XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两维
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
两维的luttinger液体在两个 - ...
一维（1D）电子系统的Luttinger液体（LL）模型提供了一种强大的工具，可用于理解诸如Spin-Char-Charge Eapination等现象1。实质性的理论努力试图将LL现象学扩展到两个维度（2D），尤其是在1D量子线2-19的紧密堆积阵列的模型中，每种模型都被描述为LL。此类耦合线模型已成功用于构建2D各向异性非Fermi液体2-6，量子霍尔状态7-14，拓扑阶段15-17和量子自旋液体18,19。然而，适合实现这些模型的1D LLS高质量阵列的实验证明仍然没有。在这里，我们报告了由扭曲的双层钨ditelliride（TWTE 2）制成的Moiré超级晶格中的1D LLS的2D阵列实现的实验性实现。源自单层的各向异性晶格，TWTE 2的Moiré模式托有相同的平行1D电子通道，由固定的纳米级距离隔开，该距离可通过层间扭曲角度调节。在〜5度的扭曲角度下，我们发现孔掺杂的TWTE 2表现出极大的转运各向异性，电阻比在两个正交间隙内方向之间的电阻比约为1000。各界电导表现出功率法缩放行为，这与类似于LLS数组的2D各向异性相的形成一致。我们的结果为实现基于耦合线模型和LL物理学的各种相关和拓扑量子相打开了大门。
两因素访问控制
摘要。在本文中，我们介绍了最新且进化的两因素身份验证（2FA）访问控制系统专门为基于Web的云计算服务而设计的系统。我们的创新系统涵盖了基于属性的访问控制机制，该机制将用户的秘密密钥与轻量级安全设备结合在一起。我们的系统可显着提高安全性，尤其是在多个用户共享用于基于Web的云服务的单个计算机的情况下，因为访问取决于两个组件的存在。此外，基于属性的管理机制使云服务器能够基于具有相同属性的用户来强制访问约束，同时保持用户机密性保护的最高程度。服务器的验证过程非常集中于验证用户符合必要条件的情况，而无需访问其确切身份。为了进一步确认2FA系统的实用性和实用性，我们进行了深入的模拟，作为我们研究的一部分。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
2024-2026 两年期工作计划
报告对 2023 年 11 月至 2024 年 4 月展望期内全球饥饿和粮食安全危机的 19 亿人进行了调查，共涵盖 22 个国家。4 脆弱环境是当前全球饥饿和粮食安全危机的核心5 ：生活在脆弱环境中的人口为 19 亿，占世界人口的 24%，但占世界极端贫困人口的 73% 6 ，其中三分之二目前正面临饥饿7 。《世界粮食不安全状况》报告还显示，无力负担健康饮食的人数持续增加。2021 年，全球有超过 31 亿人（占 42%）无法负担健康饮食，与大流行前的 2019 年相比增加了 1.34 亿人。与此同时，全球营养不良负担对个人和国家的发展、经济、社会和健康产生持续影响。 2022 年，25 亿成年人超重，其中 8.9 亿人患有肥胖症，3.9 亿人体重不足 8 。尽管粮食体系在全球就业中占很大比例，但农业家庭占全球极端贫困人口的三分之二。9 与此同时，粮食体系继续产生土壤、水和空气污染，造成超过三分之一的温室气体排放、高达 80% 的生物多样性丧失和高达 70% 的淡水使用量。10
两方向前瞻性-Frontiers
Neurodegenerative disorders consist of a group of chronic central nervous system disorders with heterogeneity, including Alzheimer ' s disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB), Parkinson ' s disease (PD), multiple sclerosis (MS), multiple system atrophy (MSA), progressive supranuclear palsy (PSP), Huntington ' s disease (HD), etc.,其主要特征是神经元的逐渐丧失。它们是我们社会的重大负担，影响了全球数百万的人（1）。这些患者需要持续和长期的护理，这与重要的经济和社会成本有关。Prince等。估计，到2030年，到2030年，仅全球痴呆症成本将超过2万亿美元（2）。随着世界人口的年龄和预期寿命的增加，对神经退行性疾病的早期诊断和治疗已成为全球公共卫生问题。另一方面，炎症性肠道疾病（IBD）代表了肠道的长期炎症性疾病，包括克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC），其确切的触发因素尚未确定（3）。随着兴趣的增长，IBD对公共医疗保健系统施加了巨大的财务压力，并提出了全球医疗保健挑战（1，4）。胃肠道疾病与中枢神经系统功能障碍之间的二方调节有大量证据，通常称为“肠脑轴”理论（5）。迄今为止，几个以前的元分析研究了IBD与一种特定神经退行性疾病的发生率之间的关系（7-10）。肠道细菌和慢性肠道炎症的障碍可能导致全身性弹性反应，损害血脑屏障，刺激神经素抑制过程，并最终增加Neurodegeneration疾病的发生率（6）。这些研究表明，IBD与神经退行性疾病之间存在前瞻性联系，表明可能存在前瞻性关联。但是，他们的大多数研究不仅限于包括的研究类型，因此经常汇总横断面，病例对照和纵向研究的结果。鉴于病例控制研究设计的固有不足，需要回顾性收集潜在的暴露危险因素，因此神经退行性疾病会极大地影响报告的准确性。此外，横截面和病例对照研究
MCP：两计划模型
Kern* Anthem Blue Cross伙伴关系计划 - HCP 379 Kaiser Permanente - HCP 366 KERN家庭健康计划 - HCP 303 Kings* Anthem Blue Cross伙伴关系计划 - HCP 363 Calviva Health - HCP 316 HCP 316 KAISER EMANTERE - KAISER PORMANETE - KAISER EMANTERE - KAISER EMANTER -HCP 367 LOS LOS WARTEN and PLANENS -LOS GALLES LA CARNENS和PLANSNERS HC CARES and HCENS -HCP -304 352 Kaiser Permanente – HCP 368 Madera* Anthem Blue Cross Partnership Plan – HCP 364 CalViva Health – HCP 317 Kaiser Permanente – HCP 369 Riverside* Inland Empire Health Plan – HCP 305 Kaiser Permanente – HCP 370 Molina Healthcare – HCP 355 San Bernardino* Inland Empire Health Plan – HCP 306 Kaiser Permanente – HCP 371 Molina Healthcare – HCP 356 San Francisco Anthem Blue Cross Partnership Plan – HCP 343 Kaiser Permanente – HCP 372 San Francisco Health Plan – HCP 307 San Joaquin Health Plan of San Joaquin – HCP 308 Health Net – HCP 354 Kaiser Permanente – HCP 373 Santa克拉拉*国歌蓝色十字伙伴关系计划 - HCP 345 Kaiser Permanente - HCP 374 Santa Clara家庭健康计划 - HCP 309 Stanislaus Health Net NET - HCP 361 San Joaquin的健康计划 - HCP HCP - HCP HCP 312 KAISER PORMANETE - KAISER PORMANENE - HCP 375 TULARE* ANTHEM BLUE CRANT PLAN -33 ANTHEM BLUE CRANK PARMEN -HC 33 HCHC 33 33 Kaiser Permanente - HCP 376 ››
LX-IVM 两线控制器
控制器应包含 FloManager 功能，提供实时流量、功率和站点管理。FloManager 应根据水源容量、站点流量、每个站点的阀门数量、每个程序和控制器的用户定义同时站点来管理在任何时间点运行的站点数量。FloManager 应包含提供站点优先级的功能，以确定站点的运行顺序。启用 FloManager 时，控制器应忽略站点编号，而是首先操作优先级最高的站点，最后操作优先级较低的站点。FloManager 应为默认禁用的选项，控制器应按站点编号的顺序操作区域，从设置为灌溉的编号最小的区域开始，到编号最大的区域结束。
2025-2026 两年期计划
i. 大爆炸式启动计划 70 ii. 推动影响的计划 73 iii. 能力建设计划（人性化和社会化新工作方式） 77 c. 每个职能部门的优先事项 79 i. 财务和运营 79 ii. 研究和数字化 83 iii. 参与和沟通 85 iv. 影响、学习和发展 90 d. 将活动映射到我们的变革理论 92 i. 气候和脱碳转型规划转型计划 92 ii. 数字化转型计划 94 iii. 食品和农业转型计划 96 iv. 金融系统转型计划 98 v. 自然转型计划 100 vi. 社会转型计划 102 vii. 城市转型计划 104 e. 新公司 106
两光子吸收的计算旅程
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-gm4g2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-7161-5155 content content content content content note contect content consect consect consemrxiv consemrxiv note contem许可证：CC BY-NC-ND 4.0