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World File Search System伯克利
加州大学伯克利分校
人类可以从先前的经验中汲取洞察力，以快速适应具有共同底层结构的新环境。在这里，我们结合功能成像和计算建模来识别支持发现和转移分层任务结构的神经系统。人类受试者（男性和女性）完成了强化学习任务的多个部分，该任务包含控制刺激 - 反应动作映射的全局分层结构。首先，行为和计算证据表明人类成功地发现并转移了嵌入在任务中的分层规则结构。接下来，对 fMRI BOLD 数据的分析揭示了整个额顶叶网络的活动，该活动与发现这种嵌入结构特别相关。最后，整个扣带回-岛叶网络的活动支持这种发现结构的转移和实施。总之，这些结果揭示了一种分工，其中可分离的神经系统支持抽象控制结构的学习和转移。
劳伦斯·伯克利实验室
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加州大学伯克利分校
量子计算是解决各种问题的有前途的工具，因为指数级大的希尔伯特空间可以用多项式数量的量子比特来描述。在高能物理学中，量子场论的模拟尤其有前景，其中每个时空点都有量子自由度，但存在用于状态准备和时间演化的多项式算法 [1,2]。然而，并非所有经典硬算法在量子计算机上都更高效。在高能物理学 (HEP) 中，有一类特别受关注的算法是量子机器学习 (QML)。在本文中，QML 指的是在量子计算硬件上执行的机器学习任务。虽然 QML 并不比经典机器学习 (CML) 更高效，但已经有许多实证研究探索 QML 在 HEP 中的潜力 [3-19]（另请参阅参考文献 [20] 的最新综述）。这些研究得出的一个共同结论是，QML 似乎在小型训练数据集上表现优于 CML。1 虽然对这一观察结果没有严格的解释，但可能是因为 QML 提供了更好的归纳偏差和/或使用较少的参数提供了更多的表达能力。在几乎所有的研究中，当有超过 O (100) 个示例时，CML 的表现都优于 QML。在具有如此少量训练事件的对撞机 HEP 中，几乎没有问题。本文的目标是探索近期 QML 在对撞机物理中的实际用例。另请参阅参考文献 [ 21 ] 以了解 QML 与 CML 的更广泛背景。
加州大学伯克利分校
同位素纯化半导体具有更高的热导率（κ），因此散热性能可能比天然的、同位素混合的半导体更好。但对于室温下的 Si 来说，这种好处很低，块状 28 Si 的 κ 仅比块状天然 Si（nat Si）高约 10%。我们发现，与这种块体行为形成鲜明对比的是，28 Si（99.92% 富集）纳米线的 κ 比具有相似直径和表面形貌的天然 Si 纳米线高出 150%。使用第一性原理声子色散模型，这种巨同位素效应归因于天然 Si 纳米线中同位素散射和声子表面散射的相互增强，通过将声子传输到原生非晶态 SiO 2 壳层来实现相关。这项工作发现了迄今为止报道的所有材料中室温下 κ 的最强同位素效应，并启发了同位素富集半导体在微电子领域的潜在应用。
加州大学伯克利分校
我的论文旨在阐明遗传变异和发育经历如何塑造青年期的认知灵活性。我的论文旨在以小鼠为模型，为公众健康和对人类逆境的理解提供信息。然而，这项工作也可能有助于更科学地理解生物体的生活经历如何与发育相互作用，并对神经生物学和行为表型的表达产生深远而持久的影响。环境与发育中的生物体之间的这种相互作用之前已在各个领域以不同的名称进行了研究，如神经科学中的经验依赖性可塑性、生物学中的适应性发育可塑性 (ADP) 和生态学中的生命史理论。这三个领域通常不会相互影响，因为它们往往侧重于不同的分析层次。神经科学往往侧重于近端或机械层面，而关于进化的终极层面问题是生物学和生态学的领域。通过观察神经系统并研究基因型和发育经历的影响，我试图在近端和终极理解层面之间建立联系。在近端层面，我重点关注纹状体多巴胺 (DA) 系统在需要认知灵活性或灵活更新的行为中的作用。这一关键的执行功能负责适应性学习和目标导向行为，已被证明严重依赖 DA 系统。在终极层面，我讨论了遗传多态性和表型可塑性如何适应不同的环境条件，以及 ADP 和生命史理论的应用如何加强对行为表型和神经功能变化的解释。通过类似的视角，认知灵活性可能代表生物体对来自环境的线索的敏感程度，敏感性越高，灵活性就越大。在第 1 章中，我首先简要介绍了 ADP 的框架，介绍了 ADP 可以作用的不同水平以及不同的模型和假设。我还回顾了
