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超紧凑多功能集成光子平台
实现多功能集成光子平台是未来光信息处理的目标之一，由于多种集成挑战，实现该平台通常需要很大的尺寸。在这里，我们基于逆向设计实现了一个超紧凑占用空间的多功能集成光子平台。该光子平台紧凑，具有86个逆向设计的固定耦合器和91个移相器。每个耦合器的占用空间为4μm x 2μm，而整个光子平台为3mm x 0.2mm，比以前的设计小一个数量级。一维Floquet Su-Schrieffer-Heeger模型和Aubry-André-Harper模型的测得保真度分别为97.90（±0.52）％和99.34（±0.44）％。我们还使用片上训练演示了手写数字分类任务，测试准确率为87％。此外，通过演示更复杂的计算任务证明了该平台的可扩展性，为实现超小型集成光子平台提供了有效的方法。
使用人工智能自动处理 3D 点云数据
点云，作者：DAVID SELVIAH 数字化现实：使用 AI 进行自动化 3D 点云数据处理 用于数字化 3D 真实环境的仪器变得越来越小、更轻、更低成本和更强大，因此得到了广泛的应用，不仅用于最高精度的测量三脚架，还用于移动平台，例如自动驾驶汽车、无人机、直升机、飞机、机器人吸尘器、火车、移动电话、卫星和火星探测器。激光雷达使用激光扫描，而摄影测量则记录来自一个或多个可能正在移动的摄像机的图像。每次激光扫描都会在点云中记录数千万个数据点的位置和颜色，并且可以组合数百个这样的点云。本文讨论了许多公司和组织在获得大量 3D 点云数据集后面临的管理、存储、注册、融合、提取有用和可操作信息等挑战。
围绕可用差异隐私的研究差距
作为一个数学上严格的框架，积累了丰富的理论文献，许多专家认为，不同的隐私是具有隐私数据分析的“黄金标准”。其他人则认为，尽管差异隐私是理论上清洁的表述，但它在实践中构成了重要的挑战。这两种观点都是有效和重要的。为了弥合差异隐私的诺言与其现实世界可用性之间的差距，研究人员和从业人员必须努力促进这项技术的政策和实践。在本文中，我们概述了迫切的问题，以建立可用的差异隐私和对领域的建议，例如开发风险框架以与用户需求保持一致，为不同的利益相关者量身定制沟通，以建模隐私程序的影响，并在效果上进行了效果，并在效果上进行了效果，以及效果的效果及其效果，以及效果的效果，并建立了效果的效果。差异隐私系统。
人为气候变化影响了全球河流流量季节性
摘要：河流生态系统已经适应了整个季节的自然放电变化。14然而，证据表明气候变化已经影响了15河流量季节性的幅度，仅限于本地研究，主要集中于平均或极端16个流量的变化。这项研究介绍了将分配熵用作可靠的措施来评估整个季节的17流量不均匀性，从而实现了全球分析。我们发现，在18个长期河流测量站中，约有21％的季节性流量分布发生了重大变化，但其中三分之二与年平均排放趋势无关。通过将20个数据驱动的径流重建与最先进的水文模拟相结合，我们确定了北部高纬度地区（高于50°N）的河流流量季节性的21个可分离弱化，这是一种与人为气候强迫直接相关的现象。23
里德伯物理学：量子计算的原子方法
里德堡原子是处于主量子数 n 的高度激发态的原子，人们对其的研究已有一个多世纪 [1,2]。在过去二十年里，里德堡原子物理学，特别是在超低温下 [3-8]，由于其“夸张”的特性，为一系列激动人心的发现做出了贡献。高度激发的价电子与原子核之间的巨大距离以及随之而来的松散结合，导致了巨大的电极化率以及与周围原子的强长程偶极-偶极和范德华 (vdW) 相互作用。由于原子间的 vdW 相互作用取决于它们的极化率（对于几乎与氢相似的里德堡原子，其尺度为 n7），因此可以证明 vdW 力的尺度为 n11。因此，使用 n 在 50–100 范围内的里德堡原子可以将相互作用能量提高 17 到 20 个数量级 [9]。
![arXiv:2108.09123v1 [physics.atom-ph] 2021 年 8 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\88f8ad6954367c3e6e1351492ba17dd60d0259b3.webp)
arXiv:2108.09123v1 [physics.atom-ph] 2021 年 8 月 20 日
我们描述了用于存储和冷却原子氢 (H) 的大型磁阱的设计和性能。该阱在 1.5 K 温度下的稀释制冷机的真空空间中运行。为了获得较大的阱体积，我们实施了八极子配置的线性电流 (Ioffe 条) 用于径向约束，并结合两个轴向箍缩线圈和一个 3 T 螺线管用于低温 H 解离器。八极子磁体由八个轨道段组成，它们通过磁力相互压缩。这提供了一个机械稳定且坚固的结构，每个段都可以更换或修理。最大阱深度达到了 0.54 K (0.8 T)，相当于 50 mK 下氢气的有效体积为 0.5 升。这比以往用于捕获原子的体积要大一个数量级。
面向异步 EEG 的 BCI：检测连续 EEG 信号中的想象词段
基于想象语音的异步脑机接口 (BCI) 是一种工具，它允许通过解码想象语音的 EEG 信号来控制外部设备或在用户需要时发出消息。为了正确实现这些类型的 BCI，我们必须能够从连续信号中检测出受试者何时开始想象单词。在本文中，提出了基于小波分解、经验模态分解、频率能量、分形维数和混沌理论特征的五种特征提取方法，以解决从连续 EEG 信号中检测想象词段的任务，作为基于想象语音的异步 BCI 的后续实现的初步研究。使用四个不同的分类器在三个数据集中测试了这些方法，获得的较高 F 1 分数分别为每个数据集的 0.73、0.79 和 0.68。这些结果有望建立一个自动分割想象词段以供后期分类的系统。
novartis-负责任地使用人工智能系统.pdf
MELLODDY 7（药物发现的机器学习账本编排）MELLODDY 项目（创新药物计划联盟，我们是其中的一员）已经创建了一个 AI 平台，该平台可以从多家制药公司提供的专有化合物分析数据（1000 万个小分子的 10 亿个数据点）中学习，同时通过基于区块链的加密保持机密性。公司可以控制自己的数据和由此产生的机器学习模型。这些模型学习与疾病相关的生物分析中的化学子结构和活性之间的相关性，并受益于“迁移学习”等技术，该原理是通过从相邻领域的模型中学习来提高预测准确性。MELLODDY 将通过为我们药物发现管道中的传统和当前分析提供结构活性信息，实现更便宜、更快和更高通量的药物发现。
量子引力以暗粒子形式局部大规模激发
我们渐近地构造了一个静态球形激发态，该激发态在可重正化量子引力中无奇点，具有无背景性质。其直径由量子引力的关联长度给出，比普朗克长度长 2 个数量级，外部有史瓦西尾。内部的量子引力动力学采用非微扰高阶修正表达式来描述，该表达式假设了动力学在强耦合的边缘消失的物理要求。运行耦合常数是非线性和非局域性的表现，通过将其近似为依赖于径向坐标的平均场来管理。如果质量是普朗克质量的几倍，我们可以建立一个包含运行效应的引力势线性化运动方程组，并获得激发态作为其解。它可能是暗物质的候选者，并将为黑洞物理学提供新的视角。