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在两个相同半球形表面均匀表面电荷密度
从几何学的角度来看，一个球体通过其中心围绕任何轴的旋转对称性，并通过其center横穿任何平面上的对称对称性。具有这些特性的任何系统都被认为是球体对称的。例如，实体球和球形壳是球体对称的。现在让我们假设某种电荷包含在球体对称体中，以使给定点的密度不取决于方向。例如，假设球形表面均匀地充满了恒定的表面电荷密度或固体球体包含恒定体积电荷密度1的电荷1。这是带有球形符号的电荷分布的方案。然而，如果相同的球形表面充电，以使“北部”半球表面的表面电荷密度均匀，σ1则其“南部”反应具有不同的值，σ22 =σ1，该系统缺乏球形对称性。由球形表面的另一个例子是表面电荷密度取决于极性共同位置的标准案例研究，该标准案例研究是由于球体2外的点电荷存在，因此在接地球上诱导的表面电荷密度。此问题很好地说明了图像方法的应用。如果电荷分布具有球形对称性，则其电场必须具有球形对称性，并且是拨动向量。球形符号的第二个影响是，电场的大小仅取决于距分布中心的距离。结果，具有原点的球形坐标系统对对称中心的反应非常适合以一种相当简单的方式在任意点上计算电场。例如，可以使用3-7文献中广泛使用的许多此类结果所示的高斯定律。在球形坐标中，可以写入体积电荷密度为ρ（r，θ，φ）和
药物对每个人的工作都不相同。
通过Corigen®药物安全计划，您可以找出您现在服用的药物（或将来可以服用）对您来说是最安全，最有效的。Coriell Life Sciences（CLS）提供的测试将对您的药物和DNA进行分析。通过这些测试结果授权，经过特殊训练的药剂师将直接与您和您的医生合作，以做出遗传知情，个性化的决定，这些决策可以使您的健康有什么适合您的健康，这可以最大程度地减少不良药物的反应和副作用，改善每天的感觉，并减少对风险和昂贵的试用药物的需求。
夜间飞行与白天飞行相同，只是没有什么不同...
去年因冠状病毒大流行而中断后，上周克罗地亚最负盛名的军事竞赛汇聚了克罗地亚共和国武装部队、内政部以及盟军和伙伴武装部队的成员。诚然，流行病学措施将其人数减少到73人。然而，我们的印象是，为了更好地组织和进行比赛，这个数字更接近最佳值，这是“Fran Krsto Frankopan”培训和学说的责任命令。斯卢尼附近最大的克罗地亚军事训练场“Eugen Kvaternik”为所有参赛者提供了足够的空间。 6 月 18 日黎明到达训练场并不意味着您立即到达主赛“达沃·约维奇少校纪念 - 克罗地亚 2021 年第一场”的开始。这还需要在碎石路上行驶至少半个小时，参赛者聚集在莫契尔附近的一座木屋里，这里是军事演习期间炮兵和火箭营的常见地点。我们做的第一件事就是看一下首发名单，这个名单是根据前一天的资格赛用HS-9手枪和VHS-2突击步枪射击而形成的。我们注意到
通过相同粒子波函数的空间变形
摘要：我们通过适当利用相同子系统的空间不可区分的程序来解决纠缠纠缠保护防止周围噪声的问题。为此，我们采用了两个最初分离和纠缠的相同Qubits与两个独立的嘈杂环境相互作用的相同量子。考虑了三种典型的环境模型：振幅阻尼通道，相阻尼通道和去极化通道。在交互后，我们将两个量子位的波函数变形以使它们在执行空间局部操作和经典通信（SLOCC）之前使它们在空间上重叠，并最终计算出所得状态的纠缠。以这种方式，我们表明可以在SLOCC操作框架中使用相同Qubits的空间不可区分性，以部分恢复环境破坏的量子相关性。总体行为出现：通过变形实现的空间不可区分越高，回收纠缠的量就越大。
文章Covid -19：欧盟的民主赤字相同的经济危机
欧元区债务和共同199的经济危机可以被视为“关键关头”（Braun，2015年，pp。421–422; Heinrich＆Kutter，2013年，pp。124–126; Ladi＆Tsarouhas，2020年，pp。1042，1051–1052;施密特，2020年，pp。1179，1182）被理解为一系列异常和意外事件，是政治体系外部的，需要反应和答案，这可能导致制度变化，影响政治机构和政策（Capoccia，2015; Stark; Stark，2018）。因此，它们也是评估欧盟表现合法性的机会时刻。基于对欧盟对这两种危机的反应的比较分析，这项研究评估了宪法设计的重要性，即允许政治平衡的结果并防止经济上有偏见的决策。该研究偏离了以下假设：存在的制度设计导致了一些经济上霸权国家的超大政治权力，倾向于实现不良的结果并繁殖Strotuc-
具有相同粒子的量子协议中的纠缠和非局部性
摘要：我们研究了使用相同粒子系统的纠缠和非本地性的作用。与可区分的粒子不同，对于无法区分和单独解决的系统的纠缠和非局部性概念仍在争论中。我们阐明了为什么避免不一致和悖论的唯一方法是基于第二个量化形式主义的方法，因此，它是模式的纠缠，而不是真正重要而不是粒子本身的粒子填充的纠缠。的确，通过计量学和传送方案，我们表明，不一致是在强制纠缠和非本地性的表述中出现的，而不是相同粒子的特性，而不是它们可以占据的模式。的原因是，在相同的粒子不能，可以始终解决正交模式。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
相同-不同概念化：机器视觉视角
本综述的目的是将认知心理学的材料与最近的机器视觉研究结合起来，以确定视觉相同-不同辨别和关系理解的合理神经机制。我们重点介绍了人工神经网络研究的发展如何提供计算证据，表明注意力和工作记忆在确定视觉关系（包括相同-不同关系）方面起着重要作用。我们回顾了一些最近将这些机制纳入灵活的视觉推理模型的尝试。特别关注了最近联合训练视觉和语言信息的模型。这些最近的系统很有前景，但它们在几个方面仍未达到生物学标准，我们将在最后一节中概述这些标准。