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路径极化超纠缠探测态中的噪声恢复能力
摘要 大多数用于产生纠缠和实际应用的量子系统都与环境不隔离，因此容易受到噪声的影响。两个系统之间在多个自由度上的纠缠被称为超纠缠，与传统纠缠态相比，它具有某些优势，包括对噪声的鲁棒性。量子照明、成像和通信方案涉及从一对纠缠光子中发送一个光子并保留另一个光子，通常只涉及将信号光子暴露在环境噪声中。噪声的破坏性会降低纠缠和其他相关性，而这些相关性对于许多此类应用至关重要。在本文中，我们研究了在噪声相互作用中使用某些路径偏振超纠缠态中的光子对的优势，其中只有一条路径中的光子受到噪声的影响。我们对这种噪声进行建模，并研究噪声对超纠缠光子中存在的相关性的影响。采用纠缠负性、纠缠见证和贝尔非局域性三种不同的方法来展示路径极化超纠缠探测态对噪声的弹性。
固态中的电解质相间的生长动力学 -
图2：QM区域中的单电子还原电位的变化，a）金原子，b）水分子和c）有机分子（核碱基 +接头）的变化。每个颜色线表示从MD轨迹获得的单个快照。面板b）还显示了当使用Cosmo隐式模型用作溶剂时，还显示了减少电势的值。d）与完整的QM/mm计算相比，添加剂方案的验证（请参阅文本）。
隐形传态中的量子信息传输
最近，我们目睹了量子信息科学的快速发展，这得益于量子技术革命，它使许多理论思想得以通过实验实现。对量子概念的哲学分析比以往任何时候都更加重要，这些概念在量子理论诞生之初就被引入，但从未达成共识。在这里，我分析了可以说是最奇怪的量子信息协议：量子隐形传态，即使用极少的资源传输量子态。当隐形传态论文 (Bennett et al. 1993) 的合著者 Asher Peres 被记者问到量子隐形传态是否可以像传送身体一样传送灵魂时，他回答说：“不，不是身体，只是灵魂。”隐形传态协议中传送了什么以及如何传送，仍然是有争议的问题。量子粒子的不可区分性使得 Saunders (2006) 提出了这样的问题：“量子粒子是物体吗？”但正是这种不可区分性使得隐形传态成为可能：在隐形传态协议中，粒子（“身体”）不会移动。一个地方的粒子（“灵魂”）的量子态会转移到另一个地方的粒子。如今，人们不会从一个城市被隐形传态到另一个城市，而且可以肯定地说，这种情况永远不会发生，但隐形传态协议已成为量子信息的基石之一。隐形传态的数学原理没有争议，但我们仍需要了解这一过程的矛盾特征（见 Vaidman 1994a）：如何通过经典信道发送少量信息来发送需要大量信息的量子态：
回收资源：弱测量量子隐形传态中共享状态的顺序使用
1 Harish-Chandra 研究所，HBNI，Chhatnag Road，Jhunsi，Allahabad 211 019，印度 2 加尔各答大学应用数学系，92 Acharya Prafulla Chandra Road，加尔各答 700 009，印度 3 耶路撒冷希伯来大学 Racah 物理研究所，耶路撒冷，Ram Givat 1949
金属离子控制电子基态中光诱导电子自旋极化。
摘要：通过改变金属离子的性质可以控制发色团-自由基复合物电子基态 ( 2 S 0 /D 0 ) 中光诱导电子自旋极化 (ESP) 的符号和强度。该复合物由一个有机自由基 (硝基氮氧化物，NN) 通过一个间位亚苯基桥与一个供体受体发色团共价连接而成，( bpy)M(CAT- m -Ph-NN ) ( 1 ) (bpy = 4,4'-二叔丁基-2,2'-联吡啶，M = Pd II ( 1-Pd) 或 Pt II ( 1-Pt )，CAT = 3-叔丁基儿茶酚酸酯，m -Ph = 间位亚苯基)。在这两种复合物中，可见光的光激发都会产生初始交换耦合、3 自旋（bpy•-、CAT+• = 半醌 (SQ) 和 NN•）、电荷分离双线 2 S 1（S = 发色团激发自旋单线态）激发态，该激发态通过 2 T 1（T = 发色团激发自旋三线态）态迅速衰减到基态。该过程预计不会具有自旋选择性，并且对于 1-Pd 仅发现非常弱的发射 ESP。相反，在 1-Pt 中产生强吸收 ESP。推测零场分裂引起的发色 2 T 1 态与 4 T 1 态（1-Pd 和 1-Pt）之间的跃迁，以及自旋轨道引起的 2 T 1 态与 NN 基四重态（1-Pt）之间的跃迁，导致了极化差异。
人脑神经元-胶质细胞-突触组成在形成静息状态中的作用
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a、b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院放射学系 b 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院神经病学系 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 4525 Scott Ave，3216 室 圣路易斯，密苏里州 63110 电话：314-362-1815 传真：314-362-0526 电子邮件：YablonskiyD@wustl.edu 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触、人类连接组计划 摘要 虽然在研究健康人脑和广泛人群的静息态功能网络方面已经取得了重大进展尽管许多临床情况都存在这种情况，但许多有关它们与大脑细胞成分关系的问题仍未得到解决。在此，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 来映射人脑细胞组成，并使用 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 来探索大脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义的同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元间的连接强度也受到脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。具有最高神经元密度（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络表现出最强的 BOLD 信号相干性，以及最强的网络内连接。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，使 DMN 在大脑的整体组织和功能网络层次结构中发挥重要作用。
在CERH 2的超导状态中，现场引起的过渡为2 Elena Hassinger＃，Javier Landaeta，Seunghyun Khim，Manuel Brando，Christop
Field-induced transition within the superconducting state of CeRh 2 As 2 Elena Hassinger # , Javier Landaeta, Seunghyun Khim, Manuel Brando, Christoph Geibel, Daniel Hafner, Robert Küchler, Ulrike Stockert, Jacintha Banda, Raul Cardoso-Gil, Andrew P. Mackenzie In this report I want to highlight the discovery of two-phase CERH 2 AS 2中的非常规的超导性。使用热力学探针，我们确定其高场相的超导临界场高达14 t，在过渡温度为0.26 k的材料中很有意义。此外，C轴场在两个不同的超导相之间驱动过渡。尽管CERH 2 AS 2是全球中心对称的事实，但我们表明，CE站点的局部反转对称性破坏使Rashba旋转轨道耦合在基础物理学中起关键作用。更详细的分析表明，从低场状态到偶数和奇数之间的过渡与一个状态之间的过渡有关。
人工智能在评估牲畜情感状态中的应用
为了促进农场动物的福利，需要能够识别、记录和监测它们的情感状态。许多研究表明，就像人类一样，非人类动物也能够感受到痛苦、恐惧和快乐等情绪。虽然对单个动物进行行为测试以识别积极或消极状态是一项耗时耗力的任务，但人工智能和机器学习开辟了一个全新的科学领域，可以自动识别生产动物的情绪。通过使用传感器和监测情感状态变化的间接测量，自学计算机制将能够有效地对情绪进行分类，从而帮助农民做出相应的反应。这种可能性不仅是一种改善动物福利的有效方法，而且早期发现压力和恐惧还可以提高生产力并减少农场对兽医协助的需求。尽管人类研究中的情感计算越来越受到关注，但从人类情感中获得的知识尚未应用于非人类动物。因此，应采取多学科方法，结合情感计算、生物工程和应用动物行为学等领域，以解决当前尚未克服的理论和实践障碍。
在量子隐形传态中表征量子比特通道
我们考虑这样一种场景：一方（比如 Alice）准备一个纯的两量子比特（最大纠缠或非最大纠缠）状态，并通过量子比特（单元或非单元）通道将该状态的一半发送给另一方（比如 Bob）。最后，共享状态用作隐形传态通道。在这种情况下，我们专注于根据最大平均保真度和保真度偏差（保真度值随输入状态波动）来描述量子比特通道集作为量子隐形传态 (QT) 资源的最终状态有效性。重要的是，我们指出，当初始准备状态对通用 QT 有用（即，对于最大纠缠状态）或对通用 QT 无用（即，对于非最大纠缠纯态的子集）时，存在一个量子比特通道子集，对于该子集，最终状态对通用 QT 有用（最大平均保真度严格大于经典界限，保真度偏差为零）。有趣的是，在后一种情况下，我们表明，非单元通道（耗散相互作用）比单元通道（非耗散相互作用）更有效地从非最大纠缠纯态产生对通用 QT 有用的状态。
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响