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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。
贝维斯马克斯犹太教堂 - 当地规划代表
HE1 未能充分保护遗产资产。仅“考虑”开发以改善保护区是不够的；应积极寻求和追求改善。HE1 也未能充分保护 Bevis Marks 犹太教堂。在草案中，HE1(8) 提到了犹太教堂定义的“直接环境”；然而，并不存在直接环境的概念。与其他遗产资产一样，犹太教堂的整个环境都应受到保护。这一点尤其重要，因为犹太教堂被纳入高层建筑区，图 14 和 15 中的允许高度轮廓显然影响了犹太教堂及其环境。
用于量子控制的高维多保真贝叶斯优化
摘要 我们提出了第一个多保真贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决原型量子系统的量子控制中的逆问题。我们的方法自动构建时间相关的控制场，从而实现初始和期望的最终量子态之间的转换。最重要的是，我们的 BO 方法在构建时间相关的控制场方面表现出色，即使对于难以用现有的基于梯度的方法收敛的情况也是如此。我们提供了我们的机器学习方法的详细描述以及各种机器学习算法的性能指标。总之，我们的结果表明 BO 是一种有前途的方法，可以有效、自主地设计一般量子动力系统中的控制场。
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
准将贝丝·A·贝恩
BG Behn 毕业于空军战争学院、陆军指挥参谋学院、联合后勤军官高级课程和运输军官基础课程。她拥有马萨诸塞大学阿默斯特分校的历史学硕士和博士学位。Behn 的主要领导职务包括第 33 任运输主管/指挥官、美国陆军运输学校、弗吉尼亚州格雷格-亚当斯堡；第 7 运输旅（远征）指挥官、弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡；第 26 旅支援营指挥官、第 2 装甲旅战斗队指挥官、第 3 步兵师指挥官、佐治亚州斯图尔特堡；第 96 运输公司 (HET) 指挥官、德克萨斯州胡德堡（自 2023 年起更名为卡瓦佐斯堡）；以及第 24 运输营、第 7 运输大队、弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡各单位的排长、连队执行官和支队指挥官。
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
史蒂夫·里德·罗贝·奥贝（RT）
亲爱的国务卿，在我们需要农业改革以加速自然的恢复和可持续食品体系的那一刻，农民正面临巨大的经济挑战。极端天气已导致了英格兰在记录中的第二次收获。飙升通货膨胀，收入下降，不公平的供应链以及多年资金资金资金不足的环境管理计划威胁着我们对耕种可持续未来的共同愿景。资本补助金的停顿是早期榆树设计缺陷的遗产，将使关键的环境投资变得更加困难。这一刻揭示了欺骗英格兰农业过渡的深层系统性问题。从不公正的食品系统到对自然友好农业的投资不足，必须解决根本原因。我们正在写信，敦促您迅速采取供应链公平和榆树改革，以使向可持续农业的过渡公平和有益。1。供应链公平性通过解决供应链不公正现象，政府可以提高农民的信心，并在整个部门实现可持续投资。英国食品供应链被大量浓缩，其中95％以上是通过十二家零售商出售的食物。这使农民几乎没有议价能力。农民的消费者每支英镑的收入通常不到1便士，具有不公平的合同，超市压力和剥削性实践，扼杀了他们投资于自然友好农业的能力。完成和执行特定于部门的实践代码，特别是对于新鲜农产品，将有助于确保跨供应链的公平定价和问责制。解决这些问题需要改革《杂货法》裁决者（GCA），这是一项渐进式贸易政策，支持英国农业，包括在国内法律中进口农业食品产品的一系列最低限度的环境门槛，以为农民和企业提供公平的竞争环境，以及为包括通过公众采购在内的农民提供的新的市场路线。
认知发展的贝叶斯模型伊丽莎白·博纳维茨和汤姆·乌尔曼
认知科学中的经典方法平行于发育心理学的关注领域，这些领域的渴望源于在有限理性的系统中回答表示与学习之间的张力的愿望。一方面，纯粹的本土主义反应是拒绝学习，并专注于描述已经存在的详细表示。在另一方面，经验主义者的反应是暗示没有必要的结构化表示，学习（以及随后的推论）只是学习统计关联的自下而上的过程。在认知发展中也发表了其他辩论。一些研究倾向于将儿童描述为“嘈杂”或“ irra the”成年人，而其他研究则试图证明儿童是有效有效的理性学习者。
