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研讨会 张量网络方法的最新进展
Ulrich Schollwoeck：用于真实材料的张量网络。张量网络已成为量子多体理论中不可或缺的工具，但主要应用于模型系统。在本次演讲中，我将介绍如何将张量网络与量子嵌入理论（例如动态平均场理论和密度泛函理论）相结合，从而获得迄今为止无法获得的真实材料的结果。我还将展示如何在复平面上使用时间演化的进展将如何为以非常有效的方式计算极低频率特性开辟道路。 Henrik Larsson：用于计算振动和电子状态的张量网络状态 电子结构和振动量子动力学领域大多彼此独立，它们开发了强大的方法来精确求解薛定谔方程。特别是，将高维波函数分解为较小维度函数的复杂收缩的方法引起了广泛关注。它们为这两个领域的具有挑战性的量子系统带来了令人印象深刻的应用。虽然底层的波函数表示、张量网络状态非常相似，但用于求解电子和振动运动的薛定谔方程的算法却大不相同。目前尚无对不同方法的优缺点进行系统的比较，但这将有助于更好地理解和有益的思想交流。本文首次尝试了这一方向 [1,2]。
存在物体场景规律的人类和人工视觉系统中的表征层次
人类视觉在很大程度上仍未得到解释。计算机视觉在这方面取得了令人瞩目的进展，但目前仍不清楚人工神经网络在行为和神经层面上与人类物体视觉的近似程度。在这里，我们研究了机器物体视觉是否模仿人类物体视觉的表征层次结构，其实验设计允许测试动物和场景的域内表征，以及反映其现实世界上下文规律的跨域表征，例如在视觉环境中经常同时出现的动物场景对。我们发现，在物体识别中训练的 DCNN 在其后期处理阶段获得的表征可以紧密捕捉人类对动物及其典型场景同时出现的概念判断。同样，DCNN 的表征层次结构与特定领域的腹颞区到领域通用的前顶区中出现的表征转换显示出惊人的相似性。尽管有这些显著的相似性，但底层的信息处理却不同。神经网络学习类似于人类的物体-场景共现高级概念表示的能力取决于图像集中存在的物体-场景共现量，从而凸显了训练历史的根本作用。此外，尽管中/高级 DCNN 层代表了 VTC 中观察到的动物和场景的类别划分，但其信息内容显示出领域特定表示丰富度的降低。总之，通过测试域内和域间选择性，同时操纵上下文规律，我们揭示了人类和人工视觉系统所采用的信息处理策略中未知的相似之处和差异。
使用对抗网络来延长脑机接口解码精度
摘要 现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号，能够恢复瘫痪者的运动能力。然而，由于记录神经元的周转，iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点，可以重新校准解码器，但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据，然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化，人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射，那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法，称为“对抗域自适应网络”(ADAN)，它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而，我们只在非常有限的数据集上测试了 ADAN。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法，该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN，并将它们与第三种完全不同的方法进行了比较，该方法基于因子分析提供的 Procrustes 轴对齐。这三种方法都是无监督的，只需要很少的数据，因此在现实生活中很实用。总体而言，Cycle-GAN 具有最佳性能，并且比 ADAN 更容易训练且更强大，使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。
基于扩展最小作用量原理和真空涨落信息度量的量子力学
摘要 我们证明了非相对论量子力学的公式可以从一个扩展的最小作用量原理中推导出来。这个原理可以看作是经典力学最小作用量原理的扩展，因为它考虑了两个假设。首先，普朗克常数定义了一个物理系统在其动力学过程中为可观测所需表现出的最小作用量。其次，沿经典轨迹存在恒定的真空涨落。我们引入了一种新方法来定义信息度量来测量由于真空涨落引起的额外可观测性，然后通过第一个假设将其转换为额外作用量。应用变分原理来最小化总作用量使我们能够恢复位置表象中的基本量子公式，包括不确定性关系和薛定谔方程。在动量表象中，可以应用同样的方法得到自由粒子的薛定谔方程，而对于具有外部势的粒子仍需要进一步研究。此外，该原理在两个方面带来了新的结果。在概念层面，我们发现真空涨落的信息度量是玻姆量子势的起源。尽管二分系统的玻姆势不可分，但底层的真空涨落是局部的。因此，玻姆势的不可分性并不能证明两个子系统之间存在非局部因果关系。在数学层面，使用更一般的相对熵定义量化真空涨落的信息度量会得到一个取决于相对熵阶数的广义薛定谔方程。扩展的最小作用原理是一种新的数学工具。它可以应用于推导其他量子形式，例如量子标量场论。
使用对抗网络来延长脑机接口解码精度
现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号，可使瘫痪者恢复运动能力。然而，由于记录神经元的更替，iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点，可以重新校准解码器，但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据，然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化，人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射，那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法，称为“对抗域自适应网络”(ADAN)，它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而，ADAN 仅在非常有限的数据集上进行了测试。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法，该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN，并将它们与基于因子分析 (PAF) 提供的 Procrustes 轴对齐的线性方法进行了比较。这两种基于 GAN 的方法都优于 PAF。Cycle-GAN 和 ADAN（与 PAF 一样）是无监督的，需要的数据很少，因此在现实生活中很实用。总体而言，Cycle-GAN 具有最佳性能，并且比 ADAN 更容易训练且更强大，使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。
Deep Spiking Delayed Feedback Reservoirs and Its Application in Spectrum Sensing of MIMO-OFDM Dynamic Spectrum Sharing
在本文中，我们引入了一种深度脉冲延迟反馈储存器 (DFR) 模型，将 DFR 与脉冲神经元相结合：DFR 是一种新型的循环神经网络 (RNN)，能够捕捉时间序列中的时间相关性，而脉冲神经元是节能且符合生物学原理的神经元模型。引入的深度脉冲 DFR 模型具有节能的特点，并且能够分析时间序列信号。介绍了这种深度脉冲 DFR 模型的相应现场可编程门阵列 (FPGA) 硬件实现，并评估了底层的节能和资源利用率。探索了各种脉冲编码方案，并确定了用于分析时间序列的最佳脉冲编码方案。具体来说，我们利用动态频谱共享 (DSS) 网络中基于 MIMO-OFDM 的认知无线电 (CR) 中的频谱占用时间序列数据来评估所引入模型的性能。在 MIMO-OFDM DSS 系统中，可用频谱非常稀缺，高效利用频谱至关重要。为了提高频谱效率，第一步是确定现有用户未使用的频段，以便次要用户 (SU) 可以使用它们进行传输。由于信道相关性以及用户活动，不同时隙中频带的频谱占用行为存在显著的时间相关性。所引入的深度尖峰 DFR 模型用于捕获频谱占用时间序列的时间相关性，并预测未来时隙中潜在的频谱接入的空闲/繁忙子载波。评估结果表明，与传统的基于能量检测的策略和基于学习的支持向量机（SVM）相比，我们引入的模型在接收者操作特性（ROC）曲线上实现了更高的曲线下面积（AUC）。
阐明半纤维素热解的复杂性
首次，对关键生物量成分的热解的完整表征 - Xylan（基于戊糖基的硬木半纤维素的代表）和葡萄糖植物（基于己糖的软木半纤维素的代表）是通过基于tga（themogravimetric actalric forsy for for for for for for themogravimetroce for for themogravimetroce for for for for forsal actal finsiS for for for for for forsal forsy for forsal finsiS for for for forsal finsiS for for for forsal-ysiss），以前获得的代表。同时实现了左右的质量收益率，液相，液相的质量产物的质量收益率的详细量化，同时达到了质量平衡，从而提供了独特的动力学信息。热解测试也在固定床反应器中进行，以探索更大的尺度并验证基于TGA的方法。在两个尺度上，不同的分析技术（在线MS，离线GC-FID/MS，Karl Fischer滴定）和采样方案（冷冷凝器，吸引人陷阱，蒸气打印机，燃气袋）进行调整以实现质量平衡和严格的产品概况的调整。当纤维素的热解（选择为参考系统） - 最大化生物油的产生（主要是左旋葡聚糖），而Xylan的热解会导致固体，液体和气体相之间的均匀分布，并且在C 1 -C 9范围内均匀地跨越了固定的氧气。有趣的是，葡萄糖干在纤维素和Xylan之间显示出中间行为，反映了其中间化学结构。拉曼和对收集的炭样品的氧化分析表明，与纤维素相比，半纤维素的固体残留物的有序和灰分较高。使用最近的集团动力学模型的预测来基准针对半纤维素热解的先前艺术。新信息的丰富性和全面性显然出现并铺平了动力学建模底层的途径。
野生型LAMA3A的慢病毒表达可恢复表皮溶液儿童的气道基底细胞的细胞粘附
由于细胞粘附基因中的遗传变异，表皮溶解Bullosa（EB）的标志是上皮脆弱的附着。我们描述了16例在1992年至2023年之间与英国国家EB部门有关的第三级儿科医院的EB患者。患者患有喉气管狭窄的高度发病率和死亡率。变体。LAMA3编码层粘连蛋白-332的亚基，杂素外细胞外基质蛋白复合物，并通过气道上皮上皮层状系统表达。WEINEVETIGETIGETEDTHEBENEDTHEBENEDTHEBENIFETTHEBENEDTHEBENIFETHEBENIFETHEBEREDEBENIFETHEBENIFETHEBENIL-EB型野生型Lama 3在原始EB患者基底层的基层培养基中表达。eB基础细胞表现出对细胞培养底物的粘附较弱，但否则可以将其相似地扩展到非EB基础细胞。在EB基细胞中LAMA3A的体外慢病毒过表达使它们能够在空气界面培养物中进行区分，从而产生具有正常纤毛节拍频率的CILIA。 此外，转导将细胞粘附恢复到与非EB供体培养物相当的水平。 这些数据提供了组合细胞和基因治疗方法的概念验证，以治疗受喇嘛3的EB中的气道疾病。在EB基细胞中LAMA3A的体外慢病毒过表达使它们能够在空气界面培养物中进行区分，从而产生具有正常纤毛节拍频率的CILIA。此外，转导将细胞粘附恢复到与非EB供体培养物相当的水平。这些数据提供了组合细胞和基因治疗方法的概念验证，以治疗受喇嘛3的EB中的气道疾病。
脑干DBH+神经元控制过敏原诱导的气道高反应性
摘要：越来越多的环境问题以及采用循环经济的需求突出了废物载体对资源回收的重要性。微生物联盟的生物技术在生物量的生物量中取得了重大发展，这些资源是废物生物量的宝贵资源，这些资源是石化衍生产品的合适替代品。这些基于微生物财团的过程是在自上而下或自下而上的工程方法之后设计的。自上而下的方法是一种经典的方法，它使用环境变量有选择地引导现有的微生物联盟以实现目标功能。虽然高通量测序使微生物群落的表征能够实现，但主要的挑战是将复杂的微生物相互作用解散并相应地操纵结构和功能。自下而上的方法使用了代谢途径的先前知识，并使用联盟合作伙伴之间的可能相互作用来设计和工程师合成微生物联盟。该策略对目标生物程序的财团的组成和功能提供了一定的控制，但是Challenges仍处于最佳装配方法和长期稳定性中。在这篇综述中，我们介绍了使用自上而下和自下而上的微生物组工程方法进一步改进的进步，挑战和机会。作为底层的方法是一个新的浪费式概念，本评论探讨了合成微生物联盟的组装和设计，以优化微生物联盟的生态工程原理以及有效的Con- Cons-Deption的代谢工程方法。还集成了自上而下的方法和自下而上的方法，以及代谢建模的发展，以预测和优化伴侣功能。一句话摘要：这篇评论突出了微生物联盟驱动的废物价值通过自上而下和自下而上的设计方法进行生物制造，并描述了策略，工具和未探索的机会，以优化此类财团的设计和稳定性。
利用环境能量进行可持续运营...
太阳能电池由半导体制成。具体来说，它们具有三层，即P型和N型半导体的组合。顶层薄，由硅制成，其中包含少量元素，例如磷，其电子比硅更大。这使顶层过量的电子自由移动并使材料更具导电性。因此，顶层是N型。薄的底层还用硅制成，其中含有少量电子的硼或耐芯的硅。这使底层更少，可以自由移动，从而使底层的电子导电较少。因此，底层称为p型。中间层比顶层和底层厚，并且电子的材料略少一些，使材料略有p型[8-17]。通常由银制成的薄金属线印在顶层的顶部，铝板与底层接触。可以在下图（2）中找到太阳能电池的示意图。我们都知道阳光具有不同的波长并发出不同的波浪。有些波对我们来说是可见的，而有些波则没有，因为波长太长了，无法看见，例如推断红光，而某些波长太短了，无法看到诸如紫外线。对于太阳能电池，仅具有350-1140nm波长的光被其吸收。这些还包括可见的灯。松动的电子移至顶部N型层，而“孔”呈正电荷原子向底部的P型层移动。当阳光撞击细胞时，中间层吸收它，而光波则将电子从硅原子中裂开，这使电子损失并留下正电荷区域也称为“孔”。这种效应称为“光伏效应”，如果阳光撞击了细胞，则过程继续。现在将电子和“孔”分开到每一层，以及电线连接到顶部和底层时，使电子流动使电流流动[33-36]。在这个项目中，可以选择太阳能电池板作为能源之一，因为阳光可以到达地球上的大多数地方，尤其是在亚洲地区。使其达到微型尺寸，使其像可穿戴设备一样使其成为可能。