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YANG-MILLS理论中的全球仪表对称性和空间渐近边界条件
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0，其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换，以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U（1）然后将其标识为全球仪表对称组，即u（1）本身。然而，在数学上还是概念上，这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是，限制g i的要求不仅源于能量的有限，而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求，以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外，我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成，即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后，我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论，并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
无人机的自动电池交换的设计
随着新技术的出现，个人继续创造旨在提高人类生活质量的创造。小规模无人驾驶汽车（UAV）开始嗡嗡作响，以监视偏远地区并提供重要的物资，需要长途任务。响应对这些无人机的新兴需求，由于无人机的电源而引起的任务长度引起了挑战。锂聚合物（LIPO）电池在其令人印象深刻的能量密度和实质性放电速率方面脱颖而出，从而使无人机能够消耗功率以获得最佳的运营性能。具有如此强大的电力消耗和排放，它阻碍了无人机由于脂肪电池的寿命有限而进行延长的飞行误差的能力。此外，Lipo电池需要大量的充电期，平均2小时直至满负荷。虽然可以通过增加无人机为电池的数量来解决这种相关性，但随后重量的增加会提高长距离旅行的能源需求，恰好悖论出现了。一个重大挑战在于为增强Lipo电池的直接解决方案。因此，我们开发了一种方法，可以增强无人机的飞行耐力，同时通过飞行任务确保可持续的权力。我们的机器人地面系统（RGS）着重于将无人机朝向地面，以使用自动量电池交换过程来替换其电源。RGS（图1）由三个主要互连组件组成：接地控制站（GCS），电池自动售货机（BVM）和电池传输吊舱（BTP）。这些组件中的每一个都有其自己的技术角色，将整合在一起
量子场论中的信息几何
受信息理论与高能物理之间日益密切的联系（特别是在 AdS/CFT 对应关系的背景下）的启发，我们探索了与各种简单系统相关的信息几何。通过研究它们的 Fisher 度量，我们得出了一些普遍的教训，这些教训可能对信息几何在全息术中的应用具有重要意义。我们首先证明所研究的物理理论的对称性在最终的几何中起着重要作用，而 AdS 度量的出现是一个相对普遍的特征。然后，我们通过研究经典 2d Ising 模型和相应的 1d 自由费米子理论的几何形状，研究 Fisher 度量保留了哪些有关底层理论物理的信息，并发现曲率在两侧的相变处恰好发散。我们以相干自由费米子态为例，讨论了将度量置于理论空间与状态空间所产生的差异。我们将后者与相干自由玻色子态空间中的度量进行比较，并表明在这两种情况下，度量都是由相应密度矩阵的对称性决定的。我们还澄清了文献中关于度量和非度量连接的不同平坦度概念的一些误解，这对如何解释几何曲率有所影响。我们的结果表明，一般来说，在将某些模型中产生的 AdS 几何与 AdS / CFT 对应联系起来时需要谨慎，并寻求为这一激动人心的领域的未来发展提供一套有用的指导方针。
非周期自旋 1/2 链中的类 Rabi 量子通信
传输量子态（例如量子比特）和在任意距离产生纠缠是量子网络和分布式量子信息处理 [1,2] 中的基本任务。在这种情况下，Bose 在 [3] 中提出的预先设计的量子自旋链的想法基于在实现协议期间对系统进行最小限度的控制，以避免退相干和其他形式的噪声。关键是提前设置网络、其耦合模式和局部磁场，然后让它按照自己的哈密顿动力学演化（综述参见 [4,5] ）。正确的系统初始化和对动态时间尺度的精确了解也是必要的，这也是主要缺点之一的产生之处。系统参数的静态（例如制造误差）和/或动态波动可能会影响我们预测量子态何时何地出现在某个位置的能力 [6] 。例如，无序可能会促进 Anderson 局域化，从而影响通信协议的性能 [7,8]。虽然这恰好适用于具有现场不相关无序（对于任何无序强度）的一维和二维模型，但相关波动可以打破这一规则，因为它们能够在光谱的某些部分维持扩展状态 [9]。例如，很久以前就表明，长程相关无序会诱发具有尖锐迁移率边缘的金属 - 绝缘体跃迁 [10,11]。这已通过在波导上进行的实验得到证实 [12,13]。最近，在 1D 准周期光学晶格上也报道了单粒子迁移率边缘 [14]，从而为进一步更苛刻的物理实现奠定了基础。总体而言，尽管大多数量子态耦合方案
疫苗接种，助推器和COVID-19医院
为了清楚起见，这是OIA请求。您已经在3月18日在媒体上说：“在上个月，只有11％的住院是那些拥有助推器的人。”首先，鉴于“疫苗接种”应该可以防止不良结果，为什么您要使用“仅”一词？肯定会在增强人口中进行一次住院，这是这些“疫苗接种”未能完成国家宣传的事情吗？其次，请提供数据以支持您的索赔。国家数据显示，上个月有超过20％的住院次数。最近的数据表明，增加的住院率超过33％。如果奥克兰统计数字为11％，那么在奥克兰以外的住院就必须高于20％ - 强调许多问题。请提供您指定的期间的共同住院数据的数据，包括：您数据所指的区域的边界。由于共同住院和住院治疗的人，由于其他原因而被分解的数据，并恰好具有阳性的Covid测试。请为那些免费的“疫苗”住院医师指定数据。请为那些被部分“接种疫苗”的住院医师指定数据。请指定部分“接种疫苗”的定义，如果这些数据包括最近完全“接种疫苗”的数据，请相应地分解这些数据。请为那些完全“接种疫苗”的住院医师指定数据。请为被提升的住院医师指定数据。响应请指定完全“接种疫苗”的定义，如果这些数据包括最近增强的数据，请相应地分解这些数据。请指定升高和分解的定义，因为住院治疗的时间少于1个月，1-2个月，2个月以上。
下一代潜艇
这款手表以同样激进的价格彻底改变了计时方式。在钟表历史上，很少有比世界首款 Piezo 手表的诞生更重要的时刻。这款手表于 1969 年首次向公众发布，彻底改变了整个行业，开创了计时新纪元。我们用 Timemaster 手表来纪念这一传统，这款手表只能通过 Stauer 购买，价格也只有我们能提供。在 Piezo 手表问世之前，重力驱动的瑞士手表是精确计时的标准承载者。但当第一款商用 Piezo 手表进入市场时，一切都改变了。这是一些世界顶级工程师经过十年研发的成果，他们发现，当你挤压某种类型的晶体时，它会产生微小的电流。而且，如果你让电流通过晶体，它会以精确的频率振动——每秒恰好 32,768 次。当 Piezo 手表上市时，它是市场上最可靠的时计，精确到每天 0.2 秒。如今，它仍然被认为是电气工程领域的一项重大进步。“它就像一颗大子弹射向了机械手表行业最敏感的地方……瑞士人惊慌失措。”—— A Blog to Watch 的 Ariel Adams。通过 Timemaster，我们将世界上最重要的机械进步之一置于一个明显阳刚的表壳中。一个英俊的神童，采用华丽的皮革和镀金不锈钢制成。
第 7 章 神经机器翻译的工作原理
你的确是对的！但目前计算机进行的近似计算遵循了完全不同的路径：在几分之一秒内执行数百万次数学运算，以获得有时可能被标记为足够有时可能不足够的翻译。事实证明，它们恰好足够的次数百分比在过去几年中急剧上升。但是，从历史上看，人工神经网络被设计为自然神经网络（例如我们的大脑）如何工作的简化模型，其中进行的认知过程也是分布式神经计算过程的结果，这些过程与上面提到的数学运算并没有太大不同。本章将教你 NMT 技术的关键要素。我们将首先指出人类大脑如何进行翻译与 NMT 系统如何进行翻译之间的联系。这将有助于我们介绍全面了解机器学习和人工神经网络原理所需的基本概念，这构成了 NMT 的两个基石。之后，我们将讨论非上下文词嵌入的基本原理，这是一种具有许多有趣属性的词的计算机化表示，当通过一种称为注意力的机制组合时，将产生所谓的上下文词嵌入，这是实现 NMT 的关键因素。所有这些要素将使我们能够全面展示两种最常用的 NMT 模型（即 Transformer 和循环模型）的内部工作原理。本章最后介绍了一系列次要主题，这些主题将提高您对这些系统如何在幕后运行的了解。
n 量子比特系统的不可约魔法集
可观测量的魔集是能捕捉 n ≥ 2 量子比特系统的量子态独立优势的最小结构，因此是研究经典物理和量子物理之间接口的基本工具。Arkhipov 提出定理（arXiv:1209.3819）指出，n 量子比特魔集（其中每个可观测量恰好位于两个兼容可观测量子集中）可以简化为二量子比特魔方或三量子比特魔方五角星 [ND Mermin，Phys. Rev. Lett. 65，3373（1990）]。一个悬而未决的问题是是否存在不能简化为正方形或五角星的魔集。如果存在，第二个关键问题是它们是否需要 n > 3 量子比特，因为如果是这样，这些魔集将捕捉特定于具有特定 n 值的 n 量子比特系统所特有的最小态独立量子优势。在这里，我们对这两个问题都给出了肯定的回答。我们确定了不能简化为正方形或五角星形且需要 n = 3、4、5 或 6 个量子比特的魔法集。此外，我们证明了 Arkhipov 定理的广义版本，该定理提供了一种有效的算法，用于给定一个超图，确定它是否可以容纳魔法集，并解决了另一个未解决的问题，即给定一个魔法集，获得其相关的非语境不等式的紧界。
即时：自然行为中的凝视引导
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动，这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明，低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而，当任务新颖且必须立即规划一系列动作时，这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里，我们记录了自然任务中的凝视和身体运动，以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中，受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划，我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关，任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明，凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点：自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用，人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反，他们更喜欢即时规划，即搜索当前与行动相关的物品，将他们的身体和手引导到该物品上，监控该行动直到行动终止，然后继续执行下一个行动。
研究以评估Elix周期平衡及其对PMS和月经症状的影响的疗效
月经周期是一个过程，其特征是激素水平的变化，特别是雌激素和孕酮的波动水平[1]。月经周期从周期的第一天开始，并以下一个时期的开始结束。通常，月经周期持续24至38天，但实际长度可能因周期而异[2]。虽然28天似乎是月经周期的常规长度，但只有10-15％的女性的周期恰好为28天[3]。在排卵后的几天中，雌激素和孕激素水平都下降，从而导致从黄体到周期的卵泡相的过渡，最终导致月经[1]。PMS（月经前症状）和月经期间的不适是妇女面临的最常见健康问题[10]。，最常见的症状可能会对妇女造成重大的经济和个人后果，因为社交事件甚至学校或工作可能会错过[11]。实际上，痛经是学龄儿童缺勤的主要原因，报告表明，由于周期疼痛的严重程度，至少缺少13％-51％的妇女，而通常缺乏5％-14％的妇女[33]。但是，根据最近对43,000名妇女进行的研究，其中一半以上没有告诉家人，朋友或医疗服务提供者她们的月经问题[4]。在月经，痛经或骨盆痉挛和感到疲倦的过程中，通常是报告的问题[4，10]，而月经前，最常见的抱怨和体内综合征（PMS）的症状和症状是情绪波动，肿胀，肿胀，肿胀，肿胀和乳房温柔[5，12]。通常，PMS症状发生在月经前长达1-2周，并在月经开始时停止或此后不久。月经始于青春期（初潮），并在更年期永久停止。