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新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
利用压缩声子进行囚禁离子量子信息处理
囚禁离子为量子计算和模拟提供了一个完美的平台，但提高它们的相干性仍然是一个关键挑战。本文，我们提出并分析了一种通过参数放大离子运动来增强囚禁离子系统中相干相互作用的新策略——通过挤压集体运动模式（声子），它们介导的自旋-自旋相互作用可以得到显著增强。我们通过展示它如何增强对量子计量有用的集体自旋态，以及如何提高多离子系统中双量子比特门的速度和保真度来说明这种方法的强大功能，这是可扩展囚禁离子量子计算的重要组成部分。我们的结果也与许多其他由玻色子介导自旋相互作用的物理平台直接相关。
利用压缩声子进行囚禁离子量子信息处理
囚禁离子为量子计算和模拟提供了一个完美的平台，但提高它们的相干性仍然是一个关键挑战。本文，我们提出并分析了一种通过参数放大离子运动来增强囚禁离子系统中相干相互作用的新策略——通过挤压集体运动模式（声子），它们介导的自旋-自旋相互作用可以得到显著增强。我们通过展示它如何增强对量子计量有用的集体自旋态，以及如何提高多离子系统中双量子比特门的速度和保真度来说明这种方法的强大功能，这是可扩展囚禁离子量子计算的重要组成部分。我们的结果也与许多其他由玻色子介导自旋相互作用的物理平台直接相关。
机器人技术的信息处理模式可预测人类视觉系统的属性
多矩数据，包括基因组，转录组，表观遗传学和蛋白质组学数据，在确定癌症患者的临床结果方面已越来越重要。最近的几项研究评估了癌症存活预测的各种多模式整合策略，突出了对模型绩效结果标准化的需求。解决此问题，我们介绍了Survoble，这是一个标准化关键实验设计选择的基准框架。survobles可以在单癌和泛伴奏数据模型之间进行比较，并评估使用缺失方式的患者数据的好处。我们还谈到了预处理和验证多摩萨癌生存模型的常见陷阱。我们将生存板应用于几个模范用例，进一步证实统计模型倾向于优于深度学习方法，尤其是用于测量生存功能校准的指标。此外，大多数模型在泛伴随式环境中接受培训时表现出更好的性能，并且可以从缺少某些OMICS模式的数据的样本中受益。我们提供了用于模型评估的Web服务，并使我们的基准结果易于访问和可查看：https：//www.survboard.science/。所有代码均可在github上获得：https：//github.com/boevalab/survboard/。所有基准输出均可在Zenodo上获得：https：//zenodo.org/records/11066227。
利用压缩声子进行囚禁离子量子信息处理
囚禁离子为量子计算和模拟提供了一个完美的平台，但提高它们的相干性仍然是一个关键挑战。本文，我们提出并分析了一种通过参数放大离子运动来增强囚禁离子系统中相干相互作用的新策略——通过挤压集体运动模式（声子），它们介导的自旋-自旋相互作用可以得到显著增强。我们通过展示它如何增强对量子计量有用的集体自旋态，以及如何提高多离子系统中双量子比特门的速度和保真度来说明这种方法的强大功能，这是可扩展囚禁离子量子计算的重要组成部分。我们的结果也与许多其他由玻色子介导自旋相互作用的物理平台直接相关。
利用压缩声子进行囚禁离子量子信息处理
囚禁离子为量子计算和模拟提供了一个完美的平台，但提高它们的相干性仍然是一个关键挑战。本文，我们提出并分析了一种通过参数放大离子运动来增强囚禁离子系统中相干相互作用的新策略——通过挤压集体运动模式（声子），它们介导的自旋-自旋相互作用可以得到显著增强。我们通过展示它如何增强对量子计量有用的集体自旋态，以及如何提高多离子系统中双量子比特门的速度和保真度来说明这种方法的强大功能，这是可扩展囚禁离子量子计算的重要组成部分。我们的结果也与许多其他由玻色子介导自旋相互作用的物理平台直接相关。
分析复杂问题解决运动情境中的信息处理、决策和视觉策略
本研究旨在分析不同专业水平（专家、中级和新手）拳击手（法国拳击）在模拟和视频问题解决情境中的信息处理、决策和视觉搜索活动，这些情境复制了自然任务要求。受试者被安置在一块屏幕前，屏幕上从正面拍摄的拳击手被视为对手，他做出不同的拳击动作，他们必须根据先前学到的反应通过操纵杆做出反应。进行了两个实验。第一个实验用于分析受试者在复杂程度各异的情况下的反应。在每种情况下，对手都会采取不同的行动（进攻、开局和佯攻）。在简单情况下，受试者只需对一种动作做出反应，而在复杂情况下，他们必须对多种动作做出反应并选择适当的反应。分析了反应准确性和反应时间。结果表明，各组之间的差异只发生在复杂情况下。专业拳击手的反应更准确，但所有组的反应时间相同。该实验还用于选择第二个实验中保留的适当序列，在该实验中，在测试期间使用眼动记录仪（Nac Eye Mark recorder V）分析拳击手的视觉行为。空间（性质、数量、视觉注视频率和扫描路径）
物理理论的自我测试，或者量子理论对于某些信息处理任务来说是否最佳？
自测试通常是指采取一组给定的观察到的相关性，这些相关性被认为是通过量子理论准确描述的过程产生的，并试图推断量子态和测量值。换句话说，它关心的是我们是否可以通过仅查看量子黑盒设备的输入输出行为来判断它们在做什么，并且已知在几种情况下是可能的。在这里，我们提出一个更普遍的问题：是否有可能对一个理论，特别是量子理论进行自测试？更准确地说，我们问在特定的因果结构中是否存在只能在任何情况下具有与量子力学相同相关性的理论中执行的任务。我们提出了这种相关性自测试的候选任务，并在一系列广义概率理论 (GPT) 中对其进行了分析，结果表明这些理论都没有比量子理论表现更好。我们的研究结果概括起来就是，对于这项任务来说，所有非量子 GPT 都严格劣于量子力学，这将为公理化量子理论提供一种新方法，并能够通过实验测试同时排除此类 GPT。
量子传感(Ⅰ)：基础理论与方法
在物理和生命科学中具有广泛应用的固态量子传感器 ( 金刚石色心 -NV 氮原子空穴色心 ) ； 探索标准模型之外物理的量子传感器 ( 磁力仪和原子钟，囚禁的极性分子，自旋压缩，控制自旋退相 干，纠缠 ) ； 量子信息处理成为现实 ( 囚禁离子，约瑟夫森结 ) ； 增强型量子传感器的先进材料 ( 光晶格，固态量子缺陷，混合量子系统，拓扑材料 ) ； 用于暗区物理的量子传感器 ( 高 Q 值的射频或微波腔，基于超导干涉效应的高 Q 接收器 ) ； 基于原子干涉测量和光学原子钟的精密时空传感器 ( 量子纠缠 ( “压缩” ) 和量子控制 ( “动态解耦” )) 。
神经波研究证明大脑的节律模式在信息处理中起着关键作用
“我们的研究结果挑战了大脑动力学的传统观点，这种观点通常认为信息处理是局部的，”这项研究的第一作者 Felix Effenberger 说。“相反，我们认为大脑使用波以高度分布式和并行化的方式进行计算。这种基于波的响应产生的干涉模式有利于对刺激特征之间的空间和时间关系进行整体表示和高度分布式编码。”