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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
萨维特里拜·普勒浦那大学
NEP-2020 采取了全面和多学科的本科教育方法。它允许学生通过整合职业课程灵活地结合多学科科目。鉴于此，我们制定了印度经济课程。它侧重于学生的持续成长和发展，帮助他们了解印度经济面临的挑战。从这个角度来看，本课程旨在向学生传授人口和经济发展的知识。
凯勒免疫诊所提供流感和库维德...
剂量解决了辉瑞疫苗接种的互联-19的原始和Omicron变体。要安排免疫诊所的预约，请致电Keller任命线（845-938-7992或800-552-2907，从0700-1530）安排疫苗接种时间。诊所仅约会，每个星期五从0800-1600开放。二价辉瑞-biontech covid-19疫苗被授权用于12岁及以上的个体作为单个助推器剂量，至少在两个月后给药：
梅尔维尔水务公司杜坦伯勒区域规划草案
住宅开发是河流两岸的主要土地用途，滨海保护区经过广泛开发，可用于主动和被动娱乐，其间点缀着原生植被。保护区，如国王公园、天鹅河口海洋公园、阿尔弗雷德湾自然保护区、鹈鹕角和米利尤保护区，是该地区重要的自然景观元素。该地区还因几个商业、机构和娱乐地标而闻名。其中包括日落区和希思科特区、西澳大利亚大学和几个游艇俱乐部。梅尔维尔水域是一个重要的水上娱乐区，包括许多通往河流的热门入口，尤其是沃尔特角保护区、玛蒂尔达湾、JH Abrahams 保护区和 Mill Point 保护区。奎那那高速公路、坎宁桥和芒茨湾路为这些道路上的大量旅行者提供了连续的河流景观。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
玻色-哈伯德模型中超出古兹维勒近似的量子涨落
我们基于从 Gutzwiller 平均场假设得出的作用的正则量化，开发了 Bose-Hubbard 模型的量子多体理论。我们的理论是对弱相互作用气体 Bogoliubov 理论的系统推广。该理论的控制参数定义为 Gutzwiller 平均场状态之上的零点涨落，在所有范围内都保持很小。该方法在整个相图中提供了准确的结果，从弱相互作用超流体到强相互作用超流体，再到 Mott 绝缘相。作为具体应用示例，我们研究了两点相关函数、超流体刚度、密度涨落，发现它们与可用的量子蒙特卡罗数据具有定量一致性。特别是，恢复了整数和非整数填充时超流体-绝缘体量子相变的两个不同普适性类。
希勒电气
R. STAHL 的全球总部位于德国瓦尔登堡。R.STAHL Inc. 位于德克萨斯州休斯顿，以其世界一流的制造、工程和技术服务能力而自豪。在这里，我们的工程师齐心协力，为全球复杂系统开发量身定制、可靠且经济高效的解决方案。项目管理和生产部门在最先进的设施中并肩工作，以促进整个生产过程中所有部门之间的沟通与合作。扁平层级、灵活性和开放对话描述了我们的文化。我们庞大的组件和系统组合是世界上最全面的产品之一，是我们防爆系统解决方案的基础，所有这些解决方案都经过精心设计，可以无缝协作。这确保了我们的客户所需的可靠性以及项目成功的保证。我们的专家代表将随时向您通报项目状态。我们位于魏玛和科隆（德国）、斯塔万格（挪威）、亨厄洛（荷兰）、金奈（印度）和上海（中国）的其他制造工厂也遵循同样的高标准。
