XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完美的
人工智能（AI）将
他做到了。它们在除以三时不太准确，在（Pi）的近似值时也不太准确——尽管即使在这里，它们也可以通过添加尽可能多的小数位来应对。但爱因斯坦，尽管他是个巨人，却无法理解量子力学——正是电子的难以控制的性质让他无法信服。他珍视明显的确定性，即数学符号看似无穷无尽的可预测性——所以当不确定性原理指出你永远无法确定电子在哪里——或者如果你知道它下一步要去哪里时，他感到不知所措。这一客观的科学发现推翻了他所珍视的我们可以可靠地理解物理现实的观念——不确定性原理终结了这一观念，因为我们可能知道的一切事物的核心中都存在着一种内在的不确定性，无论多少数学可预测性都无法解决这个问题。这一物理发现，这一科学物理学发现，彻底颠覆了他对周围世界的认识，就像之前和之后的许多其他发现一样。无论是对爱因斯坦还是对计算机来说，卓越的计算能力都不能保证在这个不完美的世界中取得现实的成功。我们必须尽快另辟蹊径。
人工智能（AI）将的科学证据
他做到了。它们在除以三时表现不佳，在近似 (Pi) 时也表现不佳——尽管即使在这里，它们也能通过添加尽可能多的小数位来应对。但爱因斯坦，尽管他是个巨人，却无法理解量子力学——电子难以驾驭的性质让他无法信服。他珍视表面上的确定性，即数学符号看似无穷无尽的可预测性——因此，当不确定性原理指出你永远无法确定电子在哪里——或者如果你知道它下一步要去哪里时，他感到困惑。这一客观的科学发现推翻了他所珍视的我们可以可靠地理解物理现实的观念——不确定性原理推翻了这一观念，因为我们所能知道的一切事物的核心都存在着内在的不确定性，任何数学可预测性都无法弥补。这一物理发现，这一科学物理学的发现，完全打乱了他对周围世界的概念，就像它打乱了之前和之后的许多其他人一样。无论是对爱因斯坦还是对计算机来说，卓越的计算能力都不能再保证在这个不完美的世界中取得现实的成功。我们必须尽快另辟蹊径。
大脑中的新颖性和模仿性：组合问题的达尔文神经动力学方法
在广阔的组合空间（例如可能的动作序列、语言结构或因果解释）中进行有效搜索是智能的重要组成部分。是否有任何计算领域足够灵活，可以为如此多样化的问题提供解决方案，并且可以在神经基质上稳健地实现？根据以前的论述，我们提出达尔文过程是一个有希望的候选者，该过程在连续的不完美复制和神经信息模式选择周期中运行。在这里，我们通过一个储存器计算单元教另一个储存器计算单元来实现不完美的信息复制。根据对读出信号的评估，动态分配教师和学习者角色。我们证明，新兴的达尔文读出活动模式群体能够在崎岖的组合奖励景观上维持并不断改进现有解决方案。我们还证明了存在一个尖锐的错误阈值，即神经噪声水平，超过该水平，进化过程积累的信息就无法维持。我们介绍了一种新的分析方法，即神经系统发育，它展示了神经进化过程的展开。
标题 微谐振器增强手性量子网络中长距离动态纠缠的产生 作者 Wai-Keong Mok, Jia-Bin You, Leong
手性量子网络为实现量子信息处理和量子通信提供了一种有希望的途径。本文我们描述了手性量子网络中两个相距遥远的量子节点如何通过一个共同的一维手性波导中的光子传输而动态地纠缠在一起。我们利用手性耦合的单模环形谐振器中的方向不对称性来产生两个原子之间的纠缠态。我们报告的纠缠度高达 0.969，比 Gonzalez-Ballestero 等人提出并详细分析的 0.736 有了很大的改进。[Phys. Rev. B 92, 155304 (2015)]。这一显著的增强是通过引入微谐振器实现的，微谐振器可作为光和物质之间的有效光子接口。证明了我们的协议对实验缺陷的稳健性，例如节点间距离的波动、不完美的手性、各种失谐和原子自发衰变。我们的建议可用于量子网络中的长距离纠缠产生，这是量子计算和量子信息处理中许多应用的关键因素。
改善基于Lindley分布的系列平行系统的性能
r˚ade[1]获得了某些简单系统的可靠性对等因子（参考）。Sarhan [2，3]提供了四种方法：（i）还原方法（RM）：失败率降低了因子ρ，0 <ρ<1; （ii）热重复方法（HDM）：假设系统的某些组件将连接到并行系统中的组件（每个组件）。（iii）冷复制方法（CDM）：在此方法中，使用冷耦合，假设某些组件将通过完美的开关（每个组件）连接到组件。（iv）不完善的复制方法（IDM）：它与以前的方法CDM有所不同，因为连接过程中使用的开关是不完美的开关。开关具有寿命分布。通过应用参考的概念，请参见[4、5、6、7、8、9、10、10、11、11、12、13、14、16、16、17、19、19、19、20、21、22]随机变量T具有三参数的lindley lindley（tpld），如果它具有
Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三
我像其他许多学生一样从数学开始的物理学旅程 - 但它永远无法在那里结束。由于物理学是一个与数学有着深厚联系的领域，而且理论和实验可以有意义地分离，因此作为数学的结果，它很容易看待物理 - 某些基本方程或原理的任意实现。但是，对于年轻的我而言，这种观点并不是很有用，而是迈向正式化世界运作的第一步。我认为，将物理对象视为首先，最重要的是，数学对象不是欣赏物理学的有效方式。在我的现实生活中的心理模型与受重力和摩擦影响的点质量的理想化模型之间，或满足“ V = ir”的两端电路元件的理想化模型之间，有一定的脱节，比人们想象的要大。因此，直到我可以用不如方程式的语言来表达它们之前，物理学的概念才真正“单击”。对我来说，机器人技术是体验这种感知转变的理想途径。机器人必须调和两个竞争观念 - 对理想，易于建模的系统的渴望以及对摩擦和滞后等讨厌的现实的接受。系统的机械设计师是用前者思考的，而程序员必须补偿后者。一次或一次占领了这两个角色都完善了我对物理学的看法 - 现在，我无法完全涵盖数学中的物理，但必须使用越来越更好的模型来融合完不完美的模型，而不是将它们浪费在一边。恒定加速度的点质量导致带有旋转轮的扩展体，然后考虑DC电动机的动力学。这一发展自然而然地引起了我目前对机器人技术的兴趣：控制理论，使真实，不完美的系统的艺术和科学确实可以做到您认为其数学对应物应该能够做到的。看到您的机器人受到摩擦和噪音的困扰，会带来一定的满足感，使流体，可重复的动作对我来说，对我来说，在纸上盘旋答案永远无法匹配。当然，人们不能希望将其物理学的数学知识彻底改造为直观的知识。我发现我还不能有意义地考虑以0.9c的态度或处于国家的概率叠加；因此，我从人体规模的物理学知识到摘要领域的旅程再次开始。现在，我相信我可以同时发展数学理解和真实直觉。我的这条新的旅程将带我穿越2024年的美国物理营，我感谢所有帮助我的人，包括在线开发人员
利用超导量子的量子临界性
量子临界性源自许多相互作用的量子粒子的集体行为，通常发生在物质不同相之间的过渡阶段。它是凝聚态物理学的基石之一，我们利用动态驱动的现象在嘈杂的中尺度 (NISQ) 量子设备上访问它。我们通过 Kibble-Zurek 过程探测可编程超导量子芯片上一维量子 Ising 模型的临界特性，获得缩放定律，并估计临界指数，尽管硬件上存在固有的错误源。此外，我们研究了 NISQ 计算机的改进（更多量子比特，更少噪声）将如何巩固这些通用物理属性的计算。单参数噪声模型捕捉了缺陷的影响并重现了实验数据。其系统研究表明，噪声与温度类似，在系统中引入了新的长度尺度。我们引入并成功验证了修改后的缩放定律，直接考虑了噪声，而无需任何先验知识。它使提取物理属性的数据分析对噪声透明。通过了解不完美的量子硬件如何改变物质量子态的真正属性，我们大大增强了 NISQ 处理器解决量子临界性以及其他潜在现象和算法的能力。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
量子MIMO通道中的多样性和多路复用
在多输入多输出（MIMO）通信中，发射机和接收器之间多个通道的抽象表征和开发带来了经典通信系统的范式转移。围绕MIMO通信系统开发的技术不仅带来了前所未有的通信速率进步，而且还基本上提高了通过低错误率来衡量的通信的可靠性。我们开发了一个使用离散可变量子系统的MIMO量子通信的框架。我们提出了一个在多个通道之间结合噪声，损失和串扰的MIMO量子通道的通用模型。我们利用近似量子克隆在此通道设置上传输输入状态的不完美克隆。我们证明，与由于MIMO设置的多样性，传输多个不完美的克隆可以实现更好的沟通性能。我们还证明了实力和沟通速率之间的实际交易，并将其称为量子多样性多重交易（DMT），因为它与经典MIMO设置中众所周知的DMT相似。
磁性高温和癌症疗法中的磁铁矿纳米颗粒：挑战和观点
摘要：到目前为止，用于治疗癌症的策略是不完美的，这产生了寻找更好，更安全的解决方案的需求。最大的问题是与肿瘤细胞缺乏选择性相互作用，这与副作用的发生有关，并显着降低了疗法的有效性。在癌症中使用纳米颗粒可以抵消这些问题。最有希望的纳米颗粒之一是磁铁矿。实施该纳米颗粒可以改善各种治疗方法，例如高温，靶向药物递送，癌症基因疗法和蛋白质治疗。在第一种情况下，其特征使磁铁矿在磁性高温中有用。磁铁矿与改变的磁场的相互作用会产生热量。此过程仅在患者体的所需部分中导致温度升高。在其他疗法中，基于磁铁矿的纳米颗粒可以作为各种治疗载荷的载体。磁场会将与药物相关的磁铁矿纳米颗粒引导到病理部位。因此，该材料可用于蛋白质和基因治疗或药物递送。由于磁铁矿纳米颗粒可用于各种类型的癌症治疗，因此对它们进行了广泛的研究。在此，我们总结了有关磁铁矿纳米颗粒的适用性的最新发现，还解决了智能纳米医学在肿瘤学疗法中面临的最关键问题。