）。17 Y.-T。 Liu，C.-C。黄，K.-H。 Chen，Y.-H。黄，C.-C。 Tsai，T.-Y.Chang和C.-F。 PAI，物理审查应用了16（2），024021（2021）。Chang和C.-F。 PAI，物理审查应用了16（2），024021（2021）。
生成式人工智能需要信用与责任不对称
生成式人工智能需要信用与指责不对称 Sebastian Porsdam Mann，1，* Brian D. Earp，2，* Sven Nyholm，3 John Danaher，4 Nikolaj Møller，2 Hilary Bowman-Smart，5，6 Joshua Hatherley，7 Julian Koplin，6 Monika Plozza，8 Daniel Rodger，9，10 Peter V. Treit，11 Gregory Renard，12，13，14 John McMillan，15 Julian Savulescu 16 1. 牛津大学法学院博纳韦罗人权研究所 2. 牛津大学上广实践伦理中心 3. 慕尼黑大学哲学、科学哲学和宗教研究学院 4. 戈尔韦大学法学院 5. 牛津大学 Ethox 中心 6. 莫纳什大学莫纳什大学生物伦理中心 7. 莫纳什大学哲学、历史和国际研究学院 8. 卢塞恩大学法学院 9. 伦敦南岸大学联合与社区健康学院健康与社会保健研究所 10. 伦敦大学伯贝克学院心理科学系 11. 马克斯普朗克生物化学研究所蛋白质组学和信号转导系 12. 旧金山应用人工智能公司 13. 美国国家航空航天局 SETI 前沿发展实验室 14. 加州大学伯克利分校 15. 奥塔哥大学生物伦理学系 16. 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物医学伦理中心
量子计算机上的对称性破坏/对称性保持电路和对称性恢复
摘要 我们在此讨论在量子计算机上处理量子多体问题时与其对称性相关的一些方面。回顾了与对称性守恒、对称性破缺和可能的对称性恢复有关的几个特点。在简要讨论了一些与多粒子系统相关的标准对称性之后，我们讨论了在量子分析中直接编码某些对称性的优势，特别是为了减少量子寄存器大小。然而众所周知，当自发对称性破缺发生时，使用对称性破缺状态也可以成为一种独特的方式来纳入特定的内部相关性。这些方面是在量子计算的背景下讨论的。然而，只有当最初破缺的对称性得到适当恢复时，才能精确描述量子系统。介绍了几种在量子计算机上执行对称性恢复的方法，例如，通过 Grover 算法净化状态、结合使用 Hadamard 测试和 oracle 概念、通过量子相位估计和一组迭代独立的 Hadamard 测试进行对称性过滤。
观察大量自发发射率在破碎的对称慢灯波导中的量子点的增强
可以在纳米级上操纵光和物质的量子状态，以提供有助于实施可扩展光子量子技术的技术资源。实验进步取决于光子和量子发射器内部自旋状态之间耦合的质量和效率。在这里，我们演示了一个带有嵌入式量子点（QD）的纳米光子波导平台，该平台既可以实现Purcell-Enhathenced发射和强性手性耦合。设计在滑动平面光子晶体波导中使用慢光效应，并使用QD调整，将发射频率与慢灯区域匹配。模拟用于绘制手性，并根据偶极子发射极相对于空气孔的位置来绘制手续的增强。最高的purcell因子和手性发生在单独的区域中，但是仍然有一个显着的区域，可以获得两者的高值。基于此，我们首先证明了与20±2倍purcell增强的相对应的巨大辐射衰减率为17±2 ns -1（60±6 ps寿命）。这是通过将QD的电场调整到慢灯区域和准共振的声子端谱带激发来实现的。然后，我们证明了具有高度的手性耦合到波导模式的DOT的5±1倍purcell增强功能，实质上超过了所有先前的测量值。共同证明了使用依靠手性量子光学元件的芯片旋转光子剂的可扩展实现中使用QD的出色前景。
与对称的海顿 - 优先协议
Hayden-Preskill协议是黑洞信息悖论的Qubit玩具模型。基于争夺的假设，发现量子信息被立即从模拟黑洞的量子多体系统中泄漏出来。在本文中，我们将规程介绍了系统具有对称性并研究对称性如何影响信息泄漏的情况。我们特别关注向上旋转数量的保证。开发一种部分去耦方法，我们首先表明对称性会导致泄漏延迟和信息残余。然后，我们澄清它们背后的物理：延迟的特征是与对称性相关的系统的热力学特性，并且信息递归与初始状态的对称破坏密切相关。这些关系将信息泄漏概率桥接到量子多体系统的宏观物理学上，并允许我们仅根据系统的物理性质来对信息进行泄漏。
多模态和半球图论脑网络预测额叶 α 不对称神经反馈学习效果
摘要 利用额叶 alpha 不对称 (FAA) 的脑电图神经反馈被广泛应用于情绪调节，但其有效性存在争议。研究表明，神经反馈训练的个体差异可以追溯到神经解剖和神经功能特征。然而，他们只关注大脑区域结构或功能，而忽略了大脑网络的可能神经相关性。此外，目前还没有关于 FAA 神经反馈方案的神经影像学预测因子的报道。我们设计了一个单盲伪控制 FAA 神经反馈实验，并在训练前收集了健康参与者的多模态神经影像数据。我们评估了训练期间 (L1) 和静息时 (L2) 诱发脑电图调制的学习表现，并基于多模态脑网络和图论特征的综合分析研究了与表现相关的预测因子。本研究的主要发现如下。首先，真实组和虚假组都可以在训练期间增加 FAA，但只有真实组在静息时 FAA 显著增加。其次，训练阶段和休息阶段的预测因子不同：L1 与右半球灰质和功能网络的图论指标（聚类系数和局部效率）相关，而 L2 与整个大脑和左半球功能网络的图论指标（局部和全局效率）相关。因此，FAA 神经反馈学习中的个体差异可以通过结构/功能架构的个体差异来解释，而学习表现指数的相关图论指标显示了半球网络的不同侧性。这些结果为神经反馈学习中个体间差异的神经相关性提供了见解。
使用真实世界医疗保健数据库识别糖尿病药物：丹麦和澳大利亚对称性分析
S03CA | 皮质类固醇和抗感染药物的复方药 S02CA | 皮质类固醇和抗感染药物的复方药 S | 感觉器官 R06AD | 吩噻嗪衍生物 R05FA | 鸦片衍生物和祛痰药 R03DC | 白三烯受体拮抗剂 R03DA | 黄嘌呤 R03CC | 选择性β-2-肾上腺素受体激动剂 R03BB | 抗胆碱能药物 R03BA | 糖皮质激素 R03AL | 肾上腺素能药物与抗胆碱能药物的复方药 R03AK | 吸入性β-肾上腺素能药物和皮质类固醇 R03AC | 选择性β-2-肾上腺素能受体激动剂 R02AX | 其他咽喉制剂 R01AD | 皮质类固醇 R | 呼吸系统 P02CA | 苯并咪唑衍生物 P | 抗寄生虫产品 N07BB |用于治疗酒精依赖的药物 N07BA | 用于治疗尼古丁依赖的药物 N07AA | 抗胆碱酯酶药物 N02CX | 其他抗偏头痛药物 N | 神经系统 M03BB | 恶唑、噻嗪和三嗪衍生物 M03BA | 氨基甲酸酯 M01AX | 其他非甾体抗炎和抗风湿药 M01AE | 丙酸衍生物 M01AB | 乙酸衍生物和相关物质 M | 肌肉骨骼系统 L01AA | 氮芥类似物 L | 抗肿瘤和免疫调节剂 J02AC | 三唑衍生物 J01FA | 大环内酯类 J01CR | 青霉素组合，包括β内酰胺酶抑制剂 J01CE | 对β内酰胺酶敏感的青霉素 J01AA | 四环素类 J |全身用抗感染药 H02AB | 糖皮质激素 H | 全身激素 G03FB | 孕激素和雌激素，序贯制剂 G03FA | 孕激素和雌激素，固定组合 G03DC | 雌二醇衍生物 G03DA | 孕烯（4）衍生物 G03CX | 其他雌激素 G03CB | 合成雌激素，普通 G03AC | 孕激素 G03AA | 孕激素和雌激素，固定组合 G01AF | 咪唑衍生物 G | 生殖泌尿系统和性激素 D10BA | 用于治疗痤疮的类视黄酸 D07CC | 皮质类固醇，强效，与抗生素复方 D07CB | 皮质类固醇，中效，与抗生素复方 D07CA | 皮质类固醇，弱效，与抗生素复方 D07BC |强效皮质类固醇，与防腐剂复方 D07BB | 中效皮质类固醇，与防腐剂复方 D07AD | 强效皮质类固醇（IV 类） D01AC | 咪唑和三唑衍生物 D01AA | 抗生素 D | 皮肤病学药物 C08DB | 苯并噻嗪类衍生物 C07CB | 选择性β受体阻滞剂和其他利尿剂 C07BB | 选择性β受体阻滞剂和噻嗪类 C07AB | β受体阻滞剂 C07AA | β受体阻滞剂，非选择性 C05AA | 皮质类固醇 C03EA | 低限利尿剂和保钾剂 C03DA | 醛固酮拮抗剂 C03CB | 磺胺类和钾复方药 C03CA | 袢利尿剂 C03AB | 噻嗪类和钾 C01AA | 洋地黄苷 C | 心血管系统 B02BA | 维生素 K B01AF | 直接 Xa 因子抑制剂 B01AA | 维生素 K 拮抗剂 B | 血液和造血器官 A12BA | 钾 A07AC | 咪唑衍生物 A02BC | 质子泵抑制剂 A02BA | H2 受体拮抗剂 A01AD | 其他局部口服治疗药物 A01AB | 用于局部口服治疗的抗感染药和防腐药 A | 消化系统
论量子轨迹中对称性破缺和耗散冻结的普遍性
最近，几项涉及具有强对称性的开放量子系统的研究发现，主方程的蒙特卡罗解法中的每一条轨迹都会动态地选择一个特定的对称扇区，在长期极限内“冻结”在其中。这种现象被称为“耗散冻结”，在本文中，我们通过介绍该问题的几个简单的数学观点，认为这是开放系统中存在强对称性的普遍结果，只有少数例外。我们使用许多示例系统来说明这些论点，揭示了非对角对称扇区中刘维尔谱特性与冻结发生所需时间之间的明确关系。在这些扇区中出现纯虚特征值的特征模式的极限情况下，冻结不会发生。此类模式表明系统对称扇区之间信息和相干性的保存，并可能导致非平稳性和同步等现象。单个量子轨迹水平上没有冻结现象，这为识别这些无迹模式提供了一种简单、计算有效的方法。
听觉符号材料的高保真传输与主要听觉区域之间左右神经解剖不对称的减少有关
人们认为，音乐等听觉符号系统的代际稳定性依赖于大脑过程，这些过程允许忠实地传递复杂的声音。人们对支持这种能力的人类大脑的功能和结构方面知之甚少，一些研究表明听觉网络的双侧组织是假定的神经基础。在这里，我们通过检查听觉皮层之间左右神经解剖不对称的作用进一步检验了这一假设。我们从大量参与者（非音乐家）收集了神经解剖图像，并使用 Freesurfer 的基于表面的形态测量法对其进行了分析。扫描数周后，同样的个体参加了模拟音乐传播的实验室实验：信号游戏。我们发现，人工音调系统的代际传递的高准确性与 Heschl 沟皮层厚度向右不对称的减少有关。我们的研究表明，旋律材料的高保真复制可能依赖于计算神经元资源在半球中的分布程度。我们的数据进一步支持了大脑半球间组织在听觉符号系统的文化传播和进化中的作用。