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通过少量基础测量实现快速而稳健的量子态断层扫描
量子态断层扫描是一种功能强大但资源密集型的通用解决方案，可用于众多量子信息处理任务。这促使我们设计出尽可能节省相关资源的稳健断层扫描程序。重要的成本因素包括状态副本数量和测量设置，以及经典后处理时间和内存。在这项工作中，我们提出并分析了一种在线断层扫描算法，该算法旨在优化所有上述资源，但代价是降低对准确性的依赖性。该协议是第一个在状态副本、测量设置和内存的秩和维数方面提供可证明的最佳性能的协议。经典运行时间也大幅减少，数值实验表明与其他最先进的技术相比具有良好的可比性。通过在量子计算机上执行该算法，可以实现进一步的改进，从而为量子态断层扫描提供量子加速。
用少量量子比特实现可验证的混合秘密共享
我们考虑以可验证的方式在量子网络中共享秘密量子态的任务。我们提出了一种协议，该协议可以完成此任务，同时与现有协议相比，所需的量子比特数更少。为了实现这一点，我们将量子秘密的经典加密与基于 Calderbank-Shor-Steane 量子纠错码的现有可验证量子秘密共享方案相结合。通过这种方式，我们获得了一种用于共享量子比特的可验证混合秘密共享方案，该方案结合了量子和经典方案的优点。我们的方案不会向参与协议的 n 个节点中不到一半的任何组透露任何信息。此外，为了共享一个量子比特状态，每个节点都需要一个量子存储器来存储 n 个单量子比特共享，并且需要最多 3 n 个量子比特的工作空间来验证量子秘密。重要的是，在我们的方案中，单个共享被编码在单个量子比特中，而以前的方案则需要每个共享 (log n ) 个量子比特。此外，我们定义了一个斜坡可验证的混合方案。我们给出了基于现有量子纠错码的各种可验证混合方案的具体示例。
液相去角质的少量非含量硫化铬
从无机类似物中对2D非van der waals（non-vdw）半导体纳米板（NPS）的去角质提出了许多挑战，以进一步探索其高级应用，原因是强大的键合能量。在这项研究中，通过合并的便利液相去角质（LPE）方法，超然2D非VDW铬（2d Cr 2 S 3）的去角质成功证明了。系统检查了2D CR 2 S 3材料的形态和结构。磁性研究表明，2D CR 2 S 3的明显依赖温度依赖性的无补偿抗磁性行为。该材料进一步加载在TIO 2纳米棒阵列上，形成S-Scheme异质结。实验测量和密度功能理论（DFT）计算证实，形成的TiO 2 @CR 2 S 3 S-Scheme杂结有助于光诱导的电子/孔对的分离和传播，从而导致可见区域中具有显着增强的光催化活性。
每月发布少量产品？ - 2022 年行业年度调查
尽管包括本文作者在内的许多人都公开表示，正在开发的小型运载火箭数量是不可持续的，但投资者的资金仍在继续流入这一细分市场。每年都会有数轮数百万美元的融资公告。即使是全球新冠疫情带来的挑战也没有减缓这一趋势。2015 年，我们在 AIAA/USU 小型卫星会议上首次展示了这项调查，并确定了 20 辆正在开发的小型运载火箭。到 2022 年中期，该类别中有 11 辆运载火箭投入运营，47 辆正在开发中，另外 47 辆是潜在的新进入者，但目前还没有足够的信息。其中许多是 2021 年和 2022 年首次出现在这项年度调查中。虽然最初，发展受到政府对太空的新投资的刺激，例如我们在英国看到的情况，但即使没有政府投资的承诺，细分市场仍在继续增长。在本文中，我们概述了目前正在开发的小型运载火箭。我们会比较它们的能力、既定的任务目标、成本和资金来源以及公开的测试进度。我们还回顾了自我们首次开始撰写本报告以来退出的许多参赛者。自上次提交本文以来，又有一个系统投入运行，并且有几个系统已经达到了稳定的发射节奏。
少量抗二烯电性能对低温应用聚合物的评论
摘要：最近，基于聚合物的复合材料在低温条件下的应用已成为一个热门话题，尤其是在航空航天领域。在低温温度下，聚合物变得更脆，温度引起的热应力的不利影响更为明显。在本文中，综述了热塑性和热塑性聚合物用于低温应用的研究开发。本综述考虑了有关的文献：（a）经过修饰的热固性聚合物的低温性能以及所报道的修饰方法的改进机制； （b）某些商业热塑性聚合物的低温应用潜力以及经过修饰的热塑性聚合物的低温性能； （c）最近将聚合物用于特殊的低温环境液氧的进步。本文概述了针对低温应用聚合物的研究开发。此外，已经提出了未来的研究指示，以促进其在航空航天中的实际应用。
FlexType：使用少量输入手势实现灵活的文本输入
在许多情况下，通过选择物理或触摸屏键盘上的精确位置来输入文本可能是不切实际的或不可能的。我们提出了一种具有四个字符组的歧义键盘，它可以用于免眼文本输入，以及使用单个开关或脑机接口的文本输入。我们开发了一种基于利用长跨度语言模型的消歧算法来优化这些字符分组的程序。我们在离线优化实验中生成了字母约束和不受约束的字符组，并在纵向用户研究中对它们进行了比较。经过四个小时的练习，我们的结果没有显示约束和不受约束的字符组之间有显著差异。如预期的那样，参与者在第一次训练中对不受约束的组的错误率明显更高，这表明学习这项技术的门槛更高。因此，我们推荐使用字母限制的字符组，参与者能够用单手且在没有视觉反馈的情况下实现每分钟 12.0 个单词的平均输入速度，字符错误率为 2.03%。
利用蛋白质语言模型通过少量学习实现蛋白质的快速进化
1 医学系 医学工程分部 哈佛医学院 布莱根妇女医院 美国马萨诸塞州 波士顿 02115 2 麻省总医院 基因与细胞治疗研究所 麻省理工学院 剑桥 02139 3 病毒学和疫苗研究中心 哈佛医学院 贝斯以色列女执事医疗中心 美国马萨诸塞州 波士顿 02115 4 生物工程系 麻省理工学院 剑桥 02139 5 圣加仑州立医院皮肤病学和过敏学系 瑞士圣加仑 9000 6 麻省理工学院科赫综合癌症研究中心 麻省理工学院 剑桥 02139 7 东京大学工程研究生院化学与生物技术系 东京都文京区本乡 7-3-1 邮编 113-8656 日本 8 东京大学先进科学技术研究中心结构生物学部4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8904, Japan 9 稻盛科学研究所 620 Suiginya-cho, Shimogyo-ku, Kenya 600-8411, Japan †通讯地址：omar@abudayyeh.science 和 jgoot@mit.edu
常见问题 6.1 | 几乎不排放二氧化碳或排放少量二氧化碳的能源系统是否会......
低碳能源系统与当今的能源系统类似，它们将提供许多与当今相同的服务，例如家庭供暖和制冷、上班或度假、运输货物和服务以及为制造业提供动力。但未来的能源系统可能有所不同，因为人们可能还需要今天无法预见的新服务，就像人们现在将能源用于许多 50 年前无法预料的信息技术用途一样。更重要的是，低碳能源系统在生产、转换和使用能源提供这些服务的方式上将有所不同。未来，几乎所有的电力都将来自几乎不排放二氧化碳或几乎不排放二氧化碳的能源，例如太阳能、风能、核能、生物能源、水电、地热能或可捕获和储存二氧化碳的化石能源。电力、氢能和生物能源将用于当今使用化石燃料的许多场合，例如汽车或家庭供暖。能源的使用效率可能会比现在更高，例如，通过更高效的汽车、卡车和电器、能耗极低的建筑以及更频繁的公共交通。所有这些变化都可能需要新的政策、机构，甚至人们新的生活方式。所有这些变化的基础是低碳能源系统将比现在使用更少的化石燃料。
渐进关系网络：基于少量脑电图学习解码直觉上肢运动想象
摘要 —脑机接口 (BCI) 是一种连接用户和外部设备的通信工具。在实时 BCI 环境中，每个用户和每个会话都需要进行校准过程。此过程消耗大量时间，阻碍了 BCI 系统在真实场景中的应用。为了避免这个问题，我们采用基于度量的少样本学习方法，使用可以逐步考虑时间和光谱组组合的渐进关系网络 (GRN) 来解码直觉上肢运动想象 (MI)。我们从 25 名受试者那里获取了与直觉上肢运动相关的上臂、前臂和手的 MI 数据。在 1 次、5 次和 25 次设置下，离线分析下的总平均多类分类结果分别为 42.57%、55.60% 和 80.85%。此外，我们可以使用少样本方法在实时机械臂控制场景中展示直观 MI 解码的可行性。五名参与者在饮水任务中可实现 78% 的成功率。因此，我们展示了通过关注人体部位缩短校准时间的在线机械臂控制的可行性，同时也展示了基于所提出的 GRN 适应各种未经训练的直观 MI 解码。