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。
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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
加入德国联邦国防军军官培训机构,在弗伦斯堡的穆尔维克海军学院以及“Gorch Fock”和“Deutschland”训练舰上接受学术研究,在慕尼黑德国联邦国防军大学接受航空航天工程学术研究,在约维尔(英国)的 GKN Westland 公司接受飞机工程官/武器系统 Mk88 Sea Lynx 适航性再验证检查员的培训,担任飞机工程官、工程(船上作业)和安全组负责人以及首席评估员,海军航空联队 3“Graf Zeppelin”,Nordholz 中队指挥官,技术中队直升机,海军航空联队 3“Graf Zeppelin”,Nordholz 第 38 海军上将参谋课程,德国联邦国防军指挥参谋学院,汉堡 S3(作战)参谋和副指挥官,海军航空联队 3“Graf Zeppelin”,Nordholz 技术组联邦国防部武装部队参谋部 FüS VI 处控制科,波恩 “齐柏林伯爵”海军航空兵第 3 联队技术组指挥官,诺德霍尔茨 海军办公室协调、资源、管理科科长,罗斯托克 海军办公室参谋长,罗斯托克 2010–2012 联邦国防军规划海军科科长,联邦国防部海军参谋部,波恩 2012–2013 联邦国防部规划局规划 III 1 – IPP 政策科科长,波恩 2013–2014 德国联合支援服务总部规划部科长,波恩 2014–2017 海军支援司令部司令,威廉港 2017–2020 德国海军总部物资、指挥和控制部科长,罗斯托克 2020–2022德国海军总部,罗斯托克 自 2022 年 3 月起 德国舰队及支援部队司令兼德国海军副司令,德国海军总部,罗斯托克
虽然红队测试是检查公司抵御真实攻击能力(包括预防、检测和事件响应能力)的良好解决方案,但红队测试服务非常耗时,并且不能经常进行(例如每季度一次)。此外,由于红队仅针对关键系统并尽可能隐秘地执行服务,因此可能无法覆盖多种攻击技术。然后,其他威胁行为者可能会使用未发现的技术,包括非公开的 APT、恶意软件或广泛的勒索软件攻击。卡巴斯基对手攻击模拟服务通过模拟网络杀伤链每个阶段的各种威胁行为者的技术,对公司的检测能力进行详细评估,从而弥补这一差距。该服务具有以下目标:•分析收集到的遥测数据的覆盖范围•评估客户对评估范围内每个测试的检测能力•识别检测安全控制中的漏洞•提供修复这些漏洞的建议。对手攻击模拟服务涵盖与内部基础设施相关的网络杀伤链的关键阶段。模拟测试与 MITRE ATT&CK 框架的策略和技术相对应。根据所选的不同测试集,该服务可以专注于特定目标。选择对手攻击模拟服务的测试可以基于:• 特定 APT 团体使用的技术 • 特定地区或特定行业的 APT 团体使用的技术 • 根据 MITRE ATT&CK,所有 APT 团体使用的最流行技术
港口特点 位于俄亥俄州伊利县桑达斯基市的伊利湖畔。 授权:1899、1902、1919、1927、1935、1945 和 1960 年的河流与港口法案。 深吃水商港。 项目水深:莫斯利航道 26 英尺、海湾航道 25 英尺、码头航道 22 英尺、直航道 21 英尺。 2021 年运送和接收的物料为 300 万吨。 与 11 个商港相连:运送至 8 个港口,并从 3 个港口接收。 防波堤结构超过两英里。 莫斯利、海湾、码头和直航联邦航道总长 5.95 英里。 主要利益相关者:美国海岸警卫队、诺福克南方铁路、桑达斯基码头公司、乔治·格拉德尔公司、雪松点游乐园、商业渡轮和私人码头。项目要求 港口每年需要大约 140,000 立方码的疏浚来维护航道。港口最后一次疏浚是在 2023 年,清除了大约 140,000 立方码的物质。由于疏浚物质放置能力不足,原定于 2024 年及以后进行的疏浚已被推迟。确定新的放置地点后,疏浚将恢复。 正在对疏浚物质放置替代方案进行评估并制定港口的疏浚物质管理计划,以确保未来维护疏浚的放置能力。