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收缩投影纠缠对状态一般很难
精确计算量子多体系统的性质是现代物理学和计算机科学中最重要的但也是最复杂的挑战之一。近年来，张量网络假设已成为最有前途的方法之一，能够以惊人的效率模拟一维系统的静态性质，并在凝聚态理论中拥有丰富的数值应用。然而，在更高维度上，与计算复杂性理论领域的联系表明，称为投影纠缠对态 (PEPS) 的二维张量网络的精确归一化是 # P 完全的。因此，PEPS 收缩的有效算法将允许解决极其困难的组合计数问题，这被认为是极不可能的。由于理解二维和三维系统的重要性，目前仍然存在的问题是：已知的典型状态结构是否与量子多体系统相关？在这项工作中，我们表明，对于典型实例，准确评估 PEPS 的规范化或期望值与计算难度最高的特殊配置一样困难。我们讨论了平均情况难度的结构特性与当前尝试张量网络收缩的有效算法研究的关系，这暗示了对量子多体理论中重要问题的平均情况难度的大量可能的进一步见解。
河流流量投影以支持气候适应
»了解气候变化对环境流的影响以告知水分配决策。»开发供水和需求计划方案，以计划将来的增强或效率干预措施。»评估未来的河流洪水风险与居民进行探索，或告知防洪基础设施的升级。»估计低流量或高流量的频率变化（例如物种生存，te mana o te wai）。»了解气候变化对市政供水的影响»，以了解气候变化对区域一级（年度和季节性）自然土地表面充电的影响。»模拟气候变化对水文制度的影响作为下游模型的输入（例如，沿海地区的当地地表水/地下水模型）。»在高流动期间了解河流的上流（将其转换为局部洪水范围将需要额外的建模）。
CMIP6浓度和智利的温度投影
在智利的气候下评估了耦合模型间比较项目6（CMIP6）下36个新状态的合奏 - 艺术气候模型的抽象降水和近表面温度。分析集中在四个不同的气候子区域：北智利北部，智利中部，巴塔哥尼亚北部和巴塔哥尼亚南部。在每个子区域上，首先，我们评估了整个全球气候模型（GCM）的性能，以在历史时期（1986- 2014年）（1986- 2014年）中的降水和温度观测的栅格数据集，然后分析模型的预测，即对于四个不同的共享社会经济路径（2080-2099）（2080-2099）（2080-2099）。尽管模型的特征是一般湿和温暖的平均偏见，但它们实际上是不同子区域的主要时空气候变异性。但是，对于降水和温度，所有模型均不是所有子区域中最好的。是根据泰勒技能得分定义的最佳性能模型，人们发现所谓的“热模型”可能表现出高估的气候灵敏度，这表明使用这些模型来访问智利未来的气候变化时要谨慎。我们发现，在变化方向上有强大的（90％的模型在变化方向上达成共识）预计中央智利平均降水量减少（〜-20至〜-40％）和北部的巴塔哥尼亚北部（〜-10至10至〜-30％）（〜- 10至〜-30％），在情景SSP585下，在SPSSP245上的变化在SPSSP245上的变化很大。北部智利和南部巴塔哥尼亚南部显示了整个模型中降水的不变变化。然而，未来的近表面温度变暖呈现了整个子区域的高模块间一致性，其中最大的增量发生在安第斯山脉沿线。北部智利在SSP585中显示出最大〜6°C的最大增量，然后是中央智利（最高〜5°C）。北部和南部的巴塔哥尼亚均显示出相应的增量，高达〜4°C。我们还简要讨论了这些未来变化对智利的环境和社会经济含义。
疾病投影报告2023 - 2053
该分析的结果不是预测，而是证明如果当前疾病患病率继续进行，而人口年龄和变化可能会发生什么。预测的价值是支持政策制定者和服务提供商，以更好地为未来做好准备，又要为变化带来更好的结果而采取行动。公共卫生智能的这种分析使用了最近发表的人口预测2023-2080报告1的数据，目前从泽西岛中央服务器（GP）中心服务中提取的慢性疾病和咨询，健康和社区服务提供的医院床日数据以及2021 Census的残障信息。有关数据源和方法的详细信息，请参见本报告的背景注释部分。
新墨西哥气候投影摘要6_30_23.DOCX
这份技术报告是作为长达2023年3月开始的长期计划过程的一部分开发的，由FEMA建筑弹性基础架构和社区（BRIC）计划（EMT-2020-BR-098-0001）资助，以遵循NOAA的步骤来恢复弹性计划框架（如在恢复能力计划中所描述的步骤，并制定了恢复能力计划的步骤，并适用于层面级别的级别级别和诉求。该计划旨在提高国家机构，部落和地方政府以及地方利益相关者对自然危害的韧性加剧，这会随着气候变化和相关影响而加剧。新墨西哥州能源矿物质和自然资源部（EMNRD）正在通过能源保护和管理部（ECMD）气候政策局进行主动行动，这是该州对气候韧性的广泛承诺的一部分，因为州长Michelle Lujan-Grisham的E.O.2019-003。
作为全球领先的工业激光投影公司
20 世纪 80 年代初，现任 Aligned Vision 总裁的斯科特·布莱克 (Scott Blake) 就职于一家生产激光媒体的公司，该公司为企业特别活动和盛会（如奥运会、超级碗和自由女神像重新落成典礼）制作“大型激光灯光秀”。命运的转折在于，这项技术引起了洛克希德公司旗下西科斯基飞机公司的兴趣，该公司希望利用这项技术在飞机建造蓝图上投影尺寸和位置，以协助制造过程。
对皮质投影神经元命运多样性的时间控制
摘要在新皮层发育过程中，皮质投射神经元（PN）被顺序产生并组装成我们与环境相互作用的基础的电路。皮质PN在出生日期，层位置，近距离身份，连通性和功能方面是异质的。这种多样性在进化最新的物种中引起了争议，但是在皮质生成期间何时以及如何出现。虽然确定基因和早期随机性的时间锁定表达允许产生不同类型的PN，但在展开相似的转录过程中的时间差异，而不是这些程序中的基本差异，但进一步说明了PN亚型和跨物种之间的解剖变异性。总的来说，这些机制将在此处讨论，它参与了增加皮质PN多样性。
所有真实投影测量均可自我测试
纠缠量子系统具有非局部相关性，这种相关性比传统方法所能实现的更强。此特性使得执行自测试成为可能，这是量子功能验证的最强形式，它允许传统用户推断用于生成给定测量统计数据集的量子态和测量值。虽然量子态的自测试已被充分理解，但测量的自测试，尤其是在高维度中的自测试，仍然相对未被探索。在这里，我们证明每个真实的投影测量都可以进行自测试。我们的方法采用了这样一种想法，即现有的自测试可以扩展以验证其他不受信任的测量，这称为事后自测试。我们形式化了事后自测试的方法，并建立了可以应用它的条件。利用这个条件，我们为所有真实的投影测量构建了自测试。我们在此结果的基础上开发了一种迭代自测试技术，该技术提供了一种从现有自测试构建新自测试的清晰方法。
耦合投影迁移度量学习跨...
摘要：不同会话之间的分布差异极大地降低了视频诱发脑电图 (EEG) 情绪识别的性能。由于 EEG 信号微弱且非平稳，因此存在差异，并且这些差异表现在每个会话的不同轨迹中，甚至表现在属于同一种情绪的某些轨迹中。为此，我们提出了一个耦合投影迁移度量学习 (CPTML) 模型来联合完成域对齐和基于图的度量学习，这是一个统一的框架，可以同时最小化跨会话和跨试验分歧。通过在 SEED_IV 情绪数据集上的实验，我们表明：(1) CPTML 表现出比其他几种方法更好的性能；(2) 在 CPTML 诱导的子空间中，跨会话分布差异被最小化，不同试验之间的情绪度量图得到优化，表明数据对齐和度量探索的有效性； （3）从学习到的投影矩阵中自动识别出用于情绪识别的关键EEG频带和通道，从而对效应的发生提供更多的见解。