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World File Search System环境噪声
astute 与舰队空间技术公司合作探索......
• 该公司此前曾使用 Fleet Space 的 ANT 勘测技术在 Leichhardt East 生成一个高影响力的 IOCG 目标，该目标计划在未来几个月内进行钻探。Astute Metals NL (ASX: ASE)（“ASE”、“Astute”或“该公司”）欣然宣布与 Fleet Space Technologies（“Fleet Space”）建立新的合作伙伴关系，在位于北领地 Georgina IOCG 项目东部的极具前景的 Ranken 矿区进行 ExoSphere 环境噪声层析成像（“ANT”）地球物理勘测。Ranken 地区基底地质由已解释的 McNamara 和 South Nicholson 群岩石组成（图 2）。McNamara 及其同类矿区拥有多个大型贱金属矿床，包括世界级的 Mt Isa 铜和锌铅银矿床以及 Century 锌铅银矿床。在需求激增和预计供应短缺的推动下，铜和银目前都吸引了大量投资者的兴趣。预计到 2035 年，铜需求将增至每年 3000 万吨 1 ，而银短缺也在加剧，部分原因是银用于制造太阳能电池板 2 。此次合作将使 Fleet Space 获得 Astute 的股权。作为协议的一部分，Fleet Space 将进行两阶段 ANT 调查，旨在表征覆盖层厚度并探索次露头基岩中的地震速度异常。ANT 调查定于今年 8 月开始，预计将为 Ranken 的铜、银、锌和铅勘探潜力提供宝贵见解。Astute 董事长 Tony Leibowitz 表示：
测量和模拟量子比特的 T1 和 T2
量子计算机利用量子力学进行计算，使我们能够准备和操纵没有经典等价物的状态。特别是，叠加和纠缠等现象可能使量子计算机在某些应用方面胜过经典计算机。事实上，事实已经证明，随着整数的增加，寻找整数素因数所需的步骤数呈指数增加 [1]。然而，Shor 的因式分解算法可以在多项式时间内对素数进行因式分解。事实上，D-Wave 2000Q 计算机已经取得了令人鼓舞的结果，因为它能够使用 94 个逻辑量子比特门对数字 376289 进行因式分解 [2]。因此，开发新的加密协议至关重要，因为在线交易的安全性假定不可能使用经典算法在合理的时间内对大数进行因式分解。此外，量子计算机有望有效模拟大型原子系统以了解其特性。使用经典计算机，随着原子数量的增长，计算时间呈指数级增长，而在量子计算机上，计算时间呈多项式增长 [3]。实现这些有用的量子算法取决于构建不受噪声影响的精确量子硬件。环境噪声会降低量子比特的相干时间，这意味着量子比特无法长时间保持在所需状态以执行复杂的计算。目前，量子比特的相干时间在 10 微秒的数量级，这不足以解决有趣的问题。因此，减轻噪声和设计耐噪声的量子计算机是必要的。为此，要充分利用量子计算机的功能，就必须表征和了解噪声源以及它们如何影响特定的量子系统。通常，T 1 和 T 2 用于量化噪声。在
固态系统中的量子计算
近几年来，随着超导器件在单个芯片上达到数十个甚至数百个量子比特，量子计算已成为现实 [1,2]，它可以解决那些即使使用最强大的传统超级计算机也需要耗费大量时间的问题。这些早期的量子计算机 (QC) 被称为有噪声的中型量子计算机，因为在如此小的量子比特阵列中无法有效抵消环境噪声。虽然某些算法确实可以充分利用数百个不完美量子比特的潜力 [3]，但量子计算的伟大前景需要完美量子比特，而这只能在更大规模的量子比特阵列中实现，使用量子纠错 (QEC) [4,5]。半导体中的自旋量子比特 [6,7] 是迄今为止唯一有潜力达到如此规模的平台，为容错量子计算铺平了道路。量子点 (QDs) [6] 中的量子比特尺寸为几十纳米，可在单个芯片上集成数百万个量子比特。硅纳米结构中的自旋量子比特是尤其有吸引力的候选对象。凭借半导体行业数十年的经验，硅是研究最多的元素之一，拥有独特先进的制造技术。硅中的电子自旋量子比特在过去几年中已非常成熟，已达到与 QEC 算法的误差阈值相匹配的单量子比特和双量子比特门保真度 [8, 9]。然而，导带中弱的本征自旋轨道相互作用 (SOI) 需要使用微磁体来辅助全电量子比特控制。这种额外的复杂性给设备设计和制造带来了新的挑战。另一方面，硅和锗量子点中的空穴自旋量子比特受益于强直接 Rashba SOI [10]，可将量子比特控制速度加速到几百兆赫 [11,12]，而无需在设备中集成其他元件。在本文中，我们首先介绍并简要概述
威尔士2023-2028的噪音和音景计划
本文档的范围和目的噪声和音景计划2023-2028是威尔士关于声景的国家战略，这意味着在上下文中，一个人或人所感知或经历和/或理解的声音环境。威尔士人民可能听到的所有形式的空中声音都被认为是本文件的范围。并非所有控制威尔士空降噪声的政策杠杆都被放弃了。例如，军事活动，机场行动，工作场所噪音的监管，娱乐许可和产品安全标准是对英国政府保留的事项。但是，在军事活动和机场的耳罩中的主席和建设是一个权力下放的问题，围绕娱乐场所，卫生服务的运作（可以要求治疗患有职业或娱乐听力损害的患者）以及向公众提供健康建议的患者。我们尚未确定任何形式的机载噪声，这些噪音是为了影响下放的公共机构在影响结果中没有任何作用。尽管不受声景的技术定义的涵盖，但威尔士政府认为机载声音对陆地野生动植物，宠物和养殖动物的影响在本文件的范围内。但是，重点仅放在空气环境上。水下声音落在本文档范围之外。此策略必须包括评估和降低噪声污染水平的政策。在2023年12月4日之前。本文件旨在满足这两个法律要求。2023年3月20日介绍给塞内德（Seendd），环境（空气质量和音景）（威尔士）法案1将要求威尔士部长准备并发布一项策略，其中包含对威尔士音景评估和管理的政策。如果威尔士部长在法案获得皇家同意之前制定了这样的战略（希望在2024年），则该策略将被作为该法案根据该法案获得皇家同意的国家景观的国家战略。2006年《环境噪音（威尔士）条例》要求威尔士部长必须审查，如有必要，在我们以前的合并行动计划2中包含的现有环境噪声行动计划2，在采用后五年不得晚，即
压缩人类大脑活动以研究大脑功能
大脑极其复杂，包含数十亿个神经元。神经元之间的连接促进了电信号的传播，从而产生高度组织化的活动，这些活动编码了感知、认知和行动。在过去 100 年里，从第一张脑电图到现代高场磁共振成像（MRI），在令人振奋的技术进步的推动下，神经科学家传统上一直试图以越来越详细的方式记录神经活动 [1]。在一项新的 PLOS Biology 研究中，Lee 和同事颠覆了这一传统，表明大脑活动的广泛、宏观主题可以提供有关个体及其行为的非常详细的信息 [2]。描述大脑的最佳规模或水平仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。我们应该关注单个神经元、更大的区域，还是全球网络？人们通常倾向于从能够可靠测量的最小组成单位的角度来描述大脑，但 Lee 和同事们却走了一条完全不同的道路，他们将视野拉远，关注数据中更广泛的模式。利用功能性 MRI 记录，他们确定了神经活动瞬时波动中一小群紧凑的主导模式。这些全脑主题间歇性出现，随着时间的推移不断重现，并且可以在每个人身上观察到。这种方法在概念上类似于多媒体的压缩。例如，尽管原始音乐录音或电影通常以高保真格式录制，但数据通常会通过删除对感兴趣信号（例如旋律）没有贡献的信息源（例如环境噪声）来简化。本研究采用类似的方法，从大脑成像记录中提取大量信息，只关注最相关的元素。最令人兴奋的是，该方法论方法使作者能够从数十万个数据点（MRI 中的“体素”）到仅 3 个数据点来描述每个人，从而使研究人员更容易观察到人与人之间的重要模式。在这个更简单、维度更低的空间中，作者表明，他们研究中的所有参与者都可以彼此分离。新的空间同时捕获了随时间推移而概括的两种模式
不同噪音水平和照明水平对 Aerobots 多模态语音和视觉手势交互的影响
摘要：本文研究了不同噪声水平和不同照明水平对飞行机器人语音和手势控制命令界面的影响。目的是通过研究各个组件的局限性和使用可行性来确定语音和视觉手势多模态组合在人类有氧机器人交互中的实际适用性。为了确定这一点，分别使用 CMU（卡内基梅隆大学）sphinx 和 OpenCV（开源计算机视觉）库开发了一个自定义多模态语音和视觉手势界面。设计了一项实验研究来测量语音和手势两个主要组成部分各自的影响，并招募了 37 名参与者参与实验。环境噪声水平从 55 dB 到 85 dB 不等。环境照明水平从 10 勒克斯到 1400 勒克斯不等，在不同的照明色温混合下，黄色（3500 K）和白色（5500 K），以及用于捕捉手指手势的不同背景。实验结果包括大约 3108 个语音话语和 999 个手势质量观察，并进行了介绍和讨论。观察到语音识别准确率/成功率随着噪声水平的上升而下降，75 dB 噪声水平是航空机器人的实际应用极限，因为语音控制交互由于识别率低而变得非常不可靠。结论是，多词语音命令被认为比单词语音命令更可靠和有效。此外，由于其清晰度，一些语音命令词（例如，land）在较高噪声水平下比其他命令词（例如，hover）更耐噪。从手势照明实验的结果来看，照明条件和环境背景对手势识别质量的影响几乎微不足道，不到 0.5%。这意味着其他因素，例如手势捕获系统设计和技术（相机和计算机硬件）、捕获的手势类型（上身、全身、手、手指或面部手势）以及图像处理技术（手势分类算法），在开发成功的手势识别系统中更为重要。根据从这些发现得出的结论，提出了一些进一步的研究，包括使用替代的 ASR（自动语音识别）语音模型和开发更强大的手势识别算法。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
量子计量的量子信息技术
量子计量学是量子信息领域的一门新兴学科，目前正在经历一系列实验突破和理论发展。量子计量学的主要目标是尽可能准确地估计未知参数。通过使用量子资源作为探针，可以达到使用最佳经典策略无法实现的测量精度。例如，对于相位估计任务，最大精度（海森堡极限）是最佳经典策略精度的二次方增益。当然，量子计量学并不是目前正在取得进展的唯一量子技术。本论文的主题是探索如何在适当的情况下使用其他量子技术增强量子计量学，即：图状态、纠错和加密。图状态是量子信息中非常有用且用途广泛的资源。我们通过量化图状态对相位估计量子计量任务的实用性来帮助确定图状态的全部适用范围。具体而言，图状态的效用可以根据相应图的形状来表征。据此，我们设计了一种方法，将任何图状态转换为更大的图状态（称为捆绑图状态），该图状态近似饱和海森堡极限。此外，我们表明，图状态是一种抵抗噪声影响的稳健资源，即失相和少量擦除，并且量子克拉美-罗界限可以通过简单的测量策略饱和。噪声是量子计量学的最大障碍之一，限制了其可实现的精度和灵敏度。已经证明，如果环境噪声与量子计量任务的动态可以区分，那么可以频繁应用误差校正来对抗噪声的影响。然而在实践中，目前的量子技术无法达到保持海森堡精度所需的误差校正频率。我们通过考虑技术限制和障碍来探索纠错增强量子计量的局限性，由此我们建立了在存在噪声的情况下可以保持海森堡极限的机制。全面实施量子计量问题在技术上要求很高：必须以高保真度生成和测量纠缠量子态。在缺乏所有必要的量子硬件的情况下，一种解决方案是将任务委托给第三方。这样做自然会出现一些安全问题，因为可能存在恶意对手的干扰。我们解决了
室温下产生稳定的量子比特研究人员观察到分子系统中具有四个电子自旋的五重态的量子相干性
日本福冈——在《Science Advances》杂志上发表的一项研究中，九州大学工程学院副教授柳井伸宏领导的一组研究人员与九州大学宫田清副教授和神户大学小堀康弘教授合作，报告称他们已经在室温下实现了量子相干性：量子系统能够随着时间的推移保持明确状态而不受周围干扰影响的能力。这一突破是通过将发色团（一种吸收光并发射颜色的染料分子）嵌入金属有机骨架（MOF，一种由金属离子和有机配体组成的纳米多孔晶体材料）中实现的。他们的发现标志着量子计算和传感技术的重大进步。虽然量子计算被定位为计算技术的下一个重大进步，但量子传感是一种利用量子比特（经典计算中比特的量子类似物，可以存在于 0 和 1 的叠加中）量子力学特性的传感技术。可以采用各种系统来实现量子比特，其中一种方法是利用电子的固有自旋（与粒子磁矩相关的量子特性）。电子有两种自旋状态：自旋向上和自旋向下。基于自旋的量子比特可以存在于这些状态的组合中，并且可以“纠缠”，从而允许从另一个量子比特推断出一个量子比特的状态。通过利用量子纠缠态对环境噪声极其敏感的特性，量子传感技术有望实现比传统技术更高的分辨率和灵敏度的传感。然而，到目前为止，将四个电子纠缠并使其对外部分子作出反应，即使用纳米多孔 MOF 实现量子传感一直具有挑战性。值得注意的是，发色团可用于在室温下通过称为单重态裂变的过程激发具有所需电子自旋的电子。然而，在室温下会导致存储在量子比特中的量子信息失去量子叠加和纠缠。因此，通常只有在液氮水平温度下才能实现量子相干性。为了抑制分子运动并实现室温量子相干性，研究人员在 UiO 型 MOF 中引入了基于并五苯（由五个线性稠合苯环组成的多环芳烃）的发色团。“这项研究中的 MOF 是一种独特的系统，可以密集地积累发色团。此外，晶体内的纳米孔使发色团能够旋转，但角度非常受限，”Yanai 说道。
旋转翻筋斗：探索Inter
项目详细信息：手性是生命的定义特征，保留在进化中，并深深地嵌入生物过程中。所有基本生命的基础，例如蛋白质和DNA，都是手性的。传统上与结构特性有关，手性在过去的二十年中已成为独特的电子现象的来源，共同称为手性诱导的自旋选择性（CISS）。这些影响源于显着的观察结果，即通过手性分子的电子表现出自旋极化。虽然尚未完全了解基本机制，但CISS在实验上有充分的文献记录，尤其是在金属手续 - 中间连接处。最近，在纯有机二元分子中也观察到了它，并确定其超出接口的相关性。ciss被认为对生物学和技术具有深远的影响。效果可以通过减少反向散射或将自旋依赖性项引入手性结构的相互作用能来提高电子转移效率。CISS还可以直接影响化学反应吗？激进对机理（RPM）是一种描述自由基对的自旋依赖性重组的量子过程，它提供了将CISS生成的自旋极化转换为化学结果的诱人可能性。rpm描述了对自由基成对的量子自旋运动如何导致磁场效应，并通过提供磁受伤的基础的机械基础来获得一定的流行 - 许多动物物种感知地震磁场的能力 - 形成了量化生物学的核心培养基。2。我们假设将CISS耦合到rpm可以揭示新的量子行为，从而增强了激进对的弱磁场灵敏度，并保护其自旋动力学免受环境噪声引起的脱谐解。该项目探讨了CISS与RPM结合，可以加深我们对磁受伤，发现其他量子生物学现象的理解，并激发创新的生物自发性应用。研究目标：1。提前量子生物学：研究CISS调节的自由基对自旋动力学如何有助于磁体受体和其他磁场效应，以解决传统RPM模型中的局限性。利用技术的生物映射：探索自旋偏振电子传递如何在诸如光伏，电解碳固定和水分裂等技术中改善激进/极性驱动的过程。方法论：该跨学科项目通过以下方法整合了量子物理，计算化学和生物物理学：1。自旋动力学建模：开发分子动力学知情的模型，以CISS驱动的自由基对反应中的开放系统自旋动力学模型，在生物磁磁传感器加密组合体，DNA和相关系统中。结合了逼真的自旋松弛机制和自由基间相互作用。2。螺旋结构中的自旋极化：与Banerjee教授（UCLA）合作，使用相对论Kohn-Sham密度功能理论评估生物和合成螺旋结构的自旋极化潜力。3。技术应用：将CISS和RPM与扩散输入相结合