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连字符电化学 - 拉曼光谱
在研究（电）化学反应时，电化学和光谱技术的组合会产生互补信息。电化学技术提供了精确的定量，并具有以较低零件（ppm，mg/l）浓度范围或涉及亚单层覆盖率的表面过程分析解决方案的可能性。电化学方法的缺点是它们为目标反应提供了有限的特异性。信息是一维的，因为研究人员可以在给定的潜力下监视电子的流量，但是很难将当前信号归因于单个过程。光谱法（如拉曼光谱法）提供了分子信息，并有可能监测化学过程的发生。
路径积分基态复制方法用于计算偶性线性转子纠缠熵的方法
我们计算了在其基态相互作用的线性转子系统的第二个rényi纠缠熵，以衡量连续旋转自由度的纠缠。熵是根据两分量子系统中子系统的纯度而定义的，并且为了计算它，我们比较了基于路径积分基态（PIGS）形式的两个采样集合。该方案以复制技巧为中心，并由Hastings等人在这种情况下开发的比率技巧。[物理。修订版Lett。 104，157201（2010）]。 我们研究了一个由一维的晶格上的线性量子转子组成的系统，通过各向异性偶极 - 偶极电位相互作用。 猪估计的基态第二rényi熵是针对来自密度基质重质化组的基于各种相互作用强度和系统尺寸的基准测试的。 我们发现，熵的增长会增加相互作用强度，对于足够大的系统，它似乎在原木附近平稳（2）。 我们认为，许多强烈相互作用的转子的限制情况类似于在猫状态下的两级粒子的晶格，其中人们自然会发现log（2）的纠缠熵。Lett。104，157201（2010）]。我们研究了一个由一维的晶格上的线性量子转子组成的系统，通过各向异性偶极 - 偶极电位相互作用。猪估计的基态第二rényi熵是针对来自密度基质重质化组的基于各种相互作用强度和系统尺寸的基准测试的。我们发现，熵的增长会增加相互作用强度，对于足够大的系统，它似乎在原木附近平稳（2）。我们认为，许多强烈相互作用的转子的限制情况类似于在猫状态下的两级粒子的晶格，其中人们自然会发现log（2）的纠缠熵。
问题表12基于测量的量子计算
MBQC中的一个关键见解是，如果我们要重复上述过程n次，我们可以准备一个纠缠的n- qubit资源状态| γ⟩事先，独立于输入状态| ψ⟩。| γ⟩可以描述为一维的一维纠缠量子，称为1-D簇状态。然后我们可以纠缠| ψ⟩到条的第一个量子，然后仅执行测量值（以及可能单Qubit的Pauli校正，以消除输出对测量结果的依赖性）。因为⟨z=±1 | h =⟨x =±1 | ，您可以说服自己，在CZ 1中，第一个值在X的基础上进行了有效测量。在以下几点中，我们将H门视为计算基础测量之前的H门是“ X测量过程的一部分”。
通过纳米传递彻底改变口服药物
提供更好的治疗影响，增加的生物利用度，降低给药频率以及副作用的低发生率。[2]在纳米级水平上的材料的创建和修饰以产生具有独特特性的产品被称为纳米技术。1959年，Cal技术物理学家Richard P. Feynman预测了纳米材料。他说：“底部有很多空间，”这意味着纳米技术进一步进步的秘密是从底部开始，然后努力到纳米级。最近，对纳米材料引起了很多兴趣。这些是在1-100纳米内至少一维的材料。[3] Nanosponge是一种现代材料类别，是一种类似于网格的纳米结构，它会改变许多疾病的治疗方式。与微物质相比，纳米传播的直径约为10至25 µm，其空隙范围在5到300 µm之间，小于1 µm
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
来自无脊椎动物衍生的DNA
我们提出并研究了一条特定的绝热途径，以准备那些张张量的网络状态，这些张量状态是有限晶格的少数身体汉密尔顿人的独特基态，其中包括正常的张量网络状态以及其他相关的非正常状态。此路径保证了有限系统的差距，并允许有效的数值模拟。在一个维度上，我们从数值上研究了具有不同相关长度和一维的af af af af af-kennedy-lieb-tasaki（aklt）状态的状态家族的制备，并表明，基于顺序制备，绝热制剂可以比标准方法快得多。我们还将该方法应用于六边形晶格上的二维二二二二链AKLT状态，为此，不知道基于顺序制备的方法，并表明它可以非常有效地用于相对较大的晶格。
可扩展量子计算的材料科学的进步和机会
与相互作用强度相比，当疾病较大时，相互作用颗粒的量子系统表现出局部行为。在没有或有限的误差校正的量子计算机上研究这种现象是具有挑战性的，因为即使是弱耦合到热环境也会破坏大多数定位签名。幸运的是，已知本地运算符的光谱函数包含可以在噪声存在下生存的特征。在这些光谱中，与热相相比，在低频率下的离散峰和软间隙表示定位。在这里，我们介绍了在一个维离子量子计算机上的光谱函数的计算，以用于具有无序的一维的海森堡模型。此外，我们设计了一种误差技术，该技术有效地从测量中消除噪声，从而使定位的明确特征随着疾病的增加而出现。因此，我们表明光谱函数可以作为当前和未来一代量子计算机上多体定位的可靠且可扩展的诊断。
关于高等教育人工智能伦理的一封活信
关于高等教育人工智能伦理的一封活生生的信 亲爱的教育未来， 我们来自世界各地的教育工作者和教育领袖齐聚日内瓦，参加 2024 年 ICDE 领导力峰会，我们意识到我们对塑造教育未来的承诺有多么重要。这不是一维的，也不是强加的行为，说明教育意味着什么以及它应该是什么样子。我们认为这封活生生的信是试图表达我们的担忧和希望，以及我们在快速发展的新兴技术和人工智能背景下对价值观驱动的优质教育的建议和承诺。 这封活生生的信是我们希望向其他利益相关者发出的公开邀请。邀请大家参与这一反思，加强合作，制定有利于负责任地使用新兴技术的战略和实践。 我们的担忧和承诺 我们注意到，新技术和人工智能是当今不可避免的现实。它们的快速发展将继续对教育部门产生影响，影响其所有方面：学习、教学以及知识的创造、传播和共享。我们也意识到，这些影响对我们的影响并不相同，它们取决于我们各自的社会、经济和文化位置。我们在深入讨论中提出的一些担忧包括：
为什么人工智能永远不会超越人类智能
摘要 一篇题为“深度学习在人工智能中不合理的有效性”的论文认为，实现通用人工智能（即人类水平的智能）的方法就是复制有机大脑为人类做事的方式。该论文认为，人工智能必须从一个非常有限的二维空间（称为平面国）转移到一个万维空间，这个万维空间代表了人类大脑皮层神经元之间的数百万亿个突触。论文指出，如果他们希望实现通用人工智能，那么从二维人工智能转向万维人工智能实际上是朝着错误的方向迈进。事实上，尽管大脑皮层神经元之间有数百万亿个突触，但人类意识是一维的或整体的。为了实现通用人工智能，机器必须做人类可以做的一切，且输出中没有间隙或接缝。提出了一种人类大脑模型，其中大脑皮层的不同部分专门用于不同的功能，这些不同的区域通过脑电波以光速进行电子通信，这就是大脑在我们体内产生整体一维意识的方式。此外，由于自然界中不存在数字，因此有机大脑与深度学习不同，无需借助数字程序或统计数据即可产生智能输出。
秘鲁亚马逊南部马德雷德迪奥斯九个香柏树种群的遗传 (AFLP) 多样性
香雪松是最重要的新热带木材物种之一，在其自然分布的许多地方，都受到森林砍伐和不可持续砍伐的威胁。有关遗传变异模式的信息有助于指导重新造林和遗传保护活动。然而，到目前为止，秘鲁或南美洲其他地区还没有这样的信息。在本研究中，基于扩增片段长度多态性 (AFLP) 标记，报告了该物种九个秘鲁种群之间和种群内部的遗传多样性。总体多样性水平很高 (Ht = 0.22)，这与广泛分布、寿命长的热带物种的预期一致，也与之前在中美洲进行的研究一致。种群内多样性水平高于之前报告的该物种的水平 (Hs = 0.13–0.21)。分子变异分析揭示了位于不同河流的两个种群组之间以及位于同一河流的种群之间存在遗传差异。群体之间的差异大于群体内的差异。遗传和地理距离显著相关。种群间相对强烈的遗传差异可能与所研究种群的河岸、本质上是一维的空间分布模式有关。在相对未受干扰的种群和被砍伐的种群之间，多态性位点的百分比没有发现差异。在秘鲁亚马逊地区相对较小的一部分物种范围内存在明显的遗传分化，这表明在使用原产地以外的种子时需要谨慎。出于遗传保护的目的，在秘鲁亚马逊地区每个主要流域采集（异地）或保护（就地）种群可能是明智的做法。# 2007 Elsevier BV 保留所有权利。