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优化量子F-Diverences的可恢复性
优化的量子F-差异构成了一个可区分性的家族，其中包括量子相对熵和夹杂的r´enyi相对准肠道作为特殊情况。在本文中，我们为优化的f ddivergence建立了对数据处理不平等的物理有意义的修复。尤其是，重构表明，优化的f-ddivergence及其通道处理的版本之间的绝对差异是对人们如何恢复量子态在量子通道上的量子状态的上限，只要量子通道被视为旋转的petz恢复通道。这些结果不仅会导致夹层r'Enyi相对熵的数据处理不平等的物理有意义的修复，而且还对优化的f-detiverencence的实现可逆性（即量子辅助）具有影响。在此过程中，我们改善了以前具有标准f ddivergence数据处理不平等的物理意义的修复，如Carlen和Vershynina的最新工作中所确定的[ARXIV：1710.02409，ARXIV：ARXIV：ARXIV：1710.08080]。最后，我们将优化的F差异，其数据处理不平等以及我们所有的可恢复性结果的定义扩展到了冯·诺伊诺（Von Neumann）代数环境，以便我们所有的结果都可以在对最常见的量化量化量化量化量化量化的设置之外的物理环境中使用，从而对量定的量化信息感兴趣。
雇主的“综合”退休计划指南
Law360（2020 年 8 月 7 日，美国东部时间下午 3:11）——众议院冠状病毒救助计划中夹杂的一项提案将创建一种新型的 ERISA 退休计划，称为综合计划。“综合计划”既不是传统养老金之类的固定收益计划，也不是 401(k) 之类的固定缴款计划，而是将两者的元素结合起来，试图创建一个受《雇员退休收入保障法》管辖的资金安全计划，以保证工会退休人员终生领取退休金。综合计划能否兑现这一承诺？这还有待观察。工会本身对这个想法存在分歧，该想法包含在两党共同提出的 GROW 法案中，该法案于 5 月作为冠状病毒立法的一部分在众议院获得批准。参议院并未将《GROW 法案》纳入其于 7 月 27 日发布的新冠疫情救助方案中。鉴于现有的多雇主养老金制度预计将在 2026 年崩溃，这一问题变得更加紧迫，联邦养老保险公司预计，在几家大型计划破产后，其资金将在同年耗尽。在此，Law360 为希望了解《GROW 法案》创建的综合计划的雇主创建了一份指南。什么是综合计划？综合计划是一种新型的退休储蓄工具，旨在为目前缴纳多雇主养老金计划的工会劳动力提供服务。综合计划由退休保障审查委员会于 2013 年构思，该委员会由一群劳工和管理代表组成，他们开会 18 个月，集思广益，为多雇主计划资金危机寻找解决方案，综合计划将 401(k) 的元素引入传统的多雇主养老金计划。雇主将以固定利率向该计划缴费，就像 401(k) 计划一样，退休人员将终身获得根据公式计算的每月福利，就像养老金计划一样。计划受托人（由劳工和管理层代表组成）将制定该公式。福利律师、Cozen O'Connor 成员罗伯特·卡普兰 (Robert Kaplan) 表示：“这里的目标是缴费看起来像 401(k) 计划，缴费看起来像养老金计划。”
钛引起的化学不均匀性对晶体的影响...
摘要：调整宽带隙 β - Ga 2 O 3 的光学和电子特性对于充分利用该材料在电子、光学和光电子领域现有和新兴技术应用中的潜力至关重要。在本研究中，我们报告了 Ti 掺杂剂不溶性驱动的化学不均匀性对 Ga 2 O 3 多晶化合物的结构、形态、化学键合、电子结构和带隙红移特性的影响。采用传统的高温固相反应路线在可变的煅烧温度（1050 − 1250 ° C）下合成了 Ga 2 − 2 x Ti x O 3（GTO；0 ≤ x ≤ 0.20）化合物，烧结温度为 1350 ° C。GTO 样品的 X 射线衍射分析表明，仅在非常低的 Ti 掺杂浓度（<5 at. %）下才会形成单相化合物，而较高的 Ti 掺杂会导致形成复合材料，其中含有大量未溶解的 TiO 2 金红石相。然而，在烧结样品中，未溶解的金红石相的一部分转化为单斜 TiO 2。 Rietveld 对本征 Ga 2 O 3 和单相 Ti 掺杂化合物（x = 0.05）进行细化，证实样品在具有 C 2/m 空间群的单斜对称性中稳定存在。样品的表面形貌表明，本征 Ga 2 O 3 呈现棒状形貌，而 Ti 掺杂化合物呈现球形形貌。此外，在具有异常晶粒生长的掺杂化合物中，与本征 Ga 2 O 3 相比，可以注意到晶格孪生引起的条纹。Ga 2p 的高分辨率 X 射线光电子能谱分析显示，由于相邻离子的电子云之间的相互作用，与金属 Ga 相比发生了正向偏移。由于 Coster − Kronig 效应，Ti 2p 1/2 光谱显示出异常增宽。采用混合密度泛函理论的第一性原理计算表明，Ti 优先取代八面体 Ga 位点，并在 Ga 2 O 3 中表现为深层施主。从光吸收光谱可以看出，光学带隙发生了红移。Ga 2 O 3 带隙内的吸收归因于未溶解的 TiO 2 的夹杂，因为 TiO 2 在 Ga 2 O 3 带隙内具有 I 型排列。此外，还研究了 GTO 化合物的电催化行为。从电催化研究中可以明显看出，与本征 Ga 2 O 3 相比，掺杂化合物表现出明显的电催化活性。
用于识别黄色的经典和机器学习工具......
油菜籽在发育过程中含有叶绿素，使其呈现绿色。随着种子的成熟，它们会呈现出黑色、红褐色到黄色等颜色。黑色和红褐色种子的种皮会积累色素，而黄籽品种的种皮透明，可以露出胚的颜色。研究表明，黄籽油菜籽比黑籽品种休眠期短、发芽更简单、含油量更高，因此培育黄籽油菜籽是提高油分含量的有效方法（Yang et al.，2021）。芥菜和油菜黄籽品种的鉴别相对简单，因为纯黄色表型在遗传上是稳定的（Li et al.，2012；Chen et al.，2015）。然而，由于种皮颜色变异复杂，包括黄色中夹杂黑色斑点、斑块或棕色环等杂色，油菜种皮一直未能获得稳定的纯黄色后代，且分离后代的种皮颜色呈现连续变异（刘，1992；Auger等，2010；Qu等，2013），因此准确、高效地测定油菜种皮颜色仍是一项关键且具有挑战性的任务。许多研究涉及油菜籽颜色的鉴别（Li等，2001；Somers等，2001；Zhang等，2006；Baetzel等，2003；Tańska等，2005；Li等，2012；Liu等，2005；Ye等，2018）。例如，Li等（2001）通过目视观察来评估甘蓝型油菜的黄籽程度，这种方法简单但过于依赖观察者，导致识别可能不准确。Somers等（2001）利用光反射来评估黄籽颜色等级，通过测量反射值并计算籽粒颜色指数或光反射值。该方法虽然较为客观，但仅能捕捉亮度等单维颜色数据，忽略了原始材料的丰富信息。为了解决这一限制，许多学者致力于通过 RGB 颜色系统进行数字图像分析（ Zhang et al.，2006 ； Baetzel et al.，2003 ； Ta ńska et al.，2005 ； Li et al.，2012 ； Liu et al.，2005 ； Ye et al.，2018 ）。然而，油菜籽表皮颜色复杂且相似，精准识别颜色具有挑战性，现有的技术缺乏可靠性和标准化。因此，准确、有效地测量黄籽油菜的颜色仍然至关重要。化学计量学和计算机技术的最新进展导致了近红外光谱技术（NIRS）的发展，这是一种结合物体图像和光谱数据的技术。 NIRS 以其速度快、无损和高效而闻名，被广泛用于农产品的快速、无损分析。多项研究已经证明了它的实用性（Guo 等人，2019年；布等人，2023；梁等人，2023；刘等人，2021；佩蒂斯科等人，2010；森等人，2018；刘等人，2022；张等人，2020；魏等人，2020；张等人，2018；江等，2017；李等人，2022；江等，2018；他等人，2022）。例如，郭等人。 (2019) 使用 NIRS 成像系统 (380 – 1,000 nm) 来准确量化掺假大米，而 Bu 等人。 (2023) 将高光谱成像与卷积神经网络相结合，建立了高粱品种识别的智能模型，准确率超越了现有模型。该技术也已应用于油菜生长诊断。例如，刘等人 (2021) 开发了一种基于高光谱技术的检测算法来预测甘蓝型油菜中的油酸含量。Petisco 等人 (2010) 研究了甘蓝型油菜的可见光和近红外光谱。