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相对论深dive.pptx
人类将在接下来的25年中发生巨大变化，让人联想到古腾堡（Gutenberg）发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术，科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新，以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命，并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺，这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品，减少建筑财富的摩擦，并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前（1950年代至1960年代），当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是，大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发，从而促进了较小的计算机的创建，最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索，其中包括人工神经网络，基于知识的系统，模糊逻辑和进化计算，仅举几例。现代AI研究始于1960年代，直到计算能力急剧增加，并且互联网开始为培训模型生成大量数据，才产生显着的结果。现在，AI系统正在产生惊人的结果，并将永远改变我们的未来。
非定域时钟中广义相对论时间膨胀的通用量子修改
相对论通过世界线将每个运动物体与一个固有时联系起来。然而在量子理论中，这种明确定义的轨迹是被禁止的。在介绍量子钟的一般特征之后，我们证明，在弱场、低速极限下，当运动状态为经典（即高斯）时，所有“良好”量子钟都会经历广义相对论所规定的时间膨胀。另一方面，对于非经典运动状态，我们发现量子干涉效应可能导致固有时与时钟测量的时间之间出现显著差异。这种差异的普遍性意味着它不仅仅是一个系统误差，而是对固有时本身的量子修改。我们还展示了时钟的离域性如何导致其测量时间的不确定性增大——这是时钟时间与其质心自由度之间不可避免的纠缠的结果。我们展示了如何通过在读取时钟时间的同时测量其运动状态来恢复这种丢失的精度。
来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
相对论独立性非局域性极限的实验检验
量子关联和纠缠一样，代表了量子力学的特征，对这一现代物理学支柱的诠释提出了根本问题和挑战。尽管量子关联被广泛认为是在量子技术的许多任务中实现量子优势的主要资源，但它们的完整定量描述及其背后的公理基础仍在研究中。先前的研究表明，非局域关联的起源基于捕捉（从量子形式主义之外）量子不确定性本质的原理。特别是，最近引入的相对论独立性原理产生了一种将局域关联和非局域关联交织在一起的新界限。在这里，我们通过对纠缠光子对同时实现顺序和联合弱测量来测试这种界限，这使我们能够通过测量同一量子系统上不相容的可观测量来同时量化局域关联和非局域关联，而不会破坏其状态，而这在传统（投影）量子测量框架中通常是被禁止的。我们的结果表明量子关联程度存在一个根本的限制，揭示了不确定性在实现和平衡量子关联方面的深远作用。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
通过使用相对位置信息在玩家之间的相对位置信息
摘要：加强学习的最新进步使得培养足球代理人，以模仿人类球员的行为。但是，现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上，代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励，例如得分目标，无论情况如何，这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中，我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励，源自球员，球和目标的位置，是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验，我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
牛细菌眼表面微生物组的相对和定量表征在可疑的眼鳞状细胞癌
1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。 ）; cliu@lsu.edu（C.-C.L. ）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。 ）; cscully@lsu.edu（c.m.s. ）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M. ）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。） 2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。）; cliu@lsu.edu（C.-C.L.）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。）; cscully@lsu.edu（c.m.s.）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M.）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。）2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t.）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.）4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。
稳定的事实，相对事实
抽象事实在每种互动中都会发生，但它们不是绝对的：它们与互动中有关的系统相对。稳定的事实是那些相对论可以忽略的相对论的事实。在这项工作中，我们描述了相对事实世界中稳定的事实如何出现，并讨论了它们在连接量子理论和世界中的各自作用。相对和稳定事实之间的区别解决了弗劳吉格和雷纳的无关定理所指出的困难，与对本理学的本地友好不平等的侵犯相一致。理论在相对事实上阐明了典型的范围，使典型的作用在典型的角色上阐明了典型的范围。 “投影”假设。