波前塑形技术的最新进步促进了各种培养基中复杂结构光的传播与轨道角动量(OAM)的研究。在其近后传播期间向拉瓜尔 - 高斯(LG)束引入螺旋相调制,这是由于培养基折射率随时间变化的负梯度的促进,从而导致相位扭曲速率显着提高,从而有效地观察到了OAM相位抑制。这种方法对培养基折射率(〜10-6)的最小变化也具有显着的敏感性。OAM的相位记忆被揭示为扭曲光保留最初的螺旋相的能力,甚至通过浑浊的组织样散射培养基传播。结果证实了在生物医学应用中利用OAM光的迷人机会,例如,例如通过生物组织和其他光学致密培养基的非侵入性透射式葡萄糖诊断和光学通信。
今年我们很高兴分享我们将返回艾伯塔省卡姆罗斯的奥古斯塔纳校园。感谢艾伯塔省政府的资金,从2024年秋天开始,言语病理学,职业疗法和物理疗法将在这个卫星校园提供硕士学位。由于这种扩张,学生将增加在农村环境中获得培训和临床教育的机会。这些计划以及在卡尔加里校园庆祝10多年的两个硕士学位课程(OT和PT),是该教师对所有艾伯塔省康复教育和关怀的贡献的重要一步。
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题,这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景,在该方案中,域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务,引入了预训练的视力语言模型(VLM),以实现其强大的推广性。但是,这会引起一个新问题:在适应新任务时,预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰,从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它,这需要大量计算。为了有效地解决此问题,我们提出了无知的无干扰知识集成(DIKI)框架,从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说,我们设计了一种完全残留的机制,可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中,同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外,此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明,我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法,并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到:https://github.com/lloongx/diki。
抽象的神经网络(NNS)越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具,但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是(a)与学习稀有(通常是大振幅)样本有关的数据失衡; (b)预测的不确定性定量(UQ)提供精确指标; (c)对其他气候的概括,例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里,我们使用基于整个大气的社区气候模型(WACCM)物理学的重力波(GW)参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲,对流和前驱动的GWS的复杂状态,对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡,从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法(贝叶斯NN,变异自动编码器和辍学器)提供了与测试过程中准确性相对应的集合差,提供标准,用于识别NN何时给出不准确的预测。最后,我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候(4×CO 2)。但是,通过应用转移学习,仅使用约1%的新数据从温暖的气候中重新训练一层,从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程(包括(但不限于)GWS)提供了见解。
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班加罗尔,2024 年 6 月 4 日 Mphasis(BSE:526299;NSE:MPHASIS)是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商,今天宣布与领先的量子软件公司 Classiq 建立战略合作伙伴关系,以展示和商业化由 Quantum 提供支持的行业解决方案。 该战略合作伙伴关系旨在通过将量子解决方案整合到企业运营中来加速企业采用量子解决方案。 此次合作致力于促进创新和重新定义技术边界,为量子驱动的未来铺平道路。 Classiq 在量子计算软件方面处于领先地位,并开发了一个更快、更高效的量子算法设计平台。 Mphasis 将专注于利用这些先进的算法,在 BFSI、生命科学、医疗保健、供应链和物流、化学等领域构建行业解决方案。 通过利用 Classiq 的量子平台,Mphasis 将开发行业特定的知识产权 (IP),并将联合营销和实施客户 IP,执行客户项目,并为 Classiq 平台和 IP 的商业化提供支持。此外,Mphasis 于 2020 年在应用研发部门 NEXT Labs 内启动的量子计划旨在帮助我们的客户过渡到量子时代。采用模型包括意识建设、评估和咨询研讨会,以及在优化、人工智能、模拟和网络安全等关键领域开发和实施量子解决方案。在量子计算领域,该公司的优先事项包括应用研究、创建行业特定解决方案和知识产权、传播思想领导力、建立稳固的合作伙伴关系以及利用设计思维方法推动采用。“我们很高兴宣布与 Classiq 合作,并利用他们的专业知识来释放量子计算的巨大潜力。通过此次合作,我们能够将我们的行业知识与尖端量子技术相结合,为客户量身定制创新解决方案。 “我们希望共同引领发起和实施最先进的量子解决方案,重新定义我们领域的界限,”Mphasis 首席解决方案官 Srikumar Ramanathan 表示。“Classiq 很自豪能与 Mphasis 合作,支持可扩展的企业量子计算软件开发。我们将深厚的行业领域知识和量子专业知识与为客户实施复杂优化的量子计算程序所需的技术相结合,”Classiq Technologies 首席执行官兼联合创始人 Nir Minerbi 表示。通过将 Mphasis 的领域专业知识与 Classiq 的量子计算敏锐度相结合,此次合作有望释放新的可能性并重新定义行业基准。量子计算能够解决以前无法解决的问题,为全新的发现和创新打开了大门。美国国家标准与技术研究所的报告指出,量子计算可能在材料科学、药物发现和金融建模等领域带来突破。
§对于给定的z,a和能量(E n = 0,用于自发裂变),弗雷亚从数据或模型(5高斯)参数化§第二片段化质量和二片碎片质量和电荷中选择质量,并获得二进制裂变,质量和电荷保存§从碎片quality中获得的二元裂变,从碎片Q值中获得f ficsive q值,从而获得了范围Q§§§§§§§tke(a H)Sampled(a h)samppled tke(a h)Sampled sam sampled sam sampled sam samppled; TXE obtained by energy conservation § ‘Spin temperature' sets level of rotational energy, remaining TXE given to intrinsic excitation energy § Intrinsic excitation divided between fragments, based on level densities, then thermal fluctuations introduced to obtain final excitation energy sharing § Thermal fluctuations remove energy from TKE to maintain energy conservation, equivalent to width of TKE distribution § Spin fluctuations (conserving angular动量),引入用于蠕动和弯曲模式§§§前平衡排放和n-n≤20meV§所包含的n-机会裂变,首先将片段推出片段,通过发射中子(weisskopf搅拌频谱),直到剩余的能量较小,直到降低了station suption
我们给出了色玻璃凝聚态有效理论中相对论重离子碰撞中初始色场的色玻璃能量动量张量的简明公式。我们采用具有非平凡纵向相关性的广义 McLerran-Venugopalan 模型,推导出弱场近似下对称核碰撞的 ð 3 + 1 Þ D 动态演化的简明表达式。利用蒙特卡罗积分,我们以前所未有的细节计算了 RHIC 和 LHC 能量下早期可观测量的非平凡快速度分布,包括横向能量密度和偏心率。对于具有破坏增强不变性的设置,我们仔细讨论了 Milne 框架原点的位置并解释了能量动量张量的分量。我们发现纵向流动与标准 Bjorken 流动在 ð 3 + 1 + D 情况下有所不同,并提供了这种影响的几何解释。此外,我们观察到快速度剖面侧面的普遍形状,无论碰撞能量如何,并且预测极限碎裂也应在 LHC 能量下保持。
应用:• 光镊 — 粒子或粒子聚集体的定向操控• 光通信 — 高带宽信息编码• 量子密码学/计算 — 高维量子信息编码• 灵敏光学检测• 原子、核和粒子物理学的基础科学研究(改进的选择规则、二向色性)