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。
作为研究主题。通过分析中国废弃的矿山和新能源的分布,并考虑了借用贷款省电网的峰值法规状态,这表明了在西方开放坑矿建造抽水储存动力站的影响。基于西方开放坑矿的相关工程背景和地质探索结果,为泵存储电站的上下储层的现场选择和设计提供了解释,以及水运输系统的布局。泵储存电站的构造将改变废弃的矿井中的水位,影响其斜坡的稳定性。在西部开放坑矿中构建下储层的横截面模型,并将其导入地理厂软件。使用极限平衡方法与稳态渗漏场结合在一起,分析水位-395 m,-350 m,-250 m的坡度稳定性。结果表明,西部开放坑矿的泵送储存动力站在技术上是可行的且经济合理的。它可以有效地满足借用省内电网的峰值调节和频率调制要求,从而减轻了该地区的运营压力。拟议的西部开放坑矿井泵站存储电站的安装容量为1 200兆瓦,全负载运营时间为5小时。坑的东部区域充当下部储层,而纳哈尤湖(Nanhuayuan Lake)则充当上层储层,其容量大致相等。西部开放坑矿山的潜在滑动风险可能在特定的水位下发生。为了确保泵储存电站运行后的储层路堤的稳定性,需要采取进一步的反海上加强措施。关键字:废弃的矿山;泵存储;稳态渗漏;极限平衡方法;斜率稳定性
量子系统的性质可以使用经典阴影来估计,经典阴影基于单元的随机集合实现测量。最初是为全局 Clifford 单元和单量子比特 Clifford 门的乘积而推导的,实际实现仅限于中等数量量子比特的后一种方案。除了局部门之外,使用两个局部门的非常短的随机电路的精确实现在实验上仍然是可行的,因此对于在近期应用中实现测量很有意思。在这项工作中,我们推导出使用带有两层并行双局部 Haar 随机(或 Clifford)单元的砖砌电路的阴影估计的闭式解析表达式。除了构建经典阴影之外,我们的结果还为估计 Pauli 可观测量提供了样本复杂度保证。然后,我们将使用砖砌电路的阴影估计性能与使用局部 Clifford 单元的既定方法进行比较,发现在足够多的量子比特上支持的可观测量估计中样本复杂度有所提高。
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
_______________________________________________________________________ Greenko TS02 OCPSP Rev – R0 预可行性报告
冠状延长是一种预动理手术程序,可导致更多的牙齿结构和更重建更根尖的牙龈边缘的重建。通常需要增强固定的专业人士或牙齿修复的保留,并防止违反生物遗传宽度。1-3随着美学牙科的发展和“微笑设计”的概念,它通常用于增强患者微笑的外观。1,4-6本文主要着重于突出一种在美学区域加长冠状的替代方法。传统的冠延长程序涉及开放式手术和用旋转仪器清除骨头。1,2,7,8这种过程的愈合期通常为4至6周。1,7,8可能导致术后并发症,例如过度出血,感染,边缘牙龈的再生和炎症。7,9,10
Zypred® 加替沙星 0.3%,醋酸泼尼松龙 1%。适应症:ZYPRED® 适用于治疗眼部感染以及治疗和预防接受眼科手术的患者的眼部感染和炎症。禁忌症 - ZYPRED® 禁用于对加替沙星、其他喹诺酮类药物或该产品的任何其他成分有过敏史的患者,以及急性化脓性眼部感染、急性浅表单纯疱疹(树突状角膜炎)、牛痘、水痘和许多其他角膜和结膜病毒性疾病、眼结核和眼部真菌性疾病。警告和注意事项 - ZYPRED® 适合眼部局部使用。据报道,长期使用局部眼用皮质类固醇后会形成后囊下白内障。有单纯疱疹性角膜炎病史的患者应谨慎治疗。对于导致角膜变薄的疾病,使用局部类固醇可能会导致穿孔。对于化脓性眼部感染,局部使用类固醇可能会掩盖或加重现有感染。在存在单纯疱疹的情况下使用类固醇药物需要谨慎,并且必须经常用裂隙灯显微镜检查。由于长期使用外用类固醇有真菌感染的报道,因此当已经使用或正在使用类固醇时,任何角膜溃疡都应怀疑真菌入侵。使用局部皮质类固醇可能会导致某些患者眼压升高,从而导致视神经损伤和视野衰竭。建议经常监测眼压。与其他抗感染药一样,长期使用加替沙星可能会导致包括真菌在内的非敏感微生物的重复感染。如果发生重复感染,必须停止使用并采取替代治疗。只要临床判断表明,患者就应该接受图像放大设备的检查,例如裂隙灯、生物显微镜,如果合适的话,还可以进行荧光素染色。应告知患者,即使单次给药也会发生过敏反应,一旦出现皮疹或过敏反应迹象,应立即停止治疗并联系医生。怀孕和哺乳期:怀孕风险类别:C(FDA - 美国)。使用前摇匀瓶子。注册在对大鼠或兔子进行的研究中,口服给予加替沙星,剂量高达 50 mg/kg/天(约为眼科最大推荐剂量的 1,000 倍),未观察到致畸作用。尚未对孕妇进行过泼尼松龙的对照研究。然而实验研究表明,皮质类固醇一般对小鼠有致畸作用,反复局部眼部应用皮质类固醇治疗的动物腭裂发生率增加。由于尚未对妊娠期妇女进行对照研究,因此仅当对母亲的潜在益处大于对胎儿的潜在风险时,才应在妊娠期使用 ZYPRED®(加替沙星和泼尼松龙)。未经医生或牙医建议,怀孕期间不应使用此药。加替沙星会排泄至大鼠的乳汁中,但尚不清楚该物质是否会排泄至人乳汁中。目前尚不清楚局部眼部应用皮质类固醇是否会导致全身吸收足够量的皮质类固醇在人乳中被检测到。因此,建议在哺乳期妇女使用 ZYPRED® 时要谨慎。老年患者 老年患者与其他年龄段的患者之间在疗效和安全性上没有差异,因此对于老年人的使用没有特别的建议。儿科患者 ZYPRED® 对儿科患者的安全性和有效性尚未确定。肾功能或肝功能不全的患者:ZYPRED® 尚未对肾功能或肝功能不全的患者进行研究,因此对这些患者应谨慎使用。糖尿病患者:进行了一项开放、比较、前瞻性、纵向研究,评估了0.3%加替沙星+1.0%醋酸泼尼松龙固定组合在糖尿病患者中的疗效和安全性。在研究结束时,使用加替沙星 + 泼尼松龙的固定组合可使细菌生长减少 27.3%,而使用环丙沙星 + 泼尼松龙则可使细菌生长减少 22.7%。目前尚未发现局部眼用泼尼松龙与其他物质之间存在相互作用。剂量及使用方法 - 悬浮液已准备好使用。该药物用于局部眼部使用。请勿将瓶尖接触眼睛、手指或任何其他表面,以免污染瓶子和眼药水。答案。药物相互作用 - 没有对 ZYPRED® 进行具体的药物相互作用研究,但是,全身给药一些喹诺酮类药物会增加茶碱的血浆浓度,干扰咖啡因代谢并增加口服抗凝剂华法林及其衍生物的作用。 ,并且与同时接受环孢菌素全身治疗的患者血清肌酐短暂升高有关。治疗眼部感染的常用剂量是在受影响的眼睛上滴 1 滴,每天四次,最多 7 天。眼科手术后预防和治疗感染和炎症的常用剂量是在受影响的眼睛上涂抹 1 滴,每天 4 次,最多 15 天,但是,由于感染情况不同。 ,治疗时间可能会根据医疗判断进行修改。不良反应 - ZYPRED®(加替沙星和泼尼松龙)最常见的眼部不良反应按发生频率排列为: 非常常见的反应 (>10%):烧灼感、眼刺激、瘙痒和眼痛。常见反应(>1% 和 <10%):视力模糊/模糊、眼睛不适、流泪、异物感、干眼、结膜刺激、角膜炎和乳头性结膜炎。约 1% 至 4% 的研究人群中发生的其他报告反应包括:结膜水肿、结膜出血、干眼、眼部分泌物、眼部刺激、眼部疼痛、眼睑水肿、头痛、眼部发红、视力下降和变化在味道上。由于产品成分中存在泼尼松龙,可能会出现眼睑强烈烧灼感、剧烈瘙痒、肿胀或发红。在使用 ZYPRED® 进行的临床研究中,没有研究对象因出现不良反应而放弃治疗。本产品是一种新药,尽管研究表明疗效和安全性可接受,但即使指示和使用正确,也可能会发生不可预测或未知的不良事件。在这种情况下,请通过健康监测通知系统 -NOTIVISA(可在 http://www.anvisa.gov.br/hotsite/notivisa/index.htm 上获取)或向州健康监测或市政府通报不良事件。 ” 10.如果意外或故意摄入,建议饮用大量液体以稀释。如果中毒,如果您需要进一步指导,请致电 0800 722 6001。ANVISA/MS - 1.0147.0175 农场。:医生Flávia Regina Pegorer CRF-SP n° 18.150。药物过量:使用 ZYPRED®(加替沙星和泼尼松龙)不太可能发生药物过量,因为 6 毫升瓶 ZYPRED® 眼用混悬液中加替沙星和泼尼松龙的含量分别显着低于推荐的每日口服剂量。给予加替沙星和泼尼松龙。Allergan Produtos Farmacêuticos LTDA .Av。瓜鲁柳斯, 3272 - CEP 07030-000 瓜鲁柳斯 - SP。CNPJ 43.426.626/0009-24 巴西工业 - ® 注册商标。根据医疗处方销售。
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
哺乳动物大脑的功能组织可以被认为是一种分层控制结构,但这种复杂系统是如何在进化过程中出现并在发育过程中构建的仍然是一个谜。在这里,我们通过约束闭包框架来考虑大脑组织,约束闭包被视为生命系统的一般特征,即它们由多个子系统组成,这些子系统在不同的时间尺度上相互约束。我们通过开发一种新的约束闭包形式来实现这一点,这种形式受到先前模型的启发,该模型展示了生命周期内动态如何约束生命周期间动态,并且我们展示了这种相互作用如何推广到多层系统。通过这个模型,我们在两个主要的约束闭包例子——生理调节和视觉定向的背景下考虑大脑组织。我们的分析引起了人们对分层大脑结构在多个时间尺度上自我支撑的能力的关注,包括皮质过程限制皮层下过程进化的能力,以及后者限制皮层系统自我组织和完善的空间的能力。本文是“通过进化论的视角看系统神经科学”专题的一部分。