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量子理论、群和表示
1 引言和概述 1 1.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3.1 李群 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................... 11 1.6 进一步阅读 . .................................................................................................................................................... 11
甲基群的角色 - 热 - ...
22 E.，Annandale，NJ 08801，美国摘要：芳烃的初始热反应与许多工业应用有关。然而，跟踪越来越多的重度多环芳烃（PAH）的产物极具挑战性，因为许多反应都与分子混合物并行展开。在此，我们研究了2,7-二甲基苯乙烯（DMPY）的反应，以解读轻度热处理过程中甲基取代基的作用。我们发现，甲基取代基的存在是减少自然分子混合物中化学反应所需的热严重程度的关键。通过NMR，质谱和非接触式原子力显微镜（NC-AFM）表征了包括单体，二聚体和三聚体在内的热产物的复杂混合物。确定了广泛的结构转化，包括甲基转移和聚合反应。在多环芳烃在聚合过程中的作用上获得了一种详细的理解。
检测大肠菌群的新标准
1.00850Chromocult®Coliform琼脂ES用于食品和动物饲料中大肠菌菌和大肠杆菌的检测。e是提高选择性的，因为食品基质中的预期细菌背景菌群较高，例如生碎牛肉，生碎鸡肉和生牛奶（经AOAC验证）。44657 ECD杯琼脂此大肠杆菌直接琼脂中的胆汁盐混合物广泛抑制伴随植物群的非渗透性肠道。荧光底物杯子的裂解和阳性测试证明了大肠杆菌的存在。1.10620Fluorocult®LMX肉汤，用于通过发色和荧光过程同时检测水，食物和乳制品中大肠菌细菌和大肠杆菌。81938 Hicrome™大肠菌琼脂推荐用于同时检测水和食物样品中的大肠杆菌和总大肠菌群。发色混合物含有两个发色底物，鲑鱼 - 盐和X-葡萄糖苷。大肠菌群产生的酶β-D-半乳糖苷酶裂解了鲑鱼，从而导致鲑鱼变成大肠菌群的红色。大肠杆菌裂解X-葡萄糖醛酸的酶β-D-葡萄糖醛酸苷酶（深蓝色至紫色的菌落与两种活性结合使用）。70722 Hicrome™大肠杆菌琼脂B hicrome E. Coli琼脂B用于食品中大肠杆菌的检测和枚举，而无需在膜过滤器上或通过吲哚试剂进行进一步确认。大多数大肠杆菌菌株可以通过存在高度特异性大肠杆菌的酶葡萄糖醛酸酶来区分其他大肠菌菌。大肠杆菌细胞吸收X-葡萄糖醛酸酯，细胞内葡萄糖醛酸酶分裂发色团和葡萄糖醛酸苷之间的键。释放的发色团给出了菌落的蓝色。73009 Hicrome™ECC琼脂Hicrome ECC琼脂是一种差异培养基，用于推定大肠杆菌和其他大肠菌群中的食品和环境样品中的其他大肠菌群。发色混合物包含两个染色体，作为X-葡萄糖醛酸和鲑鱼 - 盐。X-葡萄糖醛酸是由大肠杆菌产生的酶β-葡萄糖醛酸酶裂解的。鲑鱼 - 盐 - 由大多数大肠菌群（包括大肠杆菌）产生的酶半乳糖苷酶裂解。大肠杆菌菌落的颜色：蓝色/紫色85927 Hicrome™ECC选择性琼脂hicrome ecc选择性琼脂是一种选择性（tergitol作为抑制剂）培养基，建议同时检测水和食品样品中的大肠杆菌和大肠杆菌。成分甚至有助于共同受伤的大肠菌群迅速生长。发色混合物包含两个发色底物，作为鲑鱼 - 果胶和X-glucuronide。大肠菌群产生的酶β-D-半乳糖苷酶裂解了鲑鱼，从而导致鲑鱼变成大肠菌群的红色。大肠杆菌裂解X-葡萄糖醛酸酶产生的酶β-D-葡萄糖醛酸苷酶。大肠杆菌由于鲑鱼和X-glucuronide的裂解而形成了深蓝色至紫色的有色菌落。
深技术群 - ZUG
计算机科学和信息技术（HSLU），瑞士创新公园中央或技术论坛ZUG寄养是创新和技术驱动公司的理想环境。与信息技术，高科技，金融科技和MedTech集群中的众多著名公司一起，并嵌入了以技术为导向的机构中，Zug提供了对庞大的人才库的访问权限。Zug是加密山谷的核心，是区块链技术公司和专家的热点。此外，诸如Zug市的Smart City战略或具有移动性中心的Tech Cluster Zug之类的本地举措有助于创建面向未来的技术生态系统。«dotphoton位于ZUG，是一家深入的技术初创企业，专门针对专业应用和AI的图像压缩。Zug的工业品种和靠近投资者和技术人才，有助于我们有效地塑造专业图像的未来。自然界中，Zug即使在动态的启动环境中，ZUG也有助于支持Dotphoton员工的健康生活与生活平衡。我们很高兴将祖格称为我们的新家。» Dotphoton首席执行官Eugenia Balysheva
飞机装配中部件数字孪生的位移场感知方法
摘要：核心部件全场位移感知与数字孪生在航空制造等精密制造行业中发挥着至关重要的作用。本文提出一种在线多点位移监测与矩阵补全理论相结合的实时全场位移感知方法。首先，建立基于多点观测信息的全场位移感知概念模型。为获得核心部件的全场位移，将部件划分为丰富的离散点，包括观测点与未观测点，并在此基础上建立观测点与全场位移之间的对应关系。然后，提出全场位移感知模型的求解方法。基于矩阵补全原理和仿真大数据，采用最优化问题建立模型，并给出伪代码。最后，进行全场位移感知实验。重复实验表明，采用该方法计算的位移最大误差小于0.094 mm，中值误差小于0.054 mm，平均时间小于0.48 s，有利于满足大型飞机装配对精度和效率的高精度要求。
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式