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单光子的量子信息处理
光子是量子信息的天然载体，因为它们易于分布且寿命长。本论文涉及单光子量子信息处理的各个相关方面。首先，我们通过广义的 N × N 对称分束器（称为贝尔多端口）演示 N 光子纠缠的产生。可以生成各种各样的 4 光子纠缠态以及 N 光子 W 态，成功概率出乎意料地随着 N 而呈非单调递减趋势。我们还展示了如何使用相同的设置来生成多原子纠缠。对多端口的进一步研究还使我们得到了 Hong-Ou-Mandel 倾角的多粒子概括，它适用于所有具有偶数个输入端口的贝尔多端口。接下来，我们演示了一种基于广义线性光学的光子滤波器，无论涉及的光子数量有多少，它都具有恒定的成功概率。该滤波器具有最高的报告成功概率并且具有干涉稳定性。最后，我们展示了如何仅使用线性光学资源，以单位成功概率在两个远距离节点上执行重复直至成功的量子计算。我们进一步表明，使用非同一光子源，仍然可以实现稳健性，这说明了基于测量的量子计算的性质和优势。直接应用于相同的设置自然会导致按需生成任意多光子状态。最后，我们展示了如何在没有线性光学的情况下从杨氏双缝实验中两个原子的发射中检测到光子的偏振纠缠，从而使两个原子也最大程度地纠缠。
寻求灵长类动物中对象识别的一组集成的神经机制
视觉对象识别 - 快速和凝固将许多视觉遇到的对象分类的行为能力 - 是认知的核心。这种行为能力在算法上具有很大的作用，因为具有无数个身份的观点和场景，这些观点和场景极大地改变了同一观察的视觉图像。直到最近，支持这种帽质的大脑机制仍然非常神秘。然而，在过去的十年中，这种科学的谜团通过发现和开发脑启发的，可与图像计算的，人工神经网络（ANN）系统相媲美，这些系统在这种行为壮举中与灵长类动物相提并论。除了有效地改变人工智能的景观（AI）外，这些ANN系统的模式版本是灵长类动物腹视觉流中一组综合机制的当前领先的科学假设，这些假设支持对象识别。将这些系统的脑映射版本与以前的概念模型区分开的原因是它们是可感知的，机械的，解剖学上引用的和可测试的（SMART）。在这里，我们审查并提供有关当前领先智能模型的大脑机制的观点。我们回顾了这些当前模型的经验大脑和行为一致性的成功和失败。鉴于神经虫测量和AI的持续进展，我们讨论了下一个边界，以了解更准确的机械理解。，我们概述了基于智能模型的理解的可能应用。
南太平洋融合区的故事情节变化...
摘要：在耦合模型对比项目（CMIP5）和第6阶段（CMIP6）模型的历史环境中，评估了南方太平洋融合区（SPCZ）的模拟，显示了South Paciififitifitication s -spatial模式和平均偏见的数个差异，但在CMIP6模型中的差异很少，但在CMIP6模型中的差异很小，但该位置的变化很少。 CMIP5型号。从两个合奏中选择了一组模拟合理的SPCZ的模型，并检查了高排放（RCP8.5和SSP5 - 8.5）场景下的未来预测。多模型的平均预测变化SPCZ降水和位置很小，但是这种多模型均值响应掩盖了各个模型的许多未来预测。为了调查故事情节方法的全部范围，重点是模型组，这些模型群体模拟了北向偏移的SPCZ，向南移动的SPCZ或SPCZ位置几乎没有变化。北向偏移的SPCZ组在赤道前的降水量也大大增加，而向南移动的SPCZ组的赤道降水增加较小，但SPCZ地区内的增加量较大。水分预算分解确认了先前研究的发现：平均循环动力学的变化是SPCZ地区降水变化的不确定性的主要来源。尽管不确定性仍然存在于SPCZ预测中，部分原因是海面温度变化和系统的耦合模型偏见的不确定模式，但值得考虑的是，该故事情节方法捕获的合理的SPCZ预测范围是南部太平洋地区的适应和计划。
量子引力中的幺正性和信息
在量子引力方法中，平滑时空是离散普朗克基本结构的近似，任何有效的平滑场理论描述都会遗漏部分基本自由度，从而破坏幺正性。这也适用于通过使用闵可夫斯基背景几何实现的平凡引力场（低能）理想化，与任何其他时空几何一样，在基本描述中，它对应于无数个不同且紧密退化的离散微观状态。这种微观状态的存在为黑洞蒸发结束时要编码的信息提供了巨大的 q 位储存库，从而为黑洞蒸发信息难题的自然解决开辟了道路。在本文中，我们表明，这些预期可以在由圈量子引力激发的宇宙学简单量子引力模型中精确实现。具体而言，即使模型基本上是单一的，当适当忽略与低能宇宙观察者无关的微观自由度时，有效描述中的纯态也会由于与普朗克微观结构的退相干而演变为混合态。此外，在相关的物理范围内，这些隐藏的自由度不携带任何“能量”，因此在完全量子引力的背景下实现了退相干可以在不耗散的情况下发生的想法（Unruh 和 Wald 之前强调过），现在在一个由量子引力强烈推动的具体引力模型中。所有这些都强化了黑洞蒸发难题的一个相当保守和自然的解决方案的观点，其中信息不会被破坏，而只是被降级（低能观察者无法获得）为与普朗克尺度量子几何的微观结构的相关性。
CV Halvor的
halvorødegårdteigen是后端开发人员，重点关注DevOps。他的学术背景具有稳固的学术背景，并拥有NTNU的控制论和机器人学硕士学位。通过他在Statens Vegvesen和Statnett的订婚，他表现出了熟练的熟练程度，并获得了跨学科自主团队的团队负责人，Scrum Master和Developer的经验，并具有敏捷的开发方法。Halvor致力于持续增长，并在几项认证和课程上投入了时间。他在数个测试区域获得了iSTQB认证，卡夫卡（Kafka）通过汇合处获得了认可，并在Java，Kotlin和AWS上完成了课程。拥有将近三年的开发人员经验，他现在担任Statnett的支持团队中的团队负责人和Java后端开发人员。在这里，他开发了应用程序和框架，以简化事件驱动系统的质量保证。Halvor在使用临时OpenShift环境的CI/CD管道中的自动集成和价值链测试的解决方案的开发中也具有不可或缺的作用。他以前曾在Statens Vegvesen的测试数据团队中担任开发人员，在那里他使用Python生成合成测试数据和Java来开发用于测试数据管理的应用程序。该项目进一步揭示了要求Halvor在分析和生成合成数据进行测试的中央客户服务中承担责任的需求和潜力。作为一个人，Halvor随和，渴望学习“一切都可以学习”。他表现出了承担责任和所有权所有权的能力，并致力于在事后获得他可以为之骄傲的工作。他与自己专业领域内外的最新技术保持最新状态，并且他的广泛经验使他能够与不同的个性合作，并从跨学科的角度为整体解决方案做出了贡献。
光伏转换的非互易光子管理：设计和基本效率限制
摘要。在开发具有破缺基尔霍夫对称性的非互易光学元件方面取得了重大进展，为通过重复使用发射光子将光伏 (PV) 转换效率提高到超越肖克利-奎塞尔极限铺平了道路。最近的论文分析了具有多个或无限多个多结电池的 PV 转换器，其中电池通过非互易滤波器（光学二极管）耦合，使得一个电池发出的光被另一个电池吸收。我们提出并研究了一种具有非互易外部光子回收的单电池转换器，该转换器可由同一电池重新吸收和重复使用发射光。我们从遍历性、无序性、能量可用性、信息熵和相干性的角度考虑了阳光中光子的属性，并确定了内可逆热力学对最大功率输出时转换效率施加的基本限制。我们的结果表明，具有理想多结电池的非互易转换器可以接近卡诺效率，而精确地在卡诺极限下工作则需要无数个光子循环过程。这一要求解决了光学二极管著名的热力学悖论，因为无限循环增强的电池或光学系统中的任何小耗散都将使转换器工作稳定在卡诺极限以下。我们将内可逆热力学推广到具有非零化学势的光子分布，并推导出非互易单结 PV 转换器的极限效率。评估了该转换器与可用 GaAs 太阳能电池的性能。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JPE.12.032207]
与植物非生物胁迫反应相关的候选基因作为小麦抗旱、抗盐和抗极端温度能力的调控工具：概述
摘要：小麦是世界上最重要的主食作物之一，其遗传改良对于满足不断增长的人口的全球需求至关重要。然而，气候变化加剧的环境压力和耕地面积的不断恶化使得满足这一需求变得非常困难。鉴于此，小麦对非生物胁迫的耐受性已成为遗传改良的一个关键目标，这是一种在不增加耕地面积的情况下确保高产的有效策略。与现代农业相关的遗传侵蚀，即高产小麦品种是高选择压力的产物，这降低了整体遗传多样性，包括可能有利于适应不利环境条件的基因的等位基因多样性。这使得传统育种成为一种效率较低或速度较慢的产生新抗逆小麦品种的方法。无论是挖掘不适应的大型种质库的多样性，还是产生新的多样性，都是主流方法。基因工程的出现为创造新的植物变异提供了可能性，其应用为传统育种提供了强有力的补充。转基因和基因组编辑等基因工程策略为改善栽培品种具有重要农学意义的环境耐受性提供了机会。至于小麦，全球有数个实验室已成功培育出具有增强的非生物胁迫耐受性的转基因小麦品系，而且最近，用于小麦基因组内靶向变异的 CRISPR/Cas9 工具也取得了显著改进。鉴于此，本综述旨在提供基因工程应用的成功案例，以改善小麦对干旱、盐分和极端温度的适应性，这些是最常见和最严重的事件，导致全球小麦产量损失最大。
对XBB.1.5的免疫力降低了二价mRNA助推器
基因复制是进化新颖性的来源。DNA甲基化可能通过其与基因表达的关联在重复基因的演化中起作用。虽然在少数个单个物种中对这种关系的研究程度有所不同，但这些结果在广泛的系统发育规模上具有不同的重复历史或人群中的种类，但尚不清楚。我们将比较表观基因组学方法应用于整个系统发育中的43种被子植物物种和928个拟南芥的种群，研究了DNA甲基化与旁系同源物进化的缔合。Genic DNA甲基化与重复类型，重复，序列进化和基因表达的年龄有差异化。整个基因组重复物通常用于仅CG基因体甲基化或未甲基化基因，而单基因的重复通常富含非CG甲基化或未甲基化基因。非CG甲基化，特别是最近的单基因重复项的特征。核心的被子植物基因家族分为那些优先保留旁系同源物和“抗复制”的家族的核心基因家族，这些家族在重复后会汇聚为单例。耐重复的家庭仍然具有寄生态副本，对于核心被子植物基因而言，富含非CG甲基化的核心基因。非CG甲基化的旁系同源物具有较高的序列演化速率，较高的存在频率 - 缺乏变化和更有限的表达。这表明非CG甲基化沉默对于在重复后保持剂量可能很重要，并且是分馏的前体。我们的结果表明，基因甲基化标记寄生虫基因之间的进化轨迹和命运不同，并且在复制后保持剂量。
了解热能网络
减少建筑物的温室气体 (GHG) 排放（也称为建筑物脱碳）对于应对气候危机至关重要。考虑到用电量，建筑物在全国总排放量中所占比例最高，为 31%，自 1990 年以来排放量增加了 1.6%（美国环保署，无日期）。纽约州的情况更加明显，建筑物占全州排放量的 43%，自 1990 年以来，该部门的排放量增加了 16%（NBI 等人，2022 年；纽约州环境保护部，2022 年）。在纽约市，建筑物占排放量的比例更高，接近三分之二或 63%（纽约市市长气候与环境正义办公室，无日期）。建筑脱碳需要几个关键要素：（1）减少建筑的总体能源使用量，（2）减少目前依赖化石燃料的终端使用（如水或空间加热系统和干衣机）的现场建筑排放，使用无排放、零碳替代品（目前主要是电力），以及（3）将电网转换为零排放源，从而减少与建筑用电相关的排放（美国能源部，2024b）。为了到 2035 年将建筑排放量减少 65%，到 2050 年减少 90%，以符合联邦减排目标，到 2030 年，热泵部署必须增加 10 倍，改造率必须增加 25 倍（美国能源部，2024b）。如果建筑脱碳继续以目前的速度进行，可能需要 200 年或更长时间才能解决某些低效或排放设备的问题，最终威胁到我们气候的宜居性（美国能源部，2024b）。这一长达数个世纪的时间表在很大程度上归因于三个关键挑战：规模、成本和劳动力。要使整个美国建筑存量脱碳，所需的工作规模是难以估量的：估计有 590 万个商业建筑
面向程序员和投资者的量子计算
读完本书后，你就会完全理解为什么这本书是为程序员和投资者共同撰写的。首先，我们来谈谈关于量子计算的两个问题：1）何时才有可能建造一台高效的量子计算机？2）它将解决哪些问题？已经撰写的关于量子计算的书籍包含不同性质的概念：它们或多或少地详细讨论了控制亚原子现象的（量子）物理原理，揭示了研究量子物理（线性代数）所需的数学，最后它们处理量子计算。在这本书中，读者不会找到任何关于物理原理的概念，对于数学，他们只会找到量子计算所需的应用部分，其中包括对复数向量和矩阵进行算术运算的算法。然后，在此基础上，读者将找到最著名的量子门和量子算法的描述，以及用 C 语言实现的量子算法。量子计算机将被描述为一个硬件黑匣子，它能够将给定的输入转换为给定的输出，就像计算机科学教科书中经常出现的那样，其中计算所依赖的半导体电子学概念只是暗示，甚至可以完全省略。因此，本书无法回答问题 1。我们是否能够成功构建一台高效的量子计算机，这个问题需要对量子物理学有透彻的了解和经验才能冒险回答。相反，阅读本书后，读者会发现自己对第二个问题有了精确的答案：如果今晚魔鬼像童话故事中那样构建了一台完全高效且稳定的量子计算机，能够处理相当大的量子比特矩阵，那么第二天我们可以用它做什么呢？必须立即指出的是，量子硬件的特点是，只需一次动作，即一次机器状态改变，就能完成某些矩阵操作，而当今基于图灵机原理的计算机则必须通过嵌套的无数个循环迭代来执行这些操作，因此执行时间相当长，对于某些问题，执行时间过长，无法找到技术上有用的解决方案。