摘要:近年来,非厄米量子物理在量子光学和凝聚态物理领域获得了极大的欢迎,用于对具有不同对称性的量子系统进行建模。在本文中,我们确定了一个非标准内积,它意味着局部电场和磁场可观测量的玻色子交换子关系,并导致对量化电磁场的自然局部双正交描述。当将此描述与另一种局部厄米描述进行比较时,我们发现这两种方法之间存在等价性,在另一种局部厄米描述中,局部光子粒子的状态,即所谓的位置局部化的玻色子(光点),在传统的厄米内积下是正交的。需要仔细考虑不同描述的物理解释。厄米方法或非厄米方法是否更合适取决于我们想要建模的情况。
2023 年 3 月 7 日 作者:参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际,第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的,是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日,是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划,该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
我们的全球伙伴关系还延伸到太空,美国和日本在探索太阳系和重返月球方面处于领先地位。我们欢迎今天签署关于加压月球车探索月球表面的实施安排。根据协议,日本将提供并维护一辆加压月球车,而美国则计划在未来的阿尔特弥斯任务中为日本宇航员分配两次登月机会。两位领导人宣布了一个共同目标,即在满足关键基准的情况下,日本宇航员将成为在未来的阿尔忒弥斯 (Artemis) 任务中首位登陆月球的非美国公民。为实现这一目标,美国和日本计划深化在宇航员培训方面的合作,同时管理此类富有挑战性和启发性的月球任务带来的风险。我们还宣布在高超音速滑翔飞行器(HGV)和其他导弹的低地球轨道(LEO)搜索和跟踪星座方面开展双边合作,包括与美国工业界的潜在合作。美日联合领导人声明 面向未来的全球合作伙伴 开拓太空新领域 我们的全球伙伴关系延伸到太空,美国和日本正在引领探索太阳系和重返月球的道路。今天,我们欢迎签署月球表面探索实施协议,根据该协议,日本计划提供并维持加压月球车的运行,而美国计划在未来的阿尔特弥斯任务中为日本分配两次宇航员登月机会。 两国领导人宣布了一个共同目标,即假设实现重要基准,日本国民将成为未来阿尔特弥斯任务中第一位登陆月球的非美国宇航员。美国和日本计划深化宇航员培训方面的合作,以促进这一目标的实现,同时管理这些具有挑战性和鼓舞人心的月球表面任务的风险。 我们还宣布在低地球轨道探测和跟踪星座方面进行双边合作,用于高超音速滑翔飞行器等导弹,包括与美国工业界的潜在合作。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具
超敏光谱是中红外(MIR)技术的重要组成部分。然而,miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟,在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下,使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性,它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性,生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
我们展示了三种类型的变换,它们在临界状态下建立了厄米和非厄米量子系统之间的联系,可以用共形场论 (CFT) 来描述。对于同时保留能量和纠缠谱的变换,从纠缠熵的对数缩放中获得的相应中心电荷对于厄米和非厄米系统都是相同的。第二种变换虽然保留了能量谱,但不保留纠缠谱。这导致两种类型的系统具有不同的纠缠熵缩放,并导致不同的中心电荷。我们使用应用于自由费米子情况的膨胀方法来展示这种变换。通过这种方法,我们证明了中心电荷为c = −4的非厄米系统可以映射到中心电荷为c = 2的厄米系统。最后,我们研究了参数为φ →− 1 /φ的斐波那契模型中的伽罗瓦共轭,其中变换既不保持能量谱也不保持纠缠谱。我们从纠缠熵的标度特性证明了斐波那契模型及其伽罗瓦共轭与三临界Ising模型/三态Potts模型和具有负中心电荷的Lee-Yang模型相关联。