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World File Search System基础性
通过定向自适应动力学和不完全信息揭示测量引起的纠缠
引言：纠缠是量子系统独有的特征，研究其在复杂系统中的动态特性既有基础性动机，也有实际意义。也就是说，人们对理解在哈密顿量和测量诱导动力学相互竞争的系统中纠缠产生的不同阶段有着浓厚的兴趣（例如，参见参考文献 [ 1 – 16 ]）。这里的共同特点是，纠缠的产生取决于对测量结果的了解，即它只存在于单个测量轨迹的层面上[见图 1(a) ]。相反，平均状态（所有测量结果的平均值）通常是高度混合且无纠缠的。因此，直接检测新的纠缠动力学和转变似乎需要对测量记录进行后期选择，这对可扩展的实验实施提出了巨大的挑战 [ 17 ]。为解决这一后选择问题，人们提出了各种想法 [18-29]，并进行了一些相应的实验 [30,31]。其中许多方法侧重于测量替代量（即不直接测量系统纠缠），或研究使用反馈辅助动力学来稳定预选目标状态的效率转变 [该转变可作为实际测量诱导纠缠相变 (MIPT) 的替代 [23-26]]。虽然这些方法不需要后选择，但人们可能会担心反馈辅助动力学中的转变可能截然不同，并且与原始纠缠相变仅存在松散的关系 [25-27,32-35]。
质量战略 2025–2027 - DHCFP (nv.gov) - 内华达州
根据《联邦法规》第 42 条 (42 CFR) §438.340(a) 和 42 CFR §457.1240(e) 以及医疗补助和儿童健康保险计划 (CHIP) 管理式医疗质量策略工具包 1-1（质量策略工具包），医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 要求与管理式医疗组织 (MCO)、预付住院医疗计划 (PIHP)、预付门诊医疗计划 (PAHP) 和某些初级保健病例管理 (PCCM) 实体签约的州医疗补助和 CHIP 机构制定并维护 Medicaid 和 CHIP 质量策略，以评估和提高管理式医疗实体 (MCE) 提供的医疗保健和服务的质量。内华达州卫生与公众服务部 (DHHS) 医疗保健融资和政策司 (DHCFP) 负责管理和监督内华达州医疗补助管理式医疗计划，该计划为居住在克拉克县和瓦肖县的会员提供医疗补助和儿童健康保险计划 (CHIP)（称为内华达州体检）福利。1-2 与 DHCFP 的使命一致，书面质量策略是基础性管理式医疗工具，它阐明了管理式医疗的优先事项，包括改善医疗服务质量的目标和目的。
Boris M. Velichkovsky Pavel M. Balaban Vadim L. Ushakov 编辑 认知研究、人工智能和神经信息学的进展
“智能系统和计算进展”系列包含有关智能系统和智能计算的理论、应用和设计方法的出版物。几乎涵盖了所有学科，例如工程、自然科学、计算机和信息科学、ICT、经济学、商业、电子商务、环境、医疗保健、生命科学。主题列表涵盖了现代智能系统和计算的所有领域，例如：计算智能、软计算（包括神经网络、模糊系统、进化计算及其范式的融合）、社交智能、环境智能、计算神经科学、人工智能、虚拟世界和社会、认知科学与系统、感知与视觉、基于 DNA 和免疫的系统、自组织和自适应系统、电子学习与教学、以人为本和以人为中心的计算、推荐系统、智能控制、机器人和机电一体化（包括人机协作）、基于知识的范式、学习范式、机器伦理、智能数据分析、知识管理、智能代理、智能决策与支持、智能网络安全、信任管理、交互式娱乐、网络智能和多媒体。《智能系统与计算进展》中的出版物主要是重要会议、专题讨论会和代表大会的论文集。它们涵盖了该领域近期的重要发展，既具有基础性又具有应用性。该系列的一个重要特点是出版时间短且全球发行。这使得研究成果能够迅速而广泛地传播。
正交时频空间集成传感与通信：综述
摘要 — 欧洲 6G 旗舰项目 Hexa- X 提出，第六代 (6G) 无线通信系统预计将集成智能、通信、传感、定位和计算。这种集成的一个重要方面是集成传感和通信 (ISAC)，其中传感和通信系统使用相同的波形，以应对频谱稀缺的挑战。最近，提出了正交时频空间 (OTFS) 波形来解决 OFDM 在未来某些无线通信系统中由于高多普勒频移而导致的局限性。在本文中，我们回顾了 ISAC 系统的现有 OTFS 波形，并为未来的研究提供了一些见解。首先，我们介绍 OTFS 的基本原理和系统模型，并对这项创新技术的核心概念和架构提供基础性的理解。随后，我们概述了基于 OTFS 的 ISAC 系统框架。我们全面回顾了 OTFS 辅助 ISAC 系统领域的最新研究发展和最新技术，以全面了解当前的形势和进步。此外，我们对支持 OTFS 的 ISAC 操作和传统 OFDM 进行了彻底的比较，突出了 OTFS 的独特优势，尤其是在高多普勒频移场景中。随后，我们解决了基于 OTFS 的 ISAC 系统面临的主要挑战，确定了潜在的限制和缺点。最后，我们提出了未来的研究方向，旨在激发 6G 无线通信领域的进一步创新。
量子计算基础知识：
有时我们很容易忘记，我们每天使用的计算机在后台运行着复杂的计算和数学方程。传统计算机可以处理我们想要解决的许多问题的复杂计算，并在硬件和软件方面不断改进。在某个时候，芯片尺寸和功耗的限制会限制传统计算技术可以解决的问题的复杂性。专家预测，这可能会在未来 10-20 年内发生（Naughton，2020 年）。一些行业需要利用这些计算的多种排列，这需要大量的计算能力，而传统计算机可能需要数年才能解决，甚至永远无法解决。由于量子计算机的工作原理与传统计算机不同，它们有可能解决一系列非常复杂的问题。虽然量子计算曾被认为是一种遥远未来的技术，但最近的进展使量子计算技术更容易获得，使我们更接近利用这项技术改变我们所知的计算。这项新的、影响深远的技术提出了一些问题。什么是量子计算？它真的那么近吗？我们现在需要开始准备吗？本文旨在通过回答常见问题 (FAQ)、消除与量子计算相关的常见误解、强调关键里程碑和重点领域以及总结关键的联邦举措和指导，让读者对量子计算有一个基础性的了解。什么是量子计算？
超短激光诱导电子空穴纳米等离子体的双流体等离子体模型
超短激光脉冲是诱导材料改性的有力工具 1–4。特别是在透明电介质中，超短激光脉冲可用于局部修改材料块内的化学结构、折射率、色心密度，光聚合，产生纳米光栅、表面纳米结构或内部空隙。大量应用领域受益于基础性进步：外科和生物医学应用、光子学、微流体学、高速激光制造 2,5–7。将这些应用推进到纳米结构需要数值建模的支持 8。在激光诱导的强场下，束缚电子从价带跃迁到导带 1,9,10，在价带中留下一个空穴。电子-空穴等离子体的粒子在激光场中被加速，通过碰撞电离导致自由载流子密度倍增，并可能产生致密的电子-空穴等离子体。最后，在远大于几皮秒的时间尺度上，材料内部发生热和结构事件 1 。我们的模型侧重于等离子体密度的积累，时间尺度可达几皮秒。已经开发了大量不同的模型来研究超短激光脉冲（约 100 fs）在高强度范围内（约 10 14 W/cm 2 ）在介电体中的传播以及随后的电离。这些模型可分为两类。第一类是几种
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要 尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而造成质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了SHERPA和HEART方法。还有人讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用了专业文献中的概念，并阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时对人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同知识分支进行了阐述。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。
用于深部脑刺激 (DBS) 的低噪声放大器
过去几十年来，神经科学家一直与集成电路社区合作，帮助他们开发用于分析和理解大脑的新工具。在此背景下，必须对小动物进行基础性的体内研究，而这需要小型化仪器进行长期研究[1]。多年来，科学家们一直推测脑电图 (EEG) 活动可能提供大脑和计算机之间的通信通道[2]。随着该领域的发展，电子界对功能性和小型化的需求也在上升。由于需要处理低幅度生物信号，因此设计放大器使这些信号与 ADC 等设备兼容以便在计算机上进一步分析非常重要。放大器必须具有特定要求，例如对生理信号进行选择性放大、抑制叠加的噪声和干扰信号、以及确保免受高电压和电流造成的损坏 [3]。微电子技术的最新发展带来了许多新应用，包括通过可穿戴和可植入设备采集生物信号[4-8]。例如，心电图 (ECG) 是最著名的应用之一，它包括采集生物信号以帮助医生诊断心脏疾病[6-10]。脑电图 (EEG) 是另一个广泛的应用，每年都有大量新著作发表[11-13]。神经记录将生物信号采集推向了新的水平，出现了涉及神经调节的新应用[14-16]。光遗传学就是这类应用，它是一个新兴的应用领域，从大脑的特定部分采集信号，同时，大脑的同一区域也可以受到光的刺激[17-20]。
军事住房私有化倡议
国防部 (DoD) 坚定不移地致力于确保 MHPI 住房项目提供安全、优质、维护良好的住房，我们的军人及其家人愿意并选择在这里居住。在国防部首席住房官 (CHO) 的总体领导和指导下，我们大大加强了 MHPI 计划以及对拥有、运营和维护私有化住房项目（即 MHPI 公司）的私营部门公司的监督。作为这项监督的核心，该部门于 2021 年 8 月 1 日发布了修订后的 MHPI 租户权利法案 (BOR)，该法案扩展了 2020 年 2 月提交给国会的版本，现在包括《2020 财政年度国防授权法案》中规定的所有 18 项权利，并发布了全面实施所有 MHPI 住房项目的整个 MHPI 租户权利法案所需的所有政策指导。此外，该部门已获得 MHPI 公司的自愿协议，以便在几乎所有现有的 MHPI 住房项目中提供这 18 项权利。截至今天，在近 200 个拥有私有住房的设施中，除 5 个以外，所有 18 项权利都已完全可用。虽然国防部继续在其余五个设施中寻求与 MHPI 公司达成协议，但我们在几乎所有现有 MHPI 住房项目中提供 18 项权利方面取得的进展代表了国防部持续努力改善 MHPI 计划、重建信任并确保军人及其家人拥有积极生活体验的基础性一步。
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了 SHERPA 和 HEART 方法。本文还讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用专业文献中的概念，并阐明了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同的知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。