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一个简单的定量缩放宏观进化模型
是驱动宏观进化的环境还是生命？对大规模生物学数据库的最新分析认为，答案取决于时间表。在短时间内，不到4000万年，这是环境，在更长的时间范围内，生活可以有效地适应。环境和生活都在扩展 - 它们在整个尺度上的波动从数百万年前到数亿年（大型气候政权）。在本文中，我们提出了这种缩放“交叉”现象的简单模型。该模型具有一些不寻常的特征：它是完全随机的，并且基于分数（而不是经典的整数）微分方程。该模型由温度（环境的代理）和周转率（终身代理）驱动；它有两个指数，一个交叉的时间和两个相关性，但它不仅能够再现温度，多样性，灭绝，起源和周转率的统计数据，而且还可以有效地再现它们之间的成对相关性，及其在整个时间范围内。如果确定性地强迫会产生对苯甲酸撞击或其他急剧强迫事件的反应。
过渡状态缩放关系和通用过渡的预测
抽象线性缩放关系（LSR）和Brønsted - Evans - Polanyi（BEP）或过渡状态缩放（TSS）关系有助于电子能量的预测。然而，温度效应和指数前通常被视为跨金属表面和同源系列的常数。振动缩放关系（VSR）提供了确定此类参数的方法。过渡状态振动缩放关系（TSVSR）在局部最小值和AH X（A = C，N，O）表面扩散的局部最小值状态与BEP关系相关，并扩展到热化学性质缩放。使用密度功能理论（DFT），我们将TSVSR扩展到过渡金属表面上的AH X脱氢反应，将局部最小值的振动模式与过渡状态相关。我们首先通过使用Slater-Koster结构因子并通过晶体轨道重叠种群（COOP）分析（COOP）分析（COOP）分析和能量重叠积分积分来预测TSS关系的斜率。此外，我们发现了通用的热化学性质缩放，从而使熵和温度校正能够估算到同源系列中的焓。我们证明了固有电子屏障低的反应中的显着振动校正，并且在金属和AH X吸附物的简单脱氢反应的固定前差异很大。
缩放绿色业务：领导者的下一个动作
去年，我们根据与现任者和初创企业的合作发布了一个框架，用于推出和扩展绿色业务。1的一些关键动作包括带领改变游戏规则的野心，在缩放之前注册圈养需求以及通过平行缩放的构建能力。在过渡期间，随着经济和地缘政治背景的变化，绿色商业建筑商的市场动态已经改变了细微的和基本的方式。一方面，资本市场和公共部门机构已经开始在绿色投资背后加剧。政策，包括欧洲的绿色交易工业计划和美国的《降低通货膨胀法》（IRA），有望支持寻求扩展气候技术的公司。同时，通货膨胀，经济不确定性和乌克兰入侵都使净零净的道路变得复杂。
缩放氢：低碳氨的情况
为了清理行业和规模低碳氢，氨领域可能是早期采用者。脱碳氨将导致农业，运输和化学品生产的温室气体排放大量减少。开发人员宣布了一条可在2035年建造的1.8亿吨低碳氨植物的管道，但现在的挑战是确保该产品的倒影合同和融资。此BNEF/气候技术联盟白皮书为低碳氨的生产提供了新的成本分析，并概述了潜在的商业行动和政策考虑因素，如果实施，这些考虑应刺激所需的需求，并将该行业置于脱碳的道路上。
有限输入缩放的有效田间理论
，我们为具有有限键尺寸的基质产品状态（MPS）的重新归一化流量设置了有效的现场理论公式，重点是表现出有限的纠缠缩放的系统，接近近形不变的临界固定点。我们表明，有限的MPS键尺寸χ等同于将相关操作员的扰动引入固定点哈密顿式。该机制的指纹编码在χ无依赖性的通用转移矩阵的间隙比中，这与未受干扰的保形场理论（CFT）预测的指纹不同。这种现象定义了一个重新归一化的自共同点，其中相关的耦合常数由于两个效应的平衡而停止流动；当增加χ时，由相关长度ξ（χ）设定的红外量表会增加，而晶格尺度下扰动的强度降低。存在自我征集点的存在不会改变有限输入缩放假设的有效性，因为自我一致点位于距离临界固定点的有限距离，远方属于CFT的缩放机构内部。我们用有效晶状体模型的ISING模型和密度矩阵重新归一化组（DMRG）模拟的精确解的数值证据证实了这一框架。
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
用视觉变压器缩放离线Q学习
已显示出频率的方法，例如保守Q学习（CQL），对具有重置骨架的训练通才代理人有利。最近的视觉和自然语言处理研究表明，与具有强烈诱导性偏见（例如卷积神经网络和经常性神经网络）相比，基于变压器的模型比例更为有利。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的训练单游戏代理的CQL的骨干。在这项工作中，我们通过引入时空注意层来增强基于图像的RL的视觉变压器（VIT）。我们进一步研究了各种嵌入序列凝集方法对VIT性能的影响。总的来说，我们修改的VIT优于单场Atari设置中的标准VIT。
缩放定律以预测湿度引起的肿胀
从面食到生物组织，再到隐形眼镜，凝胶和凝胶状材料，随着水的膨胀而固有地软化。在干燥的低湿度环境中，这些材料在用水中静止时变硬。在这里，我们使用半稀释聚合物理论来发展水凝胶弹性模量和肿胀之间的简单幂律关系。从这种关系中，我们可以预测在任意相对湿度下的水凝胶刚度或肿胀。我们对在不同的交联密度和相对湿度的三个不同聚合物网格家族中水凝胶的性质的仔细预测证明了我们理解的有效性和一般性。这种预测能力可以在不同的湿度环境中对水凝胶应用进行更快的材料发现和选择。
纳米级 CMOS 缩放趋势、挑战及其解决方案
1. 简介 金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 是集成电路中使用的主要组件。在过去的二十年里，它已经过时了。随着技术创新，基于硅 MOSFET 的电子设备和电路始终提供效率提升和成本节省，以及系统设计的稳健性 [1][2][3]。CMOS 技术是微芯片生产环境中最有前途的创新之一，它通常用于构建 CPU 的多个不同应用领域，电子设备理应充分利用这些新技术，因为它在集成电路设计中具有许多显著的优势 [9]。在当今的数字存储器中，P 通道和 N 通道半导体系统都用于此应用 [9]。CMOS 系统是当今最常见的 MOSFET 技术之一 [3]。这是微控制器、微处理器模块、存储器和集成电路的主流半导体技术，其用途独特 [4-5]。图 1 显示了从 2005 年到现在的扩展趋势 [15]。
缩放哈希函数原像的量子搜索
摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现，以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索，其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法，该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明，与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用，与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比，需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵，表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值，这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后，我们表明，基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。