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量子认知是否意味着量子思维？
量子认知是基于量子理论的数学原理构建认知模型的理论框架。由于量子认知在解释认知科学中自相矛盾的经验发现方面取得了成功，近年来它受到了广泛关注（参见 Wang 等人，2013 年；Busemeyer 和 Bruza，2014 年；Yearsley 和 Busemeyer，2016 年的有益评论）。然而，量子认知模型能告诉我们认知的根本过程仍不得而知。人们普遍认为量子认知只是一种有效的认知理论，其中实际的大脑处理可能以本质上经典的方式进行。在本文中，我们将解决这个问题。基于量子基础研究的最新进展，特别是关于波函数真实性的 PBR 定理，我们将表明分配给认知系统（例如我们的大脑）的波函数，它用于
媒体中的生成式人工智能——它是什么，它意味着什么（ETC-0223）
深度神经网络的固有局限性（容易出错、基于有偏见的训练数据构建模型，但没有“理解”上下文的能力，因此存在可怕的道德问题）催生了所谓的“混合”模型。这些神经符号架构将深度学习的自主学习与人类绘制的“知识图谱”的结构和上下文丰富性相结合。这使得 ML 模型能够通过创建上下文知识跨入真正的智能（从简单的学习和复述）。这也使它们更加透明。
最大的纠缠速度意味着双校验
简介。由于Lorentz的不变性，信息的传播永远无法表达光速。实际上实现此速度的任何粒子都必须是无质量的，并且当能量受到限制时，可以将较低的速度限制放在巨大的颗粒上。在非依赖性系统中有效地有限的速度，相互作用的局部性构成了出现的约束[1]。在这封信中，我们研究了本地相互作用的量子电路中的纠缠速度限制（量子信息的度量）。随着光速，事实证明，达到最大传播纠缠速度的局部统一相互作用（或“门”）具有特殊的形式。在全球量子淬火中存在自然的纠缠速度概念[2-4]。当短程纠缠状态|通常，单位演变为单位进化，（小）子系统Q会热化。足够长的时间后，子系统Q的纠缠（或von Neumann）熵S（Q）将饱和到其平衡值。为了设定舞台，我们将具有局部希尔伯特空间维度Q的一个有限的晶格QUDIT系统置于一个维度上，并将半限定区域Q视为子系统。我们假设统一的进化可以使状态升温| ψ0⟩至有限温度。在达到平衡的途中，Q的von Neumann熵通常在t [5-7]中线性生长：
是什么使童工有害，这对可可行业意味着什么？
•儿童在所有类型的工作上花费的总时间，包括家务，危险任务和其他工作。这并不意味着应分别计数每种不同类型的工作的小时。•除了参加童工之外的儿童福祉，学习和健康之类的儿童成果，以及工作的间接影响，例如上学或做家庭作业，社交隔离以及与成年人的积极互动有限的效果。•工作的间接影响，例如上学或做家庭作业，社会隔离以及与成年人积极互动有限的能力。•保护因素，例如儿童获得优质教育，父母的教育水平和技能，社区级儿童保护服务等。其中一些指标已经收集，可以更系统地利用这些指标，以告知预防和补救活动，并有助于捕获干预措施对儿童在童工之外的全部潜力的积极影响，而不是童工参与。
平等意味着平等 - 塔斯马尼亚妇女战略
要实现这一目标，我们还有一段路要走。我们需要与限制我们机会的刻板印象作斗争，特别是我们如何安排家庭和工作生活。我们需要消除偏见和彻底的歧视。我们需要庆祝女性和男性在生活中做出的不同、独特和多样的选择。本战略中概述的行动支持长期的文化变革，以实现更加平等的未来。政府不能独自做到这一点。
名称意味着什么：定义“高熵”氧化物
1 橡树岭国家实验室材料科学与技术部，田纳西州橡树岭 2 格但斯克理工大学纳米技术与材料工程研究所及先进材料中心，波兰格但斯克 3 田纳西大学诺克斯维尔分校材料科学与工程系，田纳西州诺克斯维尔 4 洛斯阿拉莫斯国家实验室综合纳米技术中心，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 5 加州大学戴维斯分校材料科学与工程系，加利福尼亚州戴维斯 6 洛斯阿拉莫斯国家实验室西格玛部，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 7 詹姆斯麦迪逊大学物理与天文系，弗吉尼亚州哈里森堡 8 宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，宾夕法尼亚州立大学帕克分校 9 德克萨斯大学达拉斯分校材料科学与工程系和化学与生物化学系，德克萨斯州理查森 10 芝浦工业大学科学技术研究生院，日本东京 a) 通讯作者：wardtz@ornl.gov
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
这对于植物育种的未来意味着什么？
摘要 世界人口和粮食产量正在不成比例地增长，在目前的农业实践下，这种增长方式是无法相互匹敌的。随着气候的微妙变化和可以轻易用于常规育种的天然遗传资源的流失，新出现的危机更加明显。在这种情况下，基于 CRISPR-Cas 的廉价基因编辑技术带来了希望，并为旧的植物育种机器注入了最有活力和最强大的燃料，以应对养活世界的挑战。是什么让 CRISPR-Cas 成为最强大的基因编辑技术？它与其他基因工程/育种技术有什么区别？它的产品会被贴上“常规”或“转基因”的标签吗？有太多问题需要回答，或者在我们目前的理解范围内无法回答。因此，我们想讨论和回答一些关于技术发展最新进展的问题。我们希望这篇评论能为 CRISPR-Cas 技术在未来的植物育种中的作用提供另一种视角，以用于食品生产及其他领域。