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关键量子分布简介
虽然“量子”一词仅在过去十年中才在技术领域开始流行，但过去的许多技术已经依靠我们对量子世界的理解，从激光到MRI成像，电子晶体管和核能。最近量子变得如此受欢迎的原因是，研究人员在操纵单个量子颗粒（轻度光子，电子，原子）方面变得越来越好，以前是不可能的。这些进步使我们能够更明确地利用量子世界的独特和怪异特性。他们可以在传感，计算和通信等领域发动量子技术革命。什么是量子计算机？量子计算机的力量主要来自叠加原理。经典位只能处于0或1状态，而量子位（Qubit）可以以几种0和1状态组合存在。当一个人测量并观察量子位时，它将仅崩溃成其中一种组合。每种组合都有特定的概率发生时发生时发生的可能性。虽然在四个组合中只能存在两个经典位，但在观察之前，所有这些组合中都可以同时存在两个量子位。因此，这些量子位比经典位可以持有更多的信息，并且它们可以持有的信息量与每个附加量子相比成倍增长。二十个量子位已经可以同时容纳100万个值（2 20），而300量量子位可以存储与宇宙中的粒子一样多（2 300）。
提议的物理教学大纲345春季2021年（课程将...
本课程旨在针对本科物理学，化学，工程，计算机科学，统计学和数据科学以及数学专业，以寻求量子信息科学介绍。现在正在进行第二次量子革命和一场全球竞赛，以基于量子原理建立强大的新型计算机，并为加密通信开发新技术，其安全性由量子力学定律保证。本课程对这些主题的方法将剥夺许多传统物理细节，以关注量子系统的信息内容，测量的性质以及为什么某些测量结果的真正随机性可以是一个功能而不是错误。我们将学习同时0和1（从某种意义上说）同时量子位（'Qubit'）的含义。我们将了解量子纠缠和相关的“远距离怪异作用”，使爱因斯坦相信量子理论必须是错误的。具有讽刺意味的是，现在每天都使用这种奇异的效果，以证明量子力学确实是正确的，并用作常规工程测试，以确保量子计算机正常工作并且真正的量子。在本课程中要涵盖的特定主题包括：量子状态的数学表示为复杂的矢量，叠加原理，纠缠和铃铛不平等，量子计算机的量子门和算法，量子误差校正，密集编码，传递，传递，传递，封闭式和安全量子通信。例如，请参见：https：//www.ibm.com/quantum-computing/。在本课程中，您将学习足够的基础知识，以便能够基于编程和操作公共访问的基于云的量子计算机进行问题集。
培养国际发展科学
国际发展和行为科学领域的摘要倡议主要依赖于自我和代理的独立模型，这些模型在个人主义的西方，受过教育，工业化，富裕和民主的（怪异）文化背景下很普遍。以这些独立模型为指导的计划明确或隐式以默认的存在方式和忽视相互依存的模型可以减少发展计划的潜力，从而以两种方式促进贫困和幸福感。首先，仅基于独立机构模型的计划，以个人目标和价值观为基础；自我预测和自我表达；和自治 - 可以限制发展科学工具包的范围和有效性。第二，对相互依存的存在方式不响应的程序，以关系目标和价值观为中心；对社会规范，角色和义务的响应；和社会协调 - 在许多全球南方社会文化背景下都是常见的，可以以抵抗或反弹来满足。我们建议，考虑到相互依存的社会心理倾向是使行为科学工具包多样化并建立更全面的人类行为科学的一种有希望的方法。此外，具有文化响应式的计划设计具有促进解殖的，包容性的方法，这些方法可以保留而不是覆盖当地的存在方式，并使社会发展的多样化轨迹蓬勃发展。我们整合了心理学，经济学，教育和全球健康的实验和描述性研究，以暗示如何将相互依存的代理模型有效地整合到开发计划设计中，以以本地共鸣的方式提高生活质量。
政治经济学研究 - 伯克利地理
当我在2020年12月下旬开始这篇文章时，很明显，在2021年1月6日对美国总统选举结果的常规批准注定会成为共和党内部的一场艰苦的战斗。最令人惊讶的方面是，这种期望的实现是特朗普的突击队突然闯入国会大厦的轻松，尽管与2020年黑人生活抗议者访问的警察暴力发生了鲜明的对比，很快就清楚地表明了奇观的白人至上主义者。在1月8日晚上对MSNBC进行冷酷评估时，记者罗恩·苏斯金德（Ron Suskind）估计，约有20％的特朗普选民（约1500万人）少数人竭尽全力组建一支私人军队，准备在特朗普的支持下战斗。1在1月7日进行的1,397名注册选民中进行的一项民意调查发现，在7400万投票给特朗普投票的共和党人中，有45％积极支持入侵国会大厦2的入侵 - 这解释了为什么在众议院和参议院中有147名共和党人愿意验证特朗普的努力，尽管曾在曾在竞选中取得了努力，但仍在努力竞选了四个小时，但他曾在竞选中占领了四个小时的工作。我们被迫见证的令人难以置信的糟糕电影无疑会在本文发表时，在进一步的怪异方向上毫无奇怪，只有我们当中最愚蠢的人才敢于预测这是什么。3
锅炉管钢的高温腐蚀磨损
图 2。1：典型双程粉状燃料锅炉厂示意图。5 图 2.2：为 640 MW 涡轮机供气的锅炉轮廓，显示了气体温度状态以及典型双程锅炉中经历的平均气体速度。8 图 2.3：南非亨德里纳发电站的粉煤灰粒度分布。9 图 2.4：20µm 以下的电厂粉煤灰，显示颗粒如何完美地呈球形并倾向于相互附着（Lethabo 发电站）。10 图 2.5：显微照片显示从最小颗粒到最大球体的 100µm 以下尺寸范围。形状怪异的球体通常是空心的，从最右边已经裂开的球体可以看出（Lethabo 发电站）。11 图 2.6：显微照片显示尺寸范围 > 100µm 的颗粒。除了球体外，这里还可以看到更多不规则颗粒，这些球体是半燃煤或炭的大颗粒（Lethabo 发电站）。11 图 3。1：A/SI 304 不锈钢和碳钢的损耗与温度的关系，注意两种材料的损耗峰值的位置和大小 [BJ。23 图 3。2：两种不同钢的损耗与温度的关系，无论粒子撞击速度如何，其峰值损耗都发生在同一温度下 [51}。23 图 3。3：侵蚀主导行为状态的定位和向腐蚀主导行为的转变 [BJ 。25 图 3.4：Ninham 等人使用的典型流化床装置 [51}。28 图 3.5：侵蚀速率与涂层厚度的图表显示随着涂层厚度的增加，抗侵蚀性增加 [73] 37 图 3。6：Shui 等人的图表清楚地说明了随着 ~~fy ~ 的增加，侵蚀速率呈增加趋势
版权材料
那些午后，那些慵懒的午后，我常常坐在或躺在荒凉峰上，有时躺在高山草地上，周围是数百英里的积雪覆盖的岩石，北面是赫佐米恩山，南面是巨大的白雪皑皑的杰克山，西面是迷人的湖泊，远处是贝克山的白雪皑皑的山峰，东面是蜿蜒曲折的怪异山脉，一直延伸到卡斯凯德山脊，在那之后，我突然意识到“是我改变了这一切，是我来了又去，抱怨着，伤心着，快乐着，叫喊着，而不是虚空”，所以每次我想到虚空的时候，我都会看着赫佐米恩山（因为椅子、床和草地都面朝北），直到我意识到“赫佐米恩就是虚空——至少在我眼里，赫佐米恩就是虚空”——光秃秃的岩石，尖峰和数千英尺高的突出物从巨大的木肩上伸出一千英尺高的驼背肌肉，我自己的（饥饿）山脊的绿色尖冷杉蛇蠕动着向它爬去，向它可怕的蓝色烟熏岩拱顶爬去，而“希望之云”在加拿大那边懒洋洋地躺着，它们的笑脸、平行的肿块、冷笑、咧嘴、羔羊般的空白、鼻子的鼓起和裂缝的喵喵叫着说：“嗨！大地嗨！”——最顶端最可恶的霍佐米峰是由黑色的岩石构成的，只有当暴风雨来临时我才看不到它们，它们所做的就是以牙还牙，以暴风雨的平静海面为暴风雨的薄雾——霍佐米不会像风中的船舱索具那样破裂，从倒立的角度来看（当我在院子里倒立时），它只是一个悬挂在无边无际中的气泡
挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
对预测癫痫发作的基于机器学习的方法的全面研究
癫痫患者由于这种复杂的大脑状况而遇到许多困难，这是经常抽搐的特征。这些癫痫发作的症状包括怪异的行为，奇怪的感觉，并且在极端情况下，意识丧失。这些癫痫发作是中枢神经系统中异常电脉冲的发作。成功的癫痫管理取决于早期癫痫发作检测和识别，这允许适当的干预措施最大程度地降低风险并改善患者的预后。过去几年中癫痫调查领域的非凡进步有助于：机器学习技术的爆炸性开发以及非侵入性脑电图（EEG）设备的成本下降。低成本的脑电图设备的可用性使收集有关大脑活动的信息变得更加容易，这为监测和分析从传统医疗环境中脱闭的癫痫发作发作的新途径开辟了新的途径。大量数据和机器学习方法的进步为早期识别和预测癫痫发作创造了新的机会。机器学习算法可以根据脑电图数据预测癫痫发作，从而为癫痫患者提供更多控制和明智的决策。本文提供了当前对治疗癫痫发作的方法的评论。特征提取技术和分类算法会特别重点。列出了最受欢迎的EEG数据集及其可访问性。所检查的方法范围从使用更具成熟的机器学习技术的方法，例如天真的贝叶斯模型，支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA），到那些利用最近的深度学习技术，例如（长期短期记忆或LSTM），以及深卷卷积 - 卷积 - 内罗尔 - 内罗尔 - 纳特尔 - 新工程（CNNN）（CNN）。
净零气候控制策略将失败...
联邦决策者正在追求昂贵的气候控制和排放政策，这些政策在欧洲大为失败，而美国农场和家庭将被要求为其付款。特朗普总统从意识形态的巴黎气候协议中撤回了美国的负担，美国为减少碳排放量减少了负担，理论上旨在达到无法达到无法达到的排放目标。总统拜登（Biden）在任职的第一天重新加入了协议，从那以后，他的政府通过法规和立法追求了“净零”碳排放的怪异目标。在将美国推荐给零净气候控制议程后，总统和国会通过降低通货膨胀法案恢复了曾经被运输的“绿色新交易”的重大误导性特征。然后，拜登政府使用行政权来限制石油和天然气供应，使化学原料购买和生产更昂贵，并邀请证券交易委员会要求新的“环境，社会，治理”或ESG报告以跟踪从农场到桌子的碳发射。这些联邦倡议和要求将在这里证明昂贵且经济上的破坏性，就像它们在欧洲一样。为了更好地欣赏美国农场和家庭可能会为拜登政府的净零政策和目标支付的真正成本，七叶树学院的经济研究中心开发了一个模型玉米农场，必须由政府的新碳排放规则发挥作用。如预期的那样，农场的运营成本都大大增加。，丙烷与谷物干燥机和加热谷仓所需的一样。卡车，拖拉机和联合收割机所需的柴油燃料变得更加昂贵。和氮肥的价格也需要上升。然后，经济模式追溯了这些额外的运营成本如何影响美国消费者的食品价格。再次上涨，以补偿农民的政府行动。结果是可预测的，毫不奇怪，但是许多美国决策者似乎不愿解决甚至承认它们。必须改变，否则美国将面临可怕的经济后果。
为什么我们必须打开这台洗衣机？ ...
还要简化技术问题问题的方法将对新技术的抵抗力定义为“技术恐惧症”（Brosnan 1998），从而加强了进步的IDEO阶段，这是一个关于适应新技术创新的必要性的某种规范假设。那些偏离进步之路的人患有“ pho bia” - 一种疾病，一种疾病。使用诸如“技术恐惧症”之类的词的使用表明，发展和进步需求的主要叙述可能是压迫性的。萨莉·怀亚特（Sally Wyatt）以她从未拥有过汽车的供词开始了她的有关此主题的文章（2007年，第67页）。同时，她强调自己已经通过了驾驶测试（两次），在极其困难的天气条件下（暴风雪），因此她不使用汽车的原因并不缺乏能力。Wyatt以供认完成了她的自传陈述，即她的社交圈子无法理解她的决定不拥有汽车，并将其描述为“怪异”，“异常”，甚至是不成熟的表现（“真正的”成人驾驶汽车）。这种经历使Wyatt反思了不使用技术的人是否被视为处于弱势群体，需要帮助或康复，教育或告诫，就像她的朋友对她一样。怀亚特强调自己的技能 - 即使在雪风中，她也可以开车，并给出了几个论点，证明了她选择的合理性（经济学，环境，对自己和他人的健康和生活的关注）。怀亚特的论点旨在说服读者，她的决定不开车的决定与她的朋友的决定一样有效，理性和值得称赞。换句话说，怀亚特认为，不必用的不属于使用。它不必源于缺乏能力/技能或经济剥夺。怀亚特没有从中解释，除了她自己的例子外，她指出了有意和理性的论点 - 优势和缺点的平衡。她也只显示两种可能性：成为活跃的用户或非用户。在本第1条中，我将研究人们在某些家用电器（清洁，洗涤和烹饪的设备）方面不愿，抵抗或保留的原因，