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见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
负迁移研究综述
摘要 — 迁移学习 (TL) 利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域中的学习。由于注释成本、隐私问题等原因，当目标域中标记数据很少或没有标记数据时，它特别有用。不幸的是，TL 的有效性并不总是能得到保证。负迁移 (NT)，即利用源域数据/知识会不理想地降低目标域的学习性能，一直是 TL 中存在已久且具有挑战性的问题。文献中提出了各种方法来处理它。然而，目前还没有关于 NT 的制定、导致 NT 的因素以及缓解 NT 的算法的系统调查。本文填补了这一空白，首先介绍了 NT 的定义及其因素，然后根据四类回顾了大约 50 种克服 NT 的代表性方法：安全迁移、域相似性估计、远距离迁移和 NT 缓解。我们还讨论了相关领域的NT，例如多任务学习、终身学习和对抗性攻击。
碳负射™战略
为确保到 2050 年实现千兆吨级 CDR 部署，DOE 将专注于实现到 2030 年 2500 万吨 CDR 需求的中期目标所需的科学和创新。该中期目标的组成将反映上述六种 CDR 途径的多样化组成，并确保每一种途径至少达到百万吨级。这是因为，在六种可能的 CDR 途径中，目前并没有明显的“赢家”，也没有理想的 CDR 解决方案：每一种途径都有独特的优势、权衡和挑战，涉及成本、技术成熟度、土地和能源需求、对测量、监测、报告和验证 (MMRV) 的信心以及储存期限。例如，DAC 等技术目前需要大量的基础设施投资和能源投入，但具有高度的可测量性和可验证性。相比之下，改进森林管理等方法可以利用自然和工作生态系统的光合生产力，但可能难以以高空间和时间分辨率进行测量，并且提供的储存持久性较差。
使用不匹配负性
关于成人注意力/多动症（ADHD）的神经生理学（ADHD）的神经生理学相对较少的研究。不匹配负性（MMN）是一个与事件相关的潜在组件，代表了竞技前听觉处理，它与认知状态密切相关。我们研究了MMN特征作为生物标志物，以将药物为ADHD和健康对照组（HCS）分类。传感器级特征（振幅和潜伏期）和源级特征（源级激活），并使用被动听觉奇怪的球范式比较了34例ADHD患者的脑电图和45个HC患者的脑电图。分析了MMN特征与ADHD症状之间的相关性。最后，我们使用MMN的传感器和源级特征来应用机器学习以区分这两组。成年ADHD患者在额内中央电极处显示出明显较低的MMN振幅，并且在额叶，颞叶和边缘叶中的MMN源激活降低，这些lobes与MMN发生器和ADHD病理生理学密切相关。来源活动与多动症症状显着相关。基于MMN源活动特征，成人ADHD患者和HCS的最佳分类性能表现出81.01％的精度，82.35％的敏感性和80.00％的特异性。我们的结果表明，异常MMN反映了成年ADHD患者的病理生理特征，并且可以在临床上用作成人ADHD的神经标志物。