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Army blue book history
弗里德里希·威廉·冯·施托伊本男爵是塑造大陆军的最佳人选。他的书《美国军队秩序和纪律条例》直到 1812 年都成为美国陆军的标准训练手册。美国陆军为新兵准备的数字蓝皮书提供了有关军队文化、历史和组织的重要信息。本指南可帮助年轻士兵在入伍训练期间从平民转变为专业人士。更新后的小册子现已以数字形式提供，可通过智能手机或个人设备在 IMT Bluebook (army.mil) 上访问。它涵盖了制服穿着、军事习俗、健康和健身以及陆军价值观和使命等主题。数字版本包括照片、插图和视频，以便更好地理解。从历史上看，美国陆军的“蓝皮书”起源于美国独立战争，当时一位名叫弗里德里希·冯·施托伊本的普鲁士军官通过制定士兵条例帮助乔治·华盛顿建立了一支协调的战斗部队。这一举措促成了《美国军队秩序和纪律条例》的出版，该条例后来因其用蓝纸装订而被称为蓝皮书。《民兵法》纳入了冯·施托伊本男爵的规定，通过以公平的指挥链为基础的统一部队取代英国的阶级制度，彻底改变了人事管理。冯·施托伊本的著作简化并明确了对新士兵的期望，使他们能够出类拔萃。美国陆军的纪律迅速提高，接近欧洲职业军队的纪律。陆军分布式学习计划 (TADLP) 成立于 1996 年，是分布式培训和教育的集中管理机构。由弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡的 Michael Holt 主任领导，TADLP 通过移动交付功能为士兵、领导者和平民提供量身定制的学习。该模型利用新兴技术在各种设备和格式上分发学习。美国陆军训练与条令司令部 (TRADOC) 成立于 1973 年，已将美国陆军转变为现代陆军强国。TRADOC 通过五个下属司令部执行其任务，包括军事历史中心、联合兵种中心、初始军事训练中心和招募司令部。该司令部每年培训超过 500,000 名士兵，并具有全球视野。大陆军的军事法规受到国会批准程序的严重影响。普鲁士人弗里德里希·威廉·鲁道夫·格哈德·奥古斯丁·施托伊本，又名冯·施托伊本男爵，在独立战争期间对塑造美国陆军的纪律和训练发挥了至关重要的作用。作为腓特烈大帝的助手，冯·施托伊本男爵在美国独立战争期间与乔治·华盛顿联手。他成为大陆军监察长，负责为部队制定训练指导手册。由此产生的《美国军队秩序和纪律条例》（也称为《蓝皮书》）在将大陆军转变为一支高效的战斗部队方面发挥了至关重要的作用。本课深入探讨了冯·施托伊本对大陆军发展的贡献，探索了他如何帮助建立一支更有纪律、更有效的军事单位。学生将分析包括华盛顿信件在内的主要资料，以了解冯·施托伊本在军队现代化和促进士兵健康方面的作用。通过研究这些历史文献，学生将深入了解不同军团如何共同努力实现独立。华盛顿将军相信利用这些规定来规范军队内的训练和纪律。由冯·施托伊本男爵撰写的《美国军队秩序和纪律条例》首先由战争委员会审查和批准，然后转交给国会。通过后，国会命令部队严格遵守规定。指挥官指示士兵将军团视为一个有凝聚力的单位，每个成员在取得成功方面都发挥着至关重要的作用。学生的任务是选择或随机分配大陆军内的军衔，并阅读指定的指示部分。他们的任务是从大陆军士兵的角度写一封家信，详细说明他们的角色的重要性及其对军团整体运作的贡献。然后，学生将与全班同学分享他们的信件。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
长期运动学习引起的人脑皮质微观结构的变化
1人类科学学院，III研究所，体育科学系，奥托·冯·吉里克大学，玛格德堡39104，德国，2，麦克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所2神经退行性疾病（DZNE），德国Magdeburg 39120，5行为和脑科学中心（CBBS），奥托·冯·吉里克大学，德国39106，德国39106，6莱布尼兹 - 玛格尼尼兹·纳斯特斯 - 纳斯特斯·纳神经生物学（林），德国39118，德国，7个研究所，研究所研究，研究。 Guericke University，Magdeburg 39120，德国和8学院认知神经科学研究所，伦敦大学学院，伦敦WC1N 3AZ，英国
PTB 通讯 2013 年第 4 期
亥姆霍兹基金由 Emil Warburg 创立，他于 1905 年至 1918 年间担任德国物理技术研究所 (PTR) 主席。瓦尔堡是继赫尔曼·冯·亥姆霍兹和弗里德里希·科尔劳施之后的第三任总统。赫尔曼·冯·亥姆霍兹，当时的德国科学总理，根据他与维尔纳·冯·西门子共同提出的想法建立了德国国家科学研究院。弗里德里希·科尔劳什 (Friedrich Kohlrausch)，被威利·维恩 (Willy Wien) 称为“测量物理学大师”，在亥姆霍兹去世后接任主席职务他始终如一地延续了亥姆霍兹的计划，并带领这个年轻的研究所走向了“机构成熟”，正如大卫·卡汉在他的《测量大师》一书中所说的那样。1905年，健康状况严重受损的Kohlrausch被Emil Warburg取代（图1）。埃米尔·瓦尔堡 (Emil Warburg) 是德国国会不到 20 年后的第一位创新者。可以说，他确实震撼了帝国议会，尤其是在组织方面。然而，直到1914年他才得以实施他的计划，即解散以前的两个部门，即技术部门和物理部门，并将PTR划分为职能部门
计算量子熵和距离的新量子算法
我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依熵、量子 R´enyi 熵、迹距离和保真度。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于之前的最佳算法（甚至是量子算法），其中一些算法实现了指数级加速。具体来说，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算加性误差 ε 内的冯·诺依曼熵、迹距离和保真度的量子算法的时间复杂度分别为 ˜ O ( r/ε 2 )、˜ O ( r 5 /ε 6 ) 和 ˜ O ( r 6 . 5 /ε 7 . 5 )。相比之下，先前的冯诺依曼熵和迹距离的量子算法通常具有时间复杂度 Ω( N )，而先前的最佳保真度算法具有时间复杂度 ˜ O ( r 12 . 5 /ε 13 . 5 )。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。这是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。与现有方法相比，我们的技术的优势在于不需要对密度算子进行任何限制；与此形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要对密度算子的最小非零特征值有一个下限。