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采用两种优化相变的全场模式分类器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维特性。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基中进行排序和高保真度测量方案至关重要。
演员指南：公民的议会如何帮助导航多腐烂所要求的系统性转换？
克莱尔·梅利尔（Claire Mellier）是一位促进者，过程设计师和研究人员，在参与式和审议的民主方面具有专业知识。她是ISWE基金会的知识和实践领导。2020年，她在COP26的气候和生态危机上共同创立了全球公民的大会，该危机得到了联合国秘书长AntónioGuterres的支持。自2019年以来，她在各个层面上都提供了15个以上的公民集会，以了解气候变化和其他主题：从本地到全球。她是英国气候议会和苏格兰气候议会的便利团队的成员，也是一位经过认可的研究人员，他们观察了法国大会的Citoyenne Pour pour le Climat。在2021年，她在巴斯大学的气候变化和社会转型中心（演员）进行了对法国和英国议会的比较分析。在2023年，她共同设计了未来亚美尼亚人的大会，亚美尼亚人是一个自下而上的公民议会，涉及亚美尼亚侨民的成员。克莱尔对系统变化以及如何使用审议来解决两极分化和创伤有特别的兴趣。她是国际社会进步小组（IPSP）顾问委员会的成员。
按顺序的时间和频率相调制的时间模式转换，用于量子信息科学中的应用
摘要：控制量子光脉冲的时间模式形状具有广泛的范围应用于量子信息科学和技术。技术来控制带宽，允许在时间和频域中移动，并执行模式 - 选择性束 - 分解器样转换。但是，目前没有方案可以在时间模式上执行目标多模统一转换。在这里，我们提出了一种实用方法，以实现时间模式的一般转变。从理论上讲，我们可以在时间和频域中使用一系列相位操作来执行时间模式上的任何统一转换。数值模拟表明，使用实验可行的规格可以以超过95％的保真度执行时间模式上的几个关键转换。
用UV飞秒激光脉冲强烈激发Si和GE的相变动力学
半导体的飞秒激光处理已演变为成熟的高精度制造技术，从而实现了广泛的应用。最初大多数研究都采用了近乎红外波长的脉冲，但由于不同的激发条件，由于较短的光学渗透深度，因此使用紫外线激光脉冲的兴趣正在不断增加，从而导致分辨率提高。在这种情况下，为了理解和最终控制复杂的相变途径，需要对这种脉冲触发的相变的时间动力学进行基础研究。在这里，我们报告了一项详细的时间分辨研究，以使用单个400 nm，100 fs激光脉冲在中等和高激发方向进行辐照后，晶体硅和锗的相变动力学。为此，我们采用了FS分辨的光学显微镜，探头波长为800 nm，以研究辐照表面的反射率演变，范围从100 fs到20 ns，范围为100 fs。在中等激发的情况下，数据揭示了激光诱导的过程的整个序列，从产生自由电子等离子体，非热融化，消融和半透明消融层的膨胀层的扩展。在峰值流体的激发时超过30倍消融阈值，观察到异常的瞬态高反射率态，这可能表明了后坐压力诱导的液体 - 液相相变。 此外，在中度的辐射后，两种材料形成了70 nm厚的无定形表面层。超过30倍消融阈值，观察到异常的瞬态高反射率态，这可能表明了后坐压力诱导的液体 - 液相相变。此外，在中度的辐射后，两种材料形成了70 nm厚的无定形表面层。总体而言，我们的结果提供了有关FS-Pulse激发在近绿色波长范围内两种材料的最终状态的相关信息。
通过本地操作进行量子网络中的转换，并有限的许多经典通信
最近的进步导致了量子网络的第一型构图，其中量化是由产生双部分纠缠状态的来源分布的。这提出了基于在本地运营和经典沟通的两部分来源中在Quantun网络中生成哪些状态的问题。在这项工作中，我们研究了基于最大纠缠的两分四分位州的网络作品的有限的本地运营和经典交流（LOCC）的国家转型。我们首先得出了artrary网络结构的对称性，因为这些确定了哪些转换。然后，我们证明了与树图相反的，为此，已经证明可以达到同一纠缠类中的任何状态，存在可能会概率地达到的状态，但如果网络包含一个周期，则可以确定性地达到。此外，我们还提供了一种系统的方法来确定在一个周期组成的网络中无法达到的状态。此外，我们提供了可以通过协议仅测量一次的协议中可以在周期网络中达到的状态的完整表征，而协议的每个步骤都会导致确定性的转换。最后，我们提出了一个无法使用如此简单的协议来实现的考试，并符合我们的知识，这是完全纠缠的状态中需要三轮经典交流的LOCC转换的第一个例子。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示与适应性行为相关的表征转换
人们认为，人类自适应地执行各种任务的能力源于认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过“连接中枢”的连接激活实现的。连接中枢是选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域。我们利用最新进展，利用功能连接映射大脑区域之间的活动流，从认知控制任务期间的 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流，验证了连接中枢在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接中枢整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接中心在支持灵活的认知计算中的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
利用仿射变换扩大树形结构的帕累托优化：评估亚马逊地区的混合浮动太阳能水电系统
可持续性挑战本质上涉及对多个相互竞争的目标的考虑。帕累托边界（即所有最优解的集合，这些解不能针对一个目标进行改进，否则会对另一个目标产生负面影响）是应对可持续性挑战的关键决策工具，因为它强调了相互冲突的目标之间的内在权衡。我们的研究动机是亚马逊河流域水电战略规划，亚马逊河流域是地球上最大、生物多样性最丰富的河流系统之一，增加能源生产的需求与最大限度地减少有害环境影响的迫切要求不谋而合。我们研究了一种将水电与浮动光伏太阳能电池板 (FPV) 配对的创新战略。我们提供了一种新的扩展多树网络公式，可以考虑多种水坝配置。为了应对扩大帕累托优化框架以解决整个亚马逊河流域的多个目标的计算挑战，我们通过两项改进进一步增强了树形结构网络中帕累托边界的最先进的算法。我们引入了由子边界引起的仿射变换来计算帕累托优势，并提供了合并子树的策略，从而显著提高了优势解决方案的修剪率。我们的实验表明，在保持最优性保证的同时，速度显著提高，在某些情况下甚至提高了一个数量级以上，从而使我们能够更有效地近似帕累托边界。此外，我们的研究结果表明，当将混合水电与 FPV 解决方案配对时，帕累托边界的能量值会显著向更高的方向转变，从而有可能在减轻不利影响的同时扩大能源生产。
简化自主驾驶中的SIM到运行转移
摘要：低维碳纳米结构的化学处理对于它们在未来的设备中的整合至关重要。在这里，我们通过结合N型分子石墨烯纳米丝带（GNR）的多步溶液合成与质量选择的超高真空电喷雾控制的离子光束在表面上通过扫描型触发显微镜在表面上和实际空间上的质量上的超高真空束沉积相结合，在原子上精确的工程中应用了一种新方法。我们演示了该方法如何仅在平面Ag（111）表面上的2.9 nm长度的GNR中仅产生可控数量的单个单个单一的GNR。这种方法可以通过采用地下合成协议并利用基板的反应性来进一步处理。在多次化学转化后，GNR提供了反应性的构建块，形成了延长的金属和有机坐标聚合物。
从表面到表面 - 触摸表面转换以实现驾驶舱中的具体交互
在交互式触觉系统中，“表面”既是触摸的支持，也是图像的支持。虽然触摸表面的厚度、形状和硬度已逐渐发生改变，但其交互方式仍然像第一批设备一样，仅限于用手指以简单的手势接触屏幕，假装操纵显示的内容。触觉，即使对于集成到航空或汽车等关键系统中的触觉设备，仍然基本上作为视觉的延伸，用于指向和控制。虽然感知现象学、生态感知和有形与具身交互的理论都承认身体、运动技能和与环境的交互在感知现象中的重要性，但继续将视觉视为触觉交互的首要感觉似乎有些简单化。