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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
泽维尔·帕斯科
Xavier Pasco 负责过许多有关国家和欧洲民用和军用空间政策的研究和工作组。他是美国空间政策和计划方面的专家，专注于处理军事空间和互操作性问题的跨大西洋关系。自 2004 年以来，Xavier Pasco 一直参与欧洲委员会在空间和安全研究领域管理的特定研究项目。他负责过多个 PASR、FP6 和 FP 7 项目的最终用户参与计划，这些项目涉及与空间技术和关键基础设施相关的高科技安全。他负责过 ESA 委托的适用于欧洲空间态势感知系统的治理和数据政策模型研究（2008-2009 年），并担任过 EDA 安全和防御系统地球观测地面段系统研究的协调员（2011-2012 年）。他还支持欧洲议会安全与防务小组委员会就这些问题开展的多项分析工作，并为欧空局未来计划的治理和数据政策问题进一步开展工作做出了贡献。他目前是 SPACEWAYS 的首席协调员，该项目由欧盟委员会赞助，致力于与欧洲主要行业参与者、研究中心和研究所组成的团队一起研究空间交通管理。
化学系 - 帕维亚大学
1967年12月10日在布雷西亚（意大利）出生的个人信息，教育和专业职位（年龄：56）。国籍：意大利语。语言说：意大利语（母语），英语（流利），法语（良好的知识）。教育1993-1996博士英国伯明翰大学化学学院化学学院。博士顾问：J。FraserStoddart爵士教授（诺贝尔化学奖，2016年）。论文标题：手性分子组件和超分子阵列。研究主题：超分子化学，手性，功能性纳米级组件，有机合成。博士学位奖学金是由制药公司Glaxo Wellcome资助的，在过去的8个月中，由Stoddart教授提供的研究基金。1986-1992 MSC（LAUREA）在意大利帕维亚大学帕维亚大学有机化学系化学（最高分）。 最后一年的实验项目（论文）标题：复古二元alder反应中的溶剂效应。 主管：G。Desimoni教授。 研究主题：物理有机化学，有机合成。1986-1992 MSC（LAUREA）在意大利帕维亚大学帕维亚大学有机化学系化学（最高分）。最后一年的实验项目（论文）标题：复古二元alder反应中的溶剂效应。主管：G。Desimoni教授。研究主题：物理有机化学，有机合成。
教师帕拉维·Yenigalla女士的名称...
4。文本的生成模型训练了LSTM，并建立了一种生成模型，以模仿英国著名数学家，哲学家，多产作家和政治活动家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）的写作风格。可用的软马克斯输出层，以产生每个字符的概率预测。模型学习的模式，语法并预测句子的下一个单词。
帕洛维德灌溉区土地管理、作物...
执行摘要 ES-1 简介 帕洛维德灌溉区 (PVID) 和南加州大都会水区 (Metropolitan) 提议在帕洛维德引水坝下方 PVID 内的帕洛维德山谷加州部分地区启动一项土地管理、作物轮作和供水计划 (计划)。计划区域位于河滨县的东南部和帝国县的东北部。本环境影响报告 (EIR) 草案分析了拟议计划实施后可能产生的环境影响。本 EIR 草案是根据《加州环境质量法案》(CEQA) 和州 CEQA 指南编制的。PVID 是本 EIR 的 CEQA 牵头机构，大都会是 CEQA 下的负责机构。 ES-2 环境设置 拟议计划将在加利福尼亚州帕洛维德山谷内和帕洛维德引水坝下方的各种 PVID 灌溉农田实施。PVID 位于科罗拉多河沿岸，位于里弗赛德县东南部和帝国县东北部，距离洛杉矶以东约 200 英里。PVID 占地约 131,228 英亩，其中 104,500 英亩位于帕洛维德山谷。其余 26,728 英亩的 PVID 位于帕洛维德台地，不包括在拟议计划中。据估计，PVID 位于帕洛维德引水坝下方的山谷土地有 91,000 英亩是灌溉土地
遗产总体规划2023年7月帕克维尔校园
位于Wurundjeri Woi Wurrung和Bunurong Peoples的土地上，在帕克维尔（Parkville）西南32公里处，Werribee Campus在Wyndham的Wyndham占16公顷，这是Metropolitan Melropolitan Melbourne增长最快的Urban Corridors之一。在19世纪，韦里比地区的广阔平原和相对靠近墨尔本乡镇，使其成为主要的农业中心或维多利亚州的出现，导致1912年维多利亚州州立研究农场成立。与Dookie校园一样，墨尔本大学与Werribee的协会早于该地点的正式收养到大学庄园。 在1920年代，建立了一个学生培训中心，为学生提供了农业实践经验。 我们今天知道的校园发展始于1960年代，当时是由维多利亚州政府租用的原始U-VET诊所建立的。 今天，Werribee校园在培训最先进的设施中的下一代兽医和兽医研究人员中发挥了重要作用。 Werribee校园还设有组织，为当地社区提供一般，专家和紧急兽医服务。与Dookie校园一样，墨尔本大学与Werribee的协会早于该地点的正式收养到大学庄园。在1920年代，建立了一个学生培训中心，为学生提供了农业实践经验。我们今天知道的校园发展始于1960年代，当时是由维多利亚州政府租用的原始U-VET诊所建立的。今天，Werribee校园在培训最先进的设施中的下一代兽医和兽医研究人员中发挥了重要作用。Werribee校园还设有组织，为当地社区提供一般，专家和紧急兽医服务。
Laura Ferreri，博士 帕维亚大学大脑与行为科学系 意大利帕维亚 27100 Piazza Botta n.11 laura.ferreri@unipv.it 我是
Laura Ferreri，博士 帕维亚大学大脑与行为科学系 意大利帕维亚 27100 Piazza Botta n.11 laura.ferreri@unipv.it 我是音乐和神经科学领域的研究员。我的研究重点是通过行为、神经成像 (fNIRS) 和药理学方法研究音乐奖励、情绪和记忆。学位和学术职位 目前职位：2022 年至今：帕维亚大学教授（助理） 曾任职位：2018 年至今：里昂大学教授（副教授） 2015-2018 年：西班牙巴塞罗那大学大脑认知与可塑性部门博士后兼助理教授 2014-2015 年：法国勃艮第大学认知心理学博士后助理教授 2011-2014 年：早期研究员，玛丽居里 FP7 初始培训网络，法国 LEAD CNRS 文凭和大学学位： 2014 年：认知心理学博士学位（法国第戎勃艮第大学 LEAD CNRS – 非常荣誉） 2011 年：理学硕士学位。认知神经科学（意大利米兰圣拉斐尔大学 – 110/110L 和荣誉奖） 2009 年：心理科学学士学位（意大利米兰圣拉斐尔大学 – 110/110） 2006 年：古典 Liceum 文凭（意大利 Salesiano Treviglio 学院 – 100/100）
帕维亚大学 电气电子工程与计算机科学学院 博士
摘要 如今，可再生能源和创新能源以及标准热能的可用性使得电网和分布式能源之间的双向能量流动成为一个关键概念，因此需要更智能的控制（智能电网）。在这方面，本课程旨在概述系统和设备，描述智能电网，以及深入了解能源资源最佳分配的模型、算法和策略。由于最近的支持技术（物联网方法、云数据、新颖的控制策略），这个问题引起了当前的高度关注和发展。然而，另一方面，所有这些主题尚未在工程课程中得到充分考虑，因此拟议的课程旨在弥合这一差距。该方法必须包括安全能源供应和环境可持续性等相关问题作为主要目标，还要求系统地使用能源市场所隐含的经济问题。因此，该课程涵盖了广泛的学科，要求采用协调的方法并融合专家演讲者在本提案中涵盖的不同技能。该课程主要面向广泛的受众，包括博士生和年轻研究人员，也包括工业领域的专业工程师。 组委会 博士生主席 Francesco Benzi (主席) Paolo Di Barba Paolo Di Barba Piero Malcovati Roberto Galdi (秘书) Piero Malcovati
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
