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阻尼驱动振动系统的量子力学经典极限：量子 - 经典对应
物理学的一个基本问题是阐明经典力学（或牛顿力学）如何从更一般的物理理论，即所谓的相对论量子力学中产生。虽然经典力学作为相对论力学的低速极限出现已为人所知，但量子力学的经典极限仍然是一个微妙的问题。普朗克的 Z → 0 极限[1] 和玻尔的 sn → ∞ 极限[2] 是量子理论经典极限的最早表述。然而，从量子力学早期开始，人们就通过不同的观念和思想对这一极限展开了争论[3-9]。因此，如何将量子理论与经典理论之间的精确对应关系交织在一起的机制尚未完全被理解。Man'ko 和 Man'ko 认为，用简单的 Z → 0 限制来提取经典力学的图景并不具有普遍的适用性[4]。一些物理学家认为量子力学不是单粒子问题而是粒子集合，其 Z → 0 极限不是经典力学而是经典统计力学（见文献 [ 5 ] 及其参考文献）。有关量子力学经典极限的更多不同观点，请特别参阅文献 [ 7 , 8 ]。本研究的目的是建立一种关于阻尼驱动振荡系统量子力学经典极限的理论形式，该理论形式揭示了量子和经典对应关系，除了基本极限 Z → 0 之外，没有任何近似或假设。为了沿着这条路线从量子力学推导出牛顿力学，将使用具有基本哈密顿动力学的正则量子力学。我的理论基于一种不变算子方法 [ 10 – 13 ]，该方法通常用于数学处理量子力学系统。该方法使我们能够推导出以下系统的精确量子力学解
三孔电势中相互作用玻色子系统的量子古典对应关系
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析，我们可以更好地了解量子系统的不同阶段，以及如何用于量子信息。在可集成的极限中，我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中，系统伸出了交叉。取决于议会和数量，量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中，基态对反应强度（倾斜度振幅）的变化（高度敏感）的稳定性（高度敏感），这可能用于量子信息协议（量子传感）。
公众对应用于养殖家畜的基因组技术的看法：一项定性研究
摘要：社会对基因组技术在动物生产系统中不同应用的接受程度将决定其创新轨迹是否会进入商业化阶段。重要的是，技术实施和商业化轨迹、法规和政策制定需要考虑公众的优先事项和态度。更有效的联合生产实践将确保基因组技术在动物中的应用符合公众优先事项并为社会所接受。消费者对使用新型基因组技术开发的动物产品的拒绝和有限需求将决定它们是否被整合到食品系统中。然而，对于加速育种但不引入跨物种遗传变化的基因组技术是否比引入跨物种遗传变化的基因组技术更容易被消费者接受，人们知之甚少。在英格兰东北部举行的五个焦点小组用于探讨对使用基因组技术为人类食品供应链养殖农场动物的看法和态度。总体而言，研究参与者对用于促进动物福利（例如提高抗病能力）、环境可持续性和人类健康的基因组技术持更积极的态度。动物“去增强”被看作是负面的，单单增加粮食产量并不被视为潜在的好处。与基因编辑相比，研究参与者对基因改造和基因驱动的应用持最负面的态度，无论其带来的好处如何。
相干态的乌尔曼相和乌尔曼-贝里对应关系
Berry相[1]通过绝热循环过程后获得的相位揭示了量子波函数的几何信息，它的概念为理解许多材料的拓扑性质奠定了基础[2–13]。Berry相理论建立在纯量子态上，例如基态符合零温统计集合极限的描述，在有限温度下，密度矩阵通过将热分布与系统所有状态相关联来描述量子系统的热性质。因此，将Berry相推广到混合量子态领域是一项重要任务。已有多种方法解决这个问题[14–21]，其中Uhlmann相最近引起了广泛关注，因为它已被证明在多种一维、二维和自旋j系统中在有限温度下表现出拓扑相变[22–26]。这些系统的一个关键特征是 Uhlmann 相在临界温度下的不连续跳跃，标志着当系统在参数空间中穿过一个循环时，底层的 Uhlmann 完整性会发生变化。然而，由于数学结构和物理解释的复杂性，文献中对 Uhlmann 相的了解远少于 Berry 相。此外，只有少数模型可以获得 Uhlmann 相的解析结果 [ 22 – 30 ] 。Berry 相是纯几何的，因为它不依赖于感兴趣量子系统时间演化过程中的任何动力学效应 [ 31 ] 。因此，Berry 相理论可以用纯数学的方式构建。概括地说，密度矩阵的 Uhlmann 相是从数学角度几乎平行构建的，并且与 Berry 相具有许多共同的几何性质。我们将首先使用纤维丛语言总结 Berry 相和 Uhlmann 相，以强调它们的几何特性。接下来，我们将给出玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的解析表达式，并表明当温度趋近于零时，它们的值趋近于相应的 Berry 相。这两种相干态都可用于构造量子场的路径积分 [32 – 37]。虽然单个状态中允许有任意数量的玻色子，但是泡利不相容原理将单个状态的费米子数限制为零或一。因此，在玻色子相干态中使用复数，而在费米子相干态中使用格拉斯曼数。玻色子相干态也用于量子光学中，以描述来自经典源的辐射 [38 – 41]。此外，相干态的Berry相可以在文献[ 42 – 45 ]中找到，我们在附录A中总结了结果。我们对玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的精确计算结果表明，它们确实携带几何信息，正如完整概念和与 Berry 相的类比所预期的那样。我们将证明，两种情况下的 Uhlmann 相都随温度平稳下降，没有有限温度跃迁，这与先前研究中一些具有有限温度跃迁的例子形成鲜明对比 [ 22 – 30 ] 。当温度降至零度时，玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相接近相应的 Berry 相。我们对相干态的结果以及之前的观察结果 [ 22 , 24 , 26 ] 表明，在零温度极限下，Uhlmann 相还原为相应的 Berry 相。
黑洞有多特别？与一般理论中饱和幺正界限的物体的对应关系
黑洞因其时间演化和信息处理而被认为是例外。然而，最近有人提出，这些属性对于达到幺正性所允许的最大熵的物体（即所谓的饱和子）是通用的。在本文中，我们在可重整化的 SU ð N Þ 不变理论中验证了这种联系。我们表明，该理论的光谱包含一个代表 SU ð N Þ Goldstone 束缚态的气泡塔。尽管没有引力，饱和束缚态仍与黑洞表现出惊人的对应关系：其熵由贝肯斯坦-霍金公式给出；半经典地，气泡以等于其半径倒数的温度的热速率蒸发；信息检索时间等于佩奇时间。对应关系通过庞加莱 Goldstone 的跨理论实体。黑洞 - 饱和子对应关系对黑洞物理学具有重要意义，包括基础和观测意义。
总体规划/分区和生产许可证提交清单此清单分为两部分，分别对应
• CRC R327 新建住宅的适龄设计和防坠落设计应按照 2022 CRC 第 R327.1.1 至 R327.1.4 节进行设计和建造。入口层至少一间浴室应加固扶手。如果入口层没有浴室，住宅二楼或三楼至少一间浴室应符合本节规定。 • 供居住者使用的电源插座、开关和控制器（包括供暖、通风和空调控制器）应位于距离插座盒顶部不超过 48 英寸的位置，距离插座盒底部距离成品地板不小于 15 英寸的位置。 • 自 2024 年 7 月 1 日起，入口层至少一间浴室和一间卧室应提供净净开口不小于 32 英寸的门道，测量时门与关闭位置成 90 度角。 • 安装门铃按钮或控制器时，其高度不得超过外部地板或平台上方 48 英寸（从门铃按钮组件顶部测量）。
建立小鼠和马莫斯特脑结构的神经解剖对应
Christopher Mezias *1，Bingxing Huo *2，Mihail Bota 1，Jaikishan Jayakumar 3，Partha P. Mitra +1对公共Marmoset的抽象兴趣正在增长，这是由于与实验室小鼠相比，与人类相比，与小鼠和Marmoset Brainecters的相比，与人类相比，由于与人类的进化近端而增长，包括鼠标和Marmoset Brainecters的类型，以及连接性的连接。创建一个可操作的比较平台很具有挑战性，因为这些大脑具有独特的空间组织和专家神经解剖学家的不同意。我们提出了一个一般的理论框架，以在整个分类单元之间将命名的地图集联系起来，并使用它来建立Marmoset和小鼠大脑之间的详细对应关系。与传统的观点相反，即大脑结构在较高级别的Atlas层次结构上可能更容易建立联系，我们发现尽管命名了差异，但在叶子水平上的细胞层次更细。利用现有的地图集和相关的文献，我们为这两个物种创建了叶片水平结构列表，并在它们之间建立了五种类型的对应关系。在小鼠中的43％的结构中发现了一到一条关系，而摩尔莫斯群岛的结构中有47％，而小鼠的25％和10％的棉花糖结构是无关的。其余结构显示了我们量化的一组更复杂的映射。通过这两个物种的体积图谱实现此对应关系，我们提供了一个计算工具，用于查询和可视化相应的大脑之间的关系。我们的发现为实验室小鼠和公共摩尔群岛中的中尺度连通性和细胞类型分布的计算比较分析提供了基础。
以下页面上印刷的通知与公司登记册中的公告相对应。
近年来，公共资助研究项目（第三方资助项目）的收购框架条件发生了变化。随着“地平线2020”框架计划的出台，欧盟改变了其资助条件。自此以后，管理费用不再按实际金额报销，而是仅按合格支出的 25% 的固定费率报销。此外，各种国家和欧盟资助计划都要求受助人做出贡献。这代表着一个特殊的挑战，因为与例如 IHP 相比，例如，弗劳恩霍夫研究所不允许以成本为基础提供这些项目，而只能在额外支出的基础上提供。在国家和地区的资助计划中，即使是按支出方式计费，也要求机构作出贡献的计划有所增加。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学语音与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 深度神经网络通常用作视觉系统的模型，但在听觉方面的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并显示出模型阶段与大脑区域之间的对应关系，但这些结果是否推广到其他神经网络模型尚不清楚。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应关系。大多数测试模型的预测效果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮质调节特性的预测质量，最好的整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化在限制大脑表征方面的重要性。