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Buxton与Lamas邻里发展计划
执行摘要1 I由Broadland区议会于2024年6月任命，以通过Lamas邻里计划对Buxton进行独立考试。2考试是通过书面陈述进行的。我于2024年7月4日访问了附近地区。3该计划包括各种政策，并旨在提出邻里地区的积极和可持续发展。对两个问题有非常清楚的关注。第一个是提议的一系列当地绿色空间的指定。第二个是识别两个分离区域。4该计划得到了社区支持和参与的基础。社区的所有部分都参与了其准备。5根据本报告中提出的一系列建议的修改，我得出的结论是，该计划符合所有必要的法律要求，并应继续进行全民公决。6我建议全民公决面积应与指定的邻里区域相同。Andrew Ashcroft独立考官2024年9月26日Andrew Ashcroft独立考官2024年9月26日
纠缠在量子场论中到底有多普遍？
众所周知，纠缠在量子场论中广泛存在，具体含义为：每个 Reeh-Schlieder 态都包含任意两个空间分离区域之间的纠缠。这尤其适用于闵可夫斯基时空中无相互作用的标量理论的真空。场论中关于纠缠的讨论主要集中在包含无限多个自由度的子系统上 — — 通常是在紧凑空间区域内支持的场模式。在本文中，我们研究 D + 1 维闵可夫斯基时空中的自由标量理论中由有限个场自由度组成的子系统中的纠缠。关注场的有限个模式是受真实实验有限能力的驱使。我们发现有限维子系统之间的纠缠并不常见，需要仔细选择模式的支持才能出现纠缠。我们还发现纠缠在高维中越来越稀疏。我们得出结论，闵可夫斯基时空中的纠缠并不像通常认为的那么普遍。
Deterministic manipulation of steering between distant quantum network nodes
摘要：多部分爱因斯坦 - 波多尔斯基 - 罗森（EPR）转向是量子网络中的关键资源。尽管已经观察到了超速原子系统的空间分离区域之间的EPR转向，但安全的量子通信网络需要对遥远量子网络节点进行转向的确定性操纵。在这里，我们提出了一个可行的方案，以确定性地生成，存储和操纵遥远的原子细胞之间的单向EPR转向，通过腔体增强的量子记忆方法。虽然光腔有效地抑制了电磁诱导的透明度的不可避免的噪声，但三个原子细胞通过忠实地存储三种空间分离的纠缠光学模式，在强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态下处于强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态。通过这种方式，原子细胞的强量子相关性确保可以实现一到两个节点EPR转向，并且可以在这些量子节点中坚持储存的EPR转向。此外，可以通过原子细胞的温度来积极操纵可识别性。此方案为单向多部分可检测状态提供了直接参考，该状态可实现不对称的量子网络协议。
大脑网络科学建筑师
我们的所有（认知）行为都要求在大脑的空间分离区域之间交换和整合神经信息。大脑区域之间神经信息的交流是由大脑连接解剖结构的复杂结构促进和构成的，大脑的连接解剖结构涵盖了大约860亿个神经元，该神经元组织成由远程轴突途径相互联系的局部CIT网络。神经科学家长期以来一直渴望映射此网络。在1665年，丹麦主教和anto mist niels Stensen（Nicolaus Steno）认为，我们需要“真正地剖析白质（他称为“自然的伟大杰作”），我们需要“我们需要“通过大脑的实质来追踪神经细丝，以查看它们通过的方式，以及它们的何处，以及它们的结局，它们结束了” [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]。，曾经，直到1986年，对神经系统中所有连接的第一个完整描述才完成。这个神经网络的1毫米round虫Caenorhabditis秀丽隐杆线虫含有302个神经元和约7,000个连接是迄今为止成人生物体的唯一完整连接。近年来，还完成了突触级连接组的幼虫，海洋喷出ciona intestinalis，海洋Annalid platynereis dumerilii的幼虫和果蝇果蝇，果蝇Melanogaster的幼虫[2]。映射人脑网络的愿望是受到对其结构的描述和分析的观念的启发，可以帮助我们了解大脑及其疾病的工作[3]，遵循“结构驱动行为”的想法。这对大脑来说是类似的。从细胞层面上是正确的，其中蛋白质组（由基因组，细胞或生物体表达的整个蛋白质集）将细胞行为[4]驱动到社会水平，而办公室布局决定了我们在工作中与谁成为朋友。尽管人脑的巨大规模和复杂性阻止了当前和可预见的将来的突触水平的人脑网络的重建，但神经影像学的进步确实允许越来越多地
在氦等离子体中形成的当前板中等离子体动力学的文章特征
在过去几十年中，对磁化等离子体的分离区域中具有高浓度的磁能的电流板形成，并且通过磁重新连接快速释放的能量的可能性。根据现代概念，当前板的动力学为各种恒星的变化型现象提供了基础，包括其他恒星上的太阳耀斑和耀斑，地球和其他行星磁层中的实体，以及在toka mak等离子体中的破坏不稳定性[1-5]。与理论研究一起，在专用的实验室实验中研究了电流板和磁重新连接的动力学。这些实验除其他因素外，还可以提供非平稳的天体物理现象的实验室建模[6-12]。实验室实验是在高度控制和可恢复的条件下进行的，并使用现代血浆诊断方法，这允许等离子体动力学与电流板中磁场，电流和电子动力学的演变相关联[11-16]。可以在相对较宽的范围内建立实验实验中电流板的初始条件，因此提供了不同结构的当前表，就像在自然条件下的当前板一样（例如，在地球的磁层中）。特别是，通过更改血浆中离子的质量，我们可以在板的相对厚度和霍尔效应在等离子体动力学中的作用发生变化[14,15]。在具有重离子的血浆中，我们获得了具有离子惯性长度的厚度的“薄”次离子电流板。在较轻的离子等离子体中，“厚”电流板通常形成，其厚度超过了离子惯性长度的几倍[14,15,17]。积累在亚稳态电流板附近的磁能可以转化为热能，并转化为血浆高速流的能量[18-20]。等离子体沿着电流板的表面加速，主要是在最初从纸板的中部区域到其两侧的边缘的Ampère力的作用下[11,21]。在某些情况下，血浆加速度可以在空间上进行 -
基于学习的深度涡流粘度建模，用于改善虚张声势的风压
准确预测建筑物的风压对于设计安全有效的结构至关重要。现有的计算方法，例如Reynolds-平均Navier-Stokes（RANS）模拟，通常无法在分离区域准确预测压力。本研究提出了一种新型的深度学习方法，以增强涡轮闭合泄漏范围内的涡流建模的准确性和性能，尤其是改善了虚张声板体空气动力学的预测。经过大型涡流模拟（LES）数据的深度学习模型，用于各种虚张声势的身体几何形状，包括扁平屋顶的建筑物和前进/向后的台阶，用于调整RANS方程式中的涡流粘度。结果表明，合并机器学习预测的涡流粘度可显着改善与LES结果和实验数据的一致性，尤其是在分离气泡和剪切层中。深度学习模型采用了一个神经网络体系结构，具有四个隐藏层，32个神经元和Tanh激活功能，该功能使用ADAM优化器进行培训，学习率为0.001。训练数据由LES模拟组成，用于向前/向后面向宽度比率为0.2至6的步骤。研究表明，机器学习模型在涡流粘度方面达到了平衡，从而延迟了流动的重新安装，从而比传统的湍流闭合（如K-ωSST和K-ε），导致更准确的压力和速度预测。灵敏度分析表明，涡流粘度在控制流，重新分布和压力分布中的关键作用。此外，研究强调了RANS和LES模型之间的涡流粘度值的差异，从而强调了增强湍流建模的需求。本文提出的发现提供了实质性的见解，可以告知针对工程应用程序量身定制的更可靠的计算方法，包括结构性设计的风负荷考虑以及不稳定空气动力学现象的复杂动态。