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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。
维里马格实验室
1 总报告 7 1.1 简介 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2 科学政策 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3 活动概况 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4 单位的组织和生活 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.1 人员.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.2 治理.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3 服务.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.4 常用工具 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.5 预算、管理.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.6 当地人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.7 内部动画 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 亮点 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.6 自动评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.6.1 力量.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.6.2 弱点.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6.3 机会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6.4 威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
维里马格实验室
Verimag 创建于 1993 年，最初是与 Verilog 公司的混合工业单位，然后从 1997 年开始，作为与 CNRS 、约瑟夫·傅立叶大学（格勒诺布尔 1）和格勒诺布尔 INP 的联合 UMR。2006 年之前，Verimag 由 Joseph Sifakis 管理，此后由 Nicolas Halbwachs 管理。实验室进行的一般研究领域涉及嵌入式计算机系统的设计和验证，倾向于采用形式化方法。现有固定人员41人（教师研究员23人，研究员8人，工程师6人，行政人员4人），其中博士后、合同工10余人，博士生30余人。Verimag 位于约瑟夫·傅里叶大学 (Joseph Fourier University)，位于圣马丁德埃雷斯 (Saint-Martin d’Hères) 和吉埃雷斯 (Gi`eres) 大学校园边缘的两栋建筑内。
斯里维加亚大学资料库 - 斯里维加亚大学
背景：儿童呼吸系统疾病是一个必须解决的问题，因为它对儿童的长期发育和健康有重大影响。肺结核和肺炎是儿童常常患的疾病。出现的症状之一是呼吸急促。儿童呼吸困难可能是由于分泌物积聚、无法自主排出分泌物以及咳嗽反射弱引起的。减轻呼吸困难的一种疗法是薄荷芳香疗法，薄荷中的成分会放松支气管，使呼吸更加顺畅。目的:描述在儿童气道清除功能不全的护理及薄荷芳香疗法的应用方面实施护理实践的效果。方法：本文采用的方法是定性描述，采用案例研究方法并回顾有关薄荷芳香疗法的期刊。结果：根据对3例管理患者的评估结果，3例管理患者均出现呼吸困难、无法咳嗽和发烧等症状。提出的主要护理问题是气道清除无效的主要护理问题。提供的干预措施包括通过监测呼吸模式进行气道管理、监测痰液产生以及协作提供药物和非药物治疗。提供的非药物治疗方法是进行薄荷芳香疗法，持续 3 天，每次给药时间为 15 分钟。结论：对3例患者实施薄荷芳香疗法，可以减少呼吸频率，降低辅助呼吸肌，减少痰液的产生。关键词：儿童、芳香疗法、薄荷、肺炎、肺结核 参考书目：34 (2015-2024)
小格雷戈里·A·斯科维尔
斯科维尔先生曾担任诺福克外勤办事处特工主管 (2020-2021)，负责识别、阻止和击败外国情报机构和犯罪分子针对汉普顿路海军部 (DON) 的威胁。他曾担任海军部反情报协调局 (DONCICA) (2018-2019) 和反情报行动副助理局长 (2018)，领导海军罪案调查处 (NCIS) 反情报行动计划，并协调和消除所有海军部反情报活动的冲突。他于 2018 年被召回现役，并担任前线联合部队反情报和人力情报 (HUMINT) 参谋部 (J-2X)，坚定决心行动 (OIR)，伊拉克巴格达。在战区期间，他协调了所有 OIR 常规部队的 CI 和 HUMINT 活动。
里奇维尔镇综合计划五年更新
4。与Dorchester县合作，预计在城镇边界之外会增长，以确保提供适当的基础设施和服务5.制定并实施一项吞并策略，以支持该镇的土地使用和生活质量目标6。该镇将在里奇维尔居民中促进一种社区感7。鼓励反映社区自豪感的活动和活动，包括节日，游行，清理和美化工作以及教育计划8.支持寻求改善里奇维尔人民生活的社区组织，机构和团体，包括促进和增强教育和学习的计划9。确定城镇内特殊需求人群（老年人，残疾人等），并努力改善他们获得社区服务的机会
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
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
本地治里工程学院，本地治里
激光：激光原理 – 自发辐射和受激发射 – 爱因斯坦系数 – 粒子数反转和激光作用 – 光学谐振器（定性）- 激光类型 – Nd:YAG、CO 2 激光、GaAs 激光 – 激光的工业和医疗应用；光纤：光纤中光的原理和传播 – 数值孔径和接受角 – 基于材料的光纤类型、折射率分布、传播模式（单模和多模光纤）- 光纤衰减的定性思想 - 光纤的应用 - 光纤通信（示意图）、有源和无源光纤传感器、内窥镜