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回顾纳米学习在教育中的应用和影响
随着联通主义作为教育历史演进的诞生，以及 Downes (2005) 开发的电子学习 2.0 的诞生，一种源自电子学习、基于小块学习的新教育分支也诞生了，即纳米学习。本文概述了教育中纳米学习的文献，并总结了形成新教育范式的一些历史主要背景理论。纳米学习可以定义为微学习的一个较小组成部分，它涉及将微内容划分为小块以达到单一目标。本文提出了更多关于纳米学习在教育中的用途、影响和挑战的想法，其中社交和通信技术已经改变了知识和学习所基于和构建的基础。当前关于这个主题的争论启发我们回顾有关社交网络时代纳米学习概念的相关文献。因此，这项工作的主要贡献是鼓励教育领域的研究人员和从业人员进一步讨论，引入受纳米学习原理影响并能丰富学习的新社交媒体平台和教学设计。
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
专利的扩散和重点的见解
抽象的可持续性强化（SI）应对增加粮食生产的同时挑战，同时减少农业的环境影响。作为对创新的早期披露，专利是技术市场潜力的有用指标。但是，我们缺乏了解当前的农业技术专利与SI目标有关的程度以及哪些技术可以潜在地解决SI。在这里，我们分析了1970 - 2022年期间发行的超过一百万专利的扩散和重点。我们通过效率和环境友好目标的同时出现专利与SI相关的程度。我们的结果表明，尽管在过去的五十年中，专利发行率显着提高，但随着时间的推移，专利扩散到不同国家的速度却下降了。美国是专利最大的净出口国，是迄今为止最高影响的专利（在最高的1％最引用的专利中）生产的。自1970年以来，只有4％的农业专利和6％的高影响力专利与SI目标有关（即促进农业效率和环境友好性），但对SI的关注随着时间的推移而增加。随着时间的流逝，最引人注目的SI相关专利变得更加多样化，从1980年代的数字，机器和能源技术转移到当前的农业生态学，信息和计算机网络时代。我们的结果提供了有前途的技术的早期迹象，这些技术可能会在未来对SI发挥更大的作用，但应受到市场转移和采用农场采用的挑战，并受到农场管理和机构支持中非技术创新的补充。
亚历山大·穆勒 (Alexander Müller) 后备中尉，德国联邦议院自民党党派和党员的政治言论
Herr Oberstleutnant Müller，bitte beschreiben Sie kurz Ihre Aufgaben während der letzten 14 Tage hier im Kommando Cyber- und Informationsraum！这是网络和信息监察员办公室的个人储备的明细。 Der eigentliche Stabsoffizier macht gerade ein paar Tage Urlaub und ich verrete ihn in dieser Zeit.我的工作人员在 CIR 指挥部去世：我是联邦国防军首席信息安全官的官员，也是 CIR 组织监察员个人联盟的成员。 Das bedeutet, dass ich alle fachlichen Vorlagen und Weisungen vorprüfe and nach Rücklauf vom CISOBw deren Überarbeitung überwache。 “Das Team 真是棒极了。 Es ergänzt einer den anderen.“Sie sind von Ihrer Ausbildung her Diplom-Informatiker。 Inwieweit Ihnen Ihr Studium bei der Tätigkeit hier im Bereich des CISOBw denn geholfen？ Das hilft schon！ Meine Aufgabe ist es ja auch, den General in seiner Rolle als CISOBw bestmöglich zu unterstützen.德国联邦国防军的网络安全主题是：网络时代是怎样的？我们将如何应对联邦国防军？ Mit welchen Mitteln können wir das abwehren？辛德死了吗
![arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日](/simg/9\969a5c36cfa57cf22c22f859400f35f3b67ac819.webp)
arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日
引言：量子机器学习 (QML) [ 1 ] 使用参数化量子电路 [ 2 ] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [ 3 – 8 ] 或生成建模 [ 9 – 13 ]。即使 QML 模型受益于高表达力 [ 14 ] 并在某些特定情况下表现出优于经典模型 [ 15, 16 ]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [ 17 ] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [ 18 ]。人们希望可以通过量子传感器 [ 19 ] 收集量子数据，并最终将其直接连接到量子计算机。在本文中，我们通过在量子设备上直接构建量子数据来模拟处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体来说，本文讨论如何使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经在二元情况下探索了类似的问题 [ 20 ， 21 ]，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上计算 [ 23 ]，但所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快计算速度，而不能超出其验证范围。另外，异常检测（AD）是一种无监督学习技术，已被提出[24，25]作为绕过这一瓶颈的方法，通过查找数据集内的结构。然而，AD只能获得定性的、可能不稳定的结果，并且
用于太赫兹空间网络的新型立方体卫星组合天线部署和波束控制方法
自诞生以来，立方体卫星就成为了太空网络和探索领域最令人兴奋的技术，因为与同类传统卫星相比，立方体卫星的成本和复杂性更低 [1]。这使得太空任务的设计和运行周期成倍加快，也增加了人们对太空领域高风险企业的激励 [2]。这些突破为私有化太空网络时代铺平了道路，例如 SpaceX Starlink 星座 [3]。要充分释放太空网络的潜力，需要更高的数据速率和高度紧凑的设备 [4]。从这个角度来看，太赫兹 (THz) 频段（从 0.1 THz 到 10 THz）是一种巨大的频谱资源，可用于开发可用于下一代立方体卫星的无线技术 [5]。 THz 波段技术非常适合立方体卫星，因为它具有可维持极高数据速率的大型连续带宽，以及 THz 频率的亚毫米波长，这自然会产生高度紧凑的设备 [6]。然而，THz 频率下非常高的路径损耗仍然是电磁 (EM) 频谱这一部分未被充分利用的关键原因。一方面，THz 频率会因与特定频率下的某些气体分子（主要是水蒸气）的共振峰而遭受吸收损耗 [7]。尽管如此，如 [8] 中详细讨论的那样。太空中没有大气介质，因此吸收损耗减少，使 THz 波段成为卫星间通信链路的理想选择。同时，由于低地球轨道 (LEO) 内的大气存在减少，可以通过适当选择避免这些吸收峰的设计频率来减轻上行链路和下行链路期间的吸收损耗。另一方面，THz 频率的波长非常小，导致