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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。
日本防卫厅船用灯泡标准目录 NDS F 8401E
KA24-20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
船舶灯泡 NDS F 8401E 国防局标准目录
KA24- 20 ガス入 24 20 T 25 ± 1 58 ± 2.5 BA15d/ 19 31.8 ± 1.5 4 以下 4 以下 上向 20 ± 3.0 360 ± 80 18.0 ± 2.7 75 ―― 30cm
球球寄生虫研究的体外培养方法
亚类球菌包括大量的原生动物寄生虫，包括人类的重要病原体和诸如弓形虫弓形虫，新孢子虫，eimeria spp。和cystoisosospora spp。他们的生命周期包括从无性阶段转变为性阶段，通常仅限于单个宿主。当前对球虫寄生虫的研究集中于细胞生物学以及在不同生命阶段，宿主细胞侵袭和宿主寄生虫相互作用中蛋白质表达和传播的潜在机制。此外，还评估了新型的抗癌药物靶标。考虑到各种各样的研究问题以及减少和替代动物实验的要求，需要进一步开发和确定球球菌的体外种植以满足这些要求。出于这些目的，已建立的文化系统经常得到改善。此外，新的体外培养系统最近在球虫研究中获得了相当大的重要性。单层细胞的体外培养良好，可以支持寄生虫阶段的生存能力和发展，甚至可以在体外完成生命周期，如Cystoisosospora Suis和Eimeria Tenella所示。此外，新的三维细胞库模型用于传播隐孢子虫属。（球虫的近亲），三维类器官的感染也可以详细研究寄生虫与宿主组织之间的相互作用，因为寄生虫与宿主组织之间的相互作用也获得了知名度。2022作者。由Elsevier Ltd代表澳大利亚寄生虫学会出版。三维库系统中的最新进展是芯片上的器官模型，迄今为止，迄今为止仅测试了gondii的测试，但有望加速其他球虫的研究。最后，据报道，苏伊斯梭菌和隐孢子虫的生命周期的完成后，在无性阶段发生后，将继续在无宿主细胞环境中继续进行。这种轴承文化变得越来越可用，并开放了有关寄生虫生命周期阶段和新颖干预策略的研究的新途径。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
纳米球-AccessData.fda.gov
i在生物学或实验相关的浓度下，通过BC-GN检测对不同血液培养基中存在的INL患者血液样本和血液培养瓶添加剂的潜在抑制作用进行了测试。研究的设计考虑到BC-GN测试样品制备过程固有地起作用，以最大程度地减少血液中存在的干扰的潜力。样本会影响测试。在存在几种内源物质的情况下，用八（8）（8）（8）（8）（8）bc-gn测试细菌靶标和六（6）个电阻标记物的一个代表性应变评估了潜在干扰物质的影响。H-恒星蛋白，甘油三酸酯，共轭和未结合的胆红素。Y-固醇和硫酸钠硫酸盐（SP）进行测试。还测试了未包含干扰物的对照样品。未观察到干扰效应。
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
AI-331 一体球
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微球的概述
抽象的微球是多跨度的药物输送系统，旨在获得延长或受控的药物输送以提高生物利用度，稳定性并以预定的速率将药物靶向特定部位。它们是由聚合物蜡或其他保护材料制成的，例如天然，半合成和合成聚合物。微球是粒径范围从1-1000μm组成的颗粒尺寸的特征自由流动粉末。。本评论突出了各种类型的微球，不同的制备方法，其应用以及各种参数以评估其效率。Microspheres are various types like Bioadhesive microspheres, Magnetic microspheres, Floating microspheres, Radioactive microspheres, Polymeric microspheres, Biodegradable polymeric microspheres, Synthetic polymeric microspheres and are prepared by methods like Spray Drying, Solvent Evaporation, Single emulsion technique, Double emulsion technique, Phase separation coacervation technique, Spray drying and喷涂凝结，溶剂提取。由于受控和持续的释放，微球具有广泛的应用。本文还重点介绍了可以在微球中配制的各种药物，以进行控制和持续释放。