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量子测量的热力学一致的方法
考虑一个量子测量机器的一般显微镜模型，该模型包含量子探头与热水浴的耦合，我们分析了实现量子测量所需的能量资源，其中包括产生系统设备相关性，不可逆的tran tran- tran-统计混合物的确定性混合物，以及确定的静止 - 以及一个光明的复合。至关重要的是，我们没有诉诸其他量子措施来捕获objective测量结果的出现，而是利用热浴的特性，从而重新记录了测量的自由度，从而自然地实现了量子达尔文主义的范式。在实践中，该模型允许我们对序列过程进行Quantative的热力学分析。从第二定律的表达中，我们展示了最小的重新工作工作如何取决于所测量的系统的能量变化加上信息的理论数量 - 表征了测量的效果 - 效率和完整性。另外，我们表明可以执行热力学可使用的测量，从而达到最小的工作支出，并提供响应方案。最后，对于有限的时间测量协议，我们说明了有限的热电学过程中固有的熵产生的上升产生所引起的侵扰工作成本。这重点介绍了测量速度和工作成本的速度之间的出现，除了测量和工作成本的效率之间的权衡。我们将这些发现应用于测量驱动量子发动机的热力学平衡中的新见解。
概念化和测量的框架
数字公共基础设施（DPI）是公共管理和数字治理中的一个新兴概念，指的是共享的数字系统，这些系统支持服务交付，促进创新并实现社会和经济发展。本文开发了一个概念框架来定义和衡量DPI，以解决其不断增长的全球政策相关性。使用扎根的理论方法，该研究整合了文献和专家访谈的见解，以提供两个关键的贡献。首先，它提供了一个规范性框架来追踪该概念的属性，从其技术，公共利益价值和采用环境中讨论其质量。第二，它提供了一个测量框架，以评估现实世界DPI实现中这些属性的存在。第二，它提供了一个测量框架，以评估现实世界DPI实现中这些属性的存在。这个概念和测量框架的见解有助于作者正在进行的全球研究项目“ DPI地图”，旨在记录各国如何在全球范围内构建其DPI功能。纸质桥接DPI的理论和实践，为政府官员，技术实施者，民间社会组织和研究人员提供具体的指导，以在这个不断发展的领域中推进他们的工作。
连续变量测量的流动条件-...
在基于测量的量子计算 (MBQC) 中，计算是通过对纠缠态进行一系列测量和校正来完成的。流和相关概念是描述校正对先前测量结果的依赖性的强大技术。我们引入了基于流的量子计算方法，该方法具有连续变量图状态，我们称之为 CV-流。这些方法受到量子比特 MBQC 的因果流和 g-流概念的启发，但不等同于它们。我们还表明，具有 CV-流的 MBQC 在无限压缩极限下可以很好地近似任意幺正，从而解决了无限维设置中不可避免的收敛问题。在开发我们的证明时，我们提供了一种将 CV-MBQC 计算转换为电路形式的方法，类似于 Miyazaki 等人的电路提取方法，以及一种基于 Mhalla 和 Perdrix 的量子比特版本在存在 CV 流时查找 CV 流的有效算法。我们的结果和技术自然扩展到具有素数局部维度的量子位元的 MBQC 量子计算的情况。
用于表征电路中段测量的广义周期基准测试算法
电路中间测量 (MCM) 是容错量子计算发展中的关键因素。虽然在实现 MCM 方面取得了快速的实验进展，但表征噪声 MCM 的系统方法仍在探索中。在这项工作中，我们开发了一种循环基准 (CB) 型算法来表征噪声 MCM。关键思想是对经典和量子寄存器进行联合傅里叶变换，然后估计傅里叶空间中的参数，类似于 CB 型算法中用于表征 Clifford 门的 Pauli 噪声通道的 Pauli 保真度。此外，我们开发了一种 MCM 噪声可学习性的理论，该理论确定了哪些信息可以学习噪声模型（在存在状态准备和终止测量噪声的情况下）以及哪些信息不能学习，这表明所有可学习的信息都可以使用我们的算法来学习。作为一种应用，我们展示了如何使用学习到的信息来测试 MCM 中测量噪声和状态准备噪声之间的独立性。最后，我们进行数值模拟来说明该算法的实际适用性。与其他 CB 型算法类似，我们希望该算法能够提供一个具有实验意义的有用工具包。
认知储备对轻度创伤性脑损伤后老年人选择性视觉注意处理的ERP测量的影响
全世界据估计，全球创伤性脑损伤（TBI）病例的年发病率为69 milion，其中81％的人涉及轻度创伤性脑损伤（MTBI），使MTBI成为最常见的TBI类型[1，2]。大多数MTBI患者（80％）将在一个月内恢复[3]，而MTBI患者子组将在数周内持续发生伤害后的投诉，这些投诉可以演变为脑震荡综合症（PC），可以持续使用数年[4]。年龄似乎是开发PC的关键因素，因为在儿童期和青春期[5]或年龄较大的MTBI [6]与开发PC的风险增加有关。可能的解释是，由于衰老而导致的身体容量较低和多种预先存在的合并症，老年人比年轻群体更脆弱[7，8]，导致结果较差和较高的死亡率[9]。尽管老年人占与TBI相关的紧急访问的一半[10]，但保护他们免于开发PC的因素仍未得到充分了解[11]。PC包括认知，情感，体细胞和行为症状，因此可以极大地影响MTBI患者的生活质量[12，13]，在MTBI年龄较大的老年人中，年龄较大的是持续PC的预测指标[14]。MTBI之后的持续症状包括不同认知领域内的疲劳和损害，即注意力，工作记忆和信息过程速度缺陷[15，16]。MTBI后认知障碍的早期检测可以允许迅速的认知行为干预，这已被证明可以减少和防止较差的结果的发展，包括PC [17]。因此，认知储备增加（CR），即更好的“认知过程的适应性更好，有助于解释认知能力的差异敏感性或对大脑衰老，病理或脑部侮辱的日常功能” [18]，理论上可以被认为是一种保护因素，使得能够保持MTBI前认知功能[19]。cr已被证明可以介导阿尔茨海默氏病（AD）[20]，帕金森氏病（PD）[21]，中风[22]和TBI [23]的临床神经认知表现。后一项研究认为是轻度至重度TBI的成年人，但不是老年人。最近的队列研究表明，CR介导了从年轻人到老年人持续的MTBI后症状的出现[24，25]。但是，在这些研究中，最古老的参与者分别为65年和59年。MTBI后的老年人更容易受到PC的影响，并且往往具有先前存在的条件，因此很难预测其结果[26]。神经影像学技术提供了研究这些观察到的CR在TBI在大脑水平上的积极影响的机制的可能性。CR的神经生物学基础的大多数研究都采用功能磁共振成像（fMRI），允许良好的空间
基于变分测量的生成建模量子计算
基于测量的量子计算 (MBQC) 为设计量子算法提供了一种独特的范式。事实上，由于量子测量固有的随机性，MBQC 中的自然操作不是确定性和单一的，而是增加了概率副产品。然而，到目前为止，MBQC 的主要算法用途是完全抵消这种概率性质，以模拟电路模型中表达的单一计算。在这项工作中，我们建议设计包含这种固有随机性的 MBQC 算法，并将 MBQC 中的随机副产品视为计算资源。作为随机性可以带来好处的自然应用，我们考虑生成建模，这是机器学习中以生成复杂概率分布为中心的任务。为了完成这项任务，我们提出了一种变分 MBQC 算法，该算法配备了控制参数，允许人们直接调整计算中允许的随机性程度。我们的代数和数值结果表明，这种额外的随机性可以显著提高某些生成建模任务的表达能力和学习性能。这些结果凸显了利用 MBQC 固有随机性的潜在优势，并激发了对基于 MBQC 的算法的进一步研究。
狗心脏方位对不同胸型椎心评分测量的影响
胸部 X 光片通常用于评估心脏大小和指示心脏扩大。脊椎心脏评分 (VHS) 是评估心脏大小最常用的技术 [5]。由于 VHS 与超声心动图检查结果具有中等相关性，因此是预测心脏扩大的良好工具 [6]。尽管狗 VHS 的参考值为 9.7 ± 0.5 脊椎单位 (V) [5]，但在心脏重塑引起的心脏扩大的情况下，VHS 装置的截止值为 10.5 V [1, 5]。然而，不同品种的狗的 VHS 模式各不相同。比格犬 [7]、波士顿梗犬 [8]、拳师犬 [9]、骑士查理王猎犬 [9]、杜宾犬 [9]、德国牧羊犬 [9]、英国斗牛犬 [8]、拉布拉多猎犬 [9]、诺里奇梗犬 [10] 和哈巴狗 [8, 11] 的正常 VHS 值大于犬的参考值 [12]。除了品种相关因素会导致 VHS 值外，射线照相定位也可能影响 VHS。尽管临床意义较小，但胸部 X 线摄影中的相同定位也应用于心脏大小监测 [13, 14]。影响 VHS 的射线照相定位和品种差异被认为与叠加有关
使用模拟运动和LIDAR测量的基于机器学习的虚拟负载传感器
摘要。漂浮的海上风力涡轮机（FOWTS）配备了各种传感器，可为涡轮机监视和控制提供有价值的数据。由于技术和运营挑战，用于精确获得的系泊线和Fairleads的负载估计可能很难且昂贵。这项研究深入研究了一种方法，其中将模拟的浮游运动测量和风速测量得出，从前瞻性的基于Nacelle的Lidar得出，被用作不同类型的神经网络的输入，以估计Fairlead张力时间张力时间序列和损害等效载荷（DELS）。fairlead张力与浮游器的动力学和作用本质上相关。因此，我们系统地分析了浮油动力学对Fairlead张力时间序列和DELS预测质量的个人贡献。通过基于NACELLE的LIDAR获得的风速测量值在近海风力涡轮机上固有地影响了平台的动力学，尤其是旋转螺距的位移和流量器的潮流位移。因此，激光雷达风速数据间接包含浮雕的动态行为，这反过来又控制着Fairlead载荷。这项研究杠杆测量的视线（LOS）风速以估计Fairlead紧张局势。该模型的训练数据是由启用的风力涡轮机仿真工具与数值LIDAR模拟框架Vicondar一起生成的。使用长期短期内存（LSTM）网络预测Fairlead张力时间序列。del预测是使用三种不同方法进行的。首先，DEL是根据预测的时间序列计算得出的。其次，使用序列至一lstm体系结构预测DELS，第三，使用卷积神经网络体系结构预测DELS。结果表明，可以从浮游运动时间序列中准确估算Fairlead张力时间序列和DEL。此外，我们发现LiDAR LOS测量值不会改善时间序列或如果可用运动测量结果。然而，使用LiDar测量作为DEL预测的模型输入，导致与使用层的位移测量相似的精度。
熔体流量指数：比较聚合物的剪切粘度测量的优势
使用MVR是熔体量速率（CM³/10分钟）MFI是熔体流量指数（G/10min）¶是聚合物熔体（G/CM³）的密度。这种转换允许在已知密度时变化使用MFI和MVR，从而在具有不同密度的材料之间使得对可容纳。评估回收物时，这特别有用，由于污染，降解或不同聚合物等级的混合而导致的密度可能会有所不同。但是，尽管MFI方便这些比较，但它们仅对聚合物的流量表征有限。两个指标中的每一个仅描绘了流曲线上的单个数据点，这些数据点在特定条件下得出，这些条件不模仿高剪切速率和典型的工业处理过程。在比较回收物时，这种限制尤其重要，因为这些材料可以在行为上表现出很大的变化，而行为并非仅由MFI捕获。
加速度计测量的 2 型糖尿病患者的体力活动和死亡率
研究表明，体力活动 (PA) 可降低糖尿病死亡率，但很大程度上基于不精确的自我报告数据，这可能会妨碍相关建议的制定。在此，我们对英国生物银行的 4003 名 2 型糖尿病 (T2D) 患者进行了一项前瞻性队列研究，中位随访期为 6.9 年。通过腕戴式加速度计在 7 天内测量 PA 的持续时间和强度。我们观察到，无论 PA 强度如何，较长持续时间的 PA 与全因死亡和癌症死亡风险呈 L 形关联，与心血管疾病死亡率呈负线性关联。18.8%、28.0% 和 31.1% 的死亡分别归因于最低水平的轻强度 PA、中等强度 PA 和高强度 PA。总的来说，我们的研究结果为临床指南提供了见解，这些指南应强调坚持更高强度和更长时间的 PA 对 2 型糖尿病患者的潜在价值。