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布朗书 2022 - 牛津大学
今年是过渡的一年，世界逐渐从疫情的创伤中恢复过来。LMH 的学生已经恢复了更正常的学术生活，辅导课、讲座、实践课和考试都恢复了“面对面”授课。从 Alan Rusbridger 的离职到 Stephen Blyth 教授于 2022 年米迦勒节上任新校长，学院也处于过渡期。从这些页面中的赞赏可以清楚地看出，Christine Gerrard 教授在过去的一年里出色地指导了学院。正如她在报告中所描述的那样，这充满挑战，但回报丰厚。20 多年前，当我第一次开始编写《布朗书》时，我们只能在讣告中附上几张黑白小照片。现在，编辑团队的乐趣之一是选择在各个部分之间使用的照片。LMH 的壮丽花园让我们有充足的景观可供选择。今年我们有两篇文章受益于精美的插图：大英图书馆的珍宝和津巴布韦的猎豹。遗憾的是，我们收录了两位长期担任 SCR 成员的讣告，安妮·哈德森和克莱夫·霍姆斯。安妮·哈德森于 1961 年加入 LMH，担任了 40 年的英语研究员和导师。她是皇家历史学会的研究员，还当选为英国学术院士。克莱夫·霍姆斯于 1987 年至 2011 年担任历史研究员和导师，在剑桥建立国际声誉后加入 LMH
牛津大学创新基金（“ UOIF”）
申请人应在其OUI许可和风险经理的支持下填写UOIF申请表（附录A），概述了财务预测，投资结构和IP。最终版本由申请截止日期提交，以供投资主管在UOIF委员会会议之前进行审查。UOIF委员会会议每年至少在3月，6月，10月和12月举行四次。可以安排其他会议以支持资金回合。
补充说明 - 牛津大学物理系
提示：您已经实现了该电路的两个关键元素：贝尔态的准备和贝尔基中的测量。然而，第三个元素存在问题：Bob 的量子比特 q 2 的变换依赖于贝尔测量的结果（书中表 2.3）。据我所知，Quantum Composer 不允许这样的条件操作。有两种方法可以解决这个问题。一种方法是使用 Qiskit——IBM 用于处理其量子计算机的开源 SDK，它可以作为 Python 包下载，并允许构建复杂且完全定制的量子电路。欢迎您自行探索。另一种方法是仍然使用 Composer，但将 Bob 的量子比特所需的变换实现为量子条件操作。请注意，c 相门和 c 非门可以分别解释为当控制量子比特处于状态 | 时应用于目标量子比特的 ˆ σ z 和 ˆ σ x 算子。 1 ⟩ 。你可以将 q 0 ⊗ q 1 从贝尔基变换为正则基，依据 Ψ − →| 00 ⟩ ; Ψ + →| 10 ⟩ ; (4) Φ − →| 01 ⟩ ; Φ + →| 11 ⟩ ，利用此性质。
模式识别 - 牛津大学研究档案
尽管量子神经网络（QNN）最近在解决简单的机器学习任务方面显示出令人鼓舞的结果，但二进制模式分类中QNN的行为仍未得到充实。在这项工作中，我们发现QNN在二元模式分类中具有致命的脚跟。为了说明这一点，我们通过介绍和分析嵌入具有完全纠缠的QNN家族的新形式的对称性形式，从而对QNN的性质提供了理论上的见解，我们将其称为否定性。由于否定对称性，QNN无法区分量子二进制信号及其负面信号。我们使用Google的量子计算框架在二进制模式策略任务中经验评估QNN的负对称性。理论和实验结果都表明，否定对称性是QNN的基本特性，经典模型并非共享。我们的发现还暗示否定对称性是实用量子应用中的双刃剑。
这两位正在为牛津大学做准备
今年，来自 211 所大学的 745 名候选人争夺 48 个奖项。根据南非帝国缔造者塞西尔罗兹的遗嘱，该奖项颁发已有 43 年，在颁发的 1,222 个奖项中，俄克拉荷马大学的学生获得了 16 个。作为牛津大学的学生，斯莱斯尼克和霍华德每年将获得 500 英镑的津贴，约合 2,000 美元。他们将继续享受《退伍军人权利法案》规定的福利。津贴发放两年，但可以延长至第三年。第三年的延长取决于学生的智力、品格、个性、领导天赋和对户外运动的兴趣。霍华德计划继续在牛津大学攻读化学学位。他获得了理学学士学位。 1943 年，霍华德以全 A 的平均成绩获得化学学士学位。战后，他又用一年时间攻读化学硕士学位，平均成绩同样为 A。目前，他是公共卫生服务基金的研究员。他预计将于今年春季获得化学硕士学位。战争期间，霍华德担任陆军军械军官，在亚太战区服役两年半。1947 年春季，他回到大学。当被问及五年工作平均成绩为“三分”的制度时，霍华德毫不犹豫地回答道：“我是一个学者，不是社交名流。”但即使作为一个每天晚上十点以后都呆在实验室的学者，霍华德也会抽出时间偶尔打网球，并追求他的两项爱好——音乐和摄影。他曾是以下荣誉和专业协会的成员：
对牛津大学学者 Thomas Dietterich 的采访
NSR：机器学习为何有用？Dietterich：机器学习为创建高性能软件提供了一种新方法。传统软件工程中，我们与用户交谈，制定需求，然后设计、实施和测试算法以实现这些需求。有了机器学习，我们仍然制定软件系统的总体目标，但我们不是设计自己的算法，而是收集训练示例（通常由人标记数据点），然后应用机器学习算法自动学习所需的功能。这种新方法使我们能够为许多使用以前的软件工程方法无法解决的问题创建软件。尤其是，以前用于视觉对象检测和识别、语音识别和语言翻译的方法的性能还不够好，无法使用。但随着机器学习的最新进展，我们现在拥有可以执行这些任务的系统，其准确度与人类的表现相当（或多或少）。因此，机器学习提供了一种关键技术，可以实现自动驾驶汽车、实时驾驶指令、跨语言用户界面和语音用户界面等应用。机器学习对于网络搜索引擎、推荐系统和个性化广告也很有价值。许多人预测机器学习方法将引发医学革命，特别是在医学图像的自动收集和分析方面。机器学习也是现代公司许多运营方面的有前途的工具。例如，机器学习可以帮助预测客户需求并优化供应链。这也是训练机器人执行灵活制造任务的关键技术。NSR：为什么机器学习对科学界和社会如此重要？
健康政策 - 牛津大学研究档案
疫苗犹豫可能会削弱结束 COVID-19 大流行的努力。政策制定者需要了解这个问题在国内和全球的规模、性质和驱动因素，以便设计有效的干预措施。为此，我们对 CANDOUR 调查（n = 15,536）的数据进行了统计分析，该调查在 13 个国家/地区进行，约占全球人口的一半。汇总和国家级有序回归模型均旨在确定疫苗犹豫的预测因素以及不接种疫苗的原因。我们发现犹豫程度很高，尤其是在高收入国家。导致中度犹豫的因素与导致极度犹豫的因素不同。对医疗保健提供者的不信任始终是导致更极端犹豫的根本原因。中度犹豫的预测因素因国家/地区而异，但年轻和女性通常与犹豫程度更高有关。虽然政治意识形态在某些国家对疫苗犹豫不决有所影响，但这种影响往往受到收入水平的缓和，尤其是在美国。总体而言，结果表明，可能需要采取不同的干预措施，如大众媒体宣传和金钱激励，以针对中度犹豫和极度犹豫的人群。对医疗保健专业人员缺乏信任导致极度犹豫，这可能反映了社会对科学和机构的深刻不信任，而且很难克服。
策略即参与 - 牛津大学研究档案
1 我们感谢编辑 Tomi Laamanen 以及审稿人提出的批评性和建设性反馈。此外，本文还得到了 John Amis、Phillips O'Brien、Stephanie O'Donohoe、Sascha Schuster 和 Richard Whittington 的批评性评论。