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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。
CVA_English_2021，卡内罗 A - 塞维利亚
关键词 癌症，癌症干细胞，不道德化，衰老，去分化，治疗，A.2。先前职位（研究活动中断，第 14.2.b）条） 时间 职位/机构/国家/中断原因 9-2009/2012 高级科学家/塞维利亚生物医学研究所 (CSIC) 01-2001/9-2009 组长/国家肿瘤研究中心 04-2000/10-2001 高级讲师/WIBR，伦敦大学学院（伦敦，英国） 07-1997/04-2000 高级研究科学家/儿童健康研究所（伦敦，英国） 01-1996/07-1997 博士后/冷泉港实验室（纽约，美国） 01-1995/09-1995 副教授/系马德里自治大学 生物化学 01-1994/01-1995 博士后 / 生物医学研究所 (CSIC) 01-1990/01-1994 博士前 / 生物医学研究所 (CSIC) A.3.教育背景 博士，执业资格，研究生 大学/国家 年份 理学学士（生物学） 格拉纳达大学 1989 年 11 月
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），杏仁核外侧硬化症（ALS）以及额叶摄取症状（FTD）和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解，目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状，并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制，这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来，成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而，最近的研究表明，这些蛋白可能会经历另一个聚集过程，即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中，生物分子浓度高度富集，并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用（例如静电，π相关，氢键和疏水相互作用）介导的。对于特定分子，它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是，生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为，以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域（IDR）或本质上无序的蛋白质（IDP）。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构，并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构，IDR/IDP具有更高的动力和灵活性，因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来，研究人员表明，许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离，这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里，我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究，包括Aβ，TAU，α-突触核蛋白，TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白，并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明，它们也具有相分离的特性，这可能与病理聚集体的形成相关。因此，我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究，这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解，并激发疾病治疗的新思想。
西尔维娅·马斯特罗马里诺
2023 年 4 月 - 第二十三届 AIP 全国大会（主题：“未来的老年心理。能力、技术、意义”。发表的作品：“'大脑行走绿色'。一项关于来自马尔凯的老年人群体中认知刺激和身体活动相结合的预防方案的初步研究” 2023 年 11 月 - 国际临床创新和医学科学学生大会。发表的作品：“'大脑行走绿色'。一项关于来自马尔凯的老年人群体中认知刺激和身体活动相结合的预防方案的初步研究”
izaak沃尔顿美国联盟 - 罗克维尔分会
Annapolis，医学博士（2024年2月X，2024年） - 马里兰州的学生将有机会通过重点课程和讨论在该州的第二届年度气候教学中学习气候变化，该课程将于2024年4月1日至7日举行，以庆祝地球月。 由马里兰州气候变化委员会（MCCC）教育，沟通和外展（ECO）工作组赞助，教学工作组鼓励并为教育工作者提供资源，以与各个年龄段的学生在推进气候变化素养和学习的对话和活动中互动。Annapolis，医学博士（2024年2月X，2024年） - 马里兰州的学生将有机会通过重点课程和讨论在该州的第二届年度气候教学中学习气候变化，该课程将于2024年4月1日至7日举行，以庆祝地球月。由马里兰州气候变化委员会（MCCC）教育，沟通和外展（ECO）工作组赞助，教学工作组鼓励并为教育工作者提供资源，以与各个年龄段的学生在推进气候变化素养和学习的对话和活动中互动。
桑德罗·维斯纳上校 - 德国联邦国防军
进入德国联邦国防军，作为宪兵部队军官候选人 接受训练成为一名宪兵排长/汉诺威第 720 军警营 在汉堡联邦国防军大学学习教育学 排长/行动官第三/汉诺威第 720 宪兵营队长 加拿大曼尼托巴省希洛宪兵指挥部连长 汉诺威第 720 宪兵营连长 演讲厅经理个人防护，二。位于 Stetten am Kalten Markt 42 的联邦国防军检查、宪兵学校和参谋服务。汉堡联邦国防军指挥学院陆军总参服务课程 G3 瓦尔德布勒尔联邦国防军参谋中心转型（2020 年武装部队部署/未来分析） 科布伦茨陆军司令部 G3 参谋人员（规划/部署/组织/原则）发言人 BMVg Fü H I 1 波恩 (原则) 第 251 野战警察营营长美因茨 2007 年 教务长元帅/Feldjägerführer DEU EinsKtgt ISAF/AFG 2009/2010 教务长元帅/Feldjägerführer DEU EinsKtgt ISAF/AFG 顾问 BMVg PSZ I 2，波恩（协调人事管理 B6 - B10） 顾问 BMVg PSZ II 2，波恩（协调人事管理 B3 - B10) 指挥官希尔登 Feldjäger 团 2 科隆联邦国防军人事管理办公室 III 1.2 部门负责人（人事管理 A13 - A16 总参谋部） 柏林 BMVg P I 3 部门负责人（中心任务/绩效流程人员/数字化）科隆联邦国防军人事管理办公室第三Z处处长和第三处副处长（中央任务/控制）德国联邦国防军宪兵司令部司令
奥罗维尔生物质堆场 - 概念和资产简介
“边缘未达标地区”是指美国环境保护署 (EPA) 对未达到地面臭氧国家环境空气质量标准 (NAAQS) 的地区的分类。这些地区的分类基于它们超过标准的程度以及需要改进的程度。 边缘未达标地区是最接近达标地区的最不严重的分类。这些地区通常有三年的时间来达到空气质量标准，而无需实施重大的新控制措施。与臭氧问题更严重的地区相比，边缘地区对实现达标的规划和控制措施的要求不那么严格。
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