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状态的量子性和幺正运算
摘要 本文研究了量子态可能具有的各种被认为特有的“量子”性质（纠缠、非局域性、可控性、负条件熵、非零量子不一致性、非零量子超不一致性以及语境性）及其对立面。本文还在以下意义上考虑了它们的“绝对”对应物：如果给定状态在任意幺正变换后仍然具有给定属性，则它绝对地具有该属性。总结了所列属性之间以及它们的绝对对应物之间的已知关系。证明了唯一绝对具有零量子不一致性的两量子比特状态是最大混合态。最后，讨论了有关“经典”和“量子”这两个术语的概念问题。
再次论量子态的现实性
Pusey、Barrett 和 Rudolph (PBR) 定理声称量子态不能被视为仅代表系统的信息。该结果基于 Harrigan 和 Spekkens (HS) 提出的本体论模型框架。在本文中，我们表明 HS 框架存在一个基本问题：它隐含地假设的认知结构不遵循量子力学所规定的结构。也就是说，模型的认知状态与量子密度矩阵之间的映射既不保留信息熵的值也不保留信息熵的顺序。因此，混合状态的认知内容没有以有意义的方式映射。问题源于假设认知状态由单个概率测度表征，这本质上是非语境性的假设。鉴于这个基本问题，每个使用 HS 框架的结果，包括 PBR 定理，都应该仔细重新审视。
关于人工智能在口译中的应用的立场文件
法案草案并未具体说明什么是“认证技术设备”，但说明备忘录中提到了“机器翻译软件” 1 。机器翻译在语音识别复杂方面表现出有限的能力 2 ，例如调制、音量、音调、方言和语言细微差别。在罕见的语言组合或训练数据有限的语言中，这些错误要大得多。即使是很小的错误也会在法律情况下造成严重后果。语言之间的自动转换在未来相当长的一段时间内远非无故障（并且很可能仍然如此）。3 机器翻译只是一种翻译工具，而不是口译服务。它未能充分解决文化差异和语境细微差别，而这些差异和细微差别在高风险口译情况下至关重要，例如捷克共和国案例中设想的具体情况。
可编程通用光子处理器中的情境性、连贯性和维度的实验认证
高维状态的量子叠加使得加密协议中的计算速度和安全性都得以提升。然而，层析成像过程的指数复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量，通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是，我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子比特的有效性。我们还展示了量子询问任务中的优势，并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
学校将人工智能作为一门学科的方法...
让我们从教育语境中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人类大脑处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果以几年前无法预见的方式影响着我们的生活。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型了。每当我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、发展最快的人工智能应用之一。
生成式人工智能的艺术与科学
一种新型工具，俗称生成人工智能 (AI)，其能力是一个备受争议的话题。迄今为止，一个突出的应用是为视觉艺术、概念艺术、音乐和文学以及视频和动画制作高质量的艺术媒体。例如，扩散模型可以合成高质量的图像 ( 1 )，大型语言模型 (LLM) 可以在广泛的语境中生成听起来合理且令人印象深刻的散文和诗歌 ( 2 )。这些工具的生成能力可能会从根本上改变创造者构思和投入生产的创造过程。随着创造力被重新构想，社会的许多领域也可能会发生改变。理解生成人工智能的影响并围绕它制定政策决策需要对文化、经济、法律、算法以及技术与创造力的相互作用进行新的跨学科科学研究。
非柯尔莫哥洛夫概率与量子技术
量子技术的发展是我们这个时代面临的最大挑战之一 [1]。我们正面临着可能产生深远社会影响的重要变化。在相干操控量子系统方面，人们已经取得了令人难以置信的进步 [2,3]。公共和私人投资推动了这些技术的发展。所有这些努力促成了许多公司的成立，这些公司将量子设备推向了商业化 [4]。特别是，量子计算机已经发展起来，可以执行传统计算机难以完成的任务 [5-9]。本文旨在强调与量子技术发展相关的一些问题，这些问题与量子概率的特殊性质有关，这些性质被认为与物理哲学有关。我们将要解决的主要问题之一是：是什么让量子计算机——更广泛地说，量子技术——如此特别？正如我们将要论证的（以及其他人已经强调的），这个问题的答案提出了关于量子理论基础的深层次问题。我们重点关注将量子概率解释为非柯尔莫哥洛夫演算。与此方法相关，量子语境性概念将发挥重要作用。首先，我们将重新讨论量子随机性的概念，它不可避免地存在于所有量子现象中。我们将论证，可以将主要的量子特征理解为实例化真正非经典概率演算的系统存在的表达。量子模拟器（即模仿量子设备的经典系统）缺乏生成真正（量子）语境性的能力。因此，随着模拟的量子比特数增长，它们会消耗可量化的指数资源（例如，参见 [ 10 ]）。与此相关，量子模拟器不能被视为真正随机性的来源。我们将量子信息论描述为当所涉及的概率是非柯尔莫哥洛夫概率时出现的信息论 [ 11 ]。量子系统可以描述为经典概率分布的集合，其相关的布尔代数以错综复杂的方式交织在一起。因此，没有一致的方式来构建全局经典概率分布。特别是，我们展示了
可编程通用光子处理器中的上下文性、相干性和维度的实验认证
高维状态的量子叠加可以提高加密协议的计算速度和安全性。然而，层析成像过程的指数级复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量，通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是，我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子位的有效性。我们还展示了在量子询问任务中的优势，并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
基础设施的气候变化风险考虑相互依存和级联危害
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法，用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的，但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样，跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中，提出了有关关键问题的建议，例如数据收集，数据共享，数据安全，资源需求和监视制度，可以在爱尔兰语境中合理实施。
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GDP的不合适性是衡量爱尔兰经济规模及其增长率的衡量标准，已经有20多年的历史了。在2016年，在爱尔兰语境中使用GDP的问题引起了人们的关注，当时CSO国立帐户数据记录了2015年的GDP增加了不到26％，这一年的就业增长了3.4％。自2015年以来，有证据表明，在CSO发表的官方国民账户中，测得的GDP之间存在差距，并且可以认为是基本的国内经济活动 - 即在爱尔兰进行的经济活动影响了爱尔兰居民的就业和收入。在2021年，GDP可能会夸大了爱尔兰经济的基本增长速度约为三倍。这个盒子概述了GDP与其他与爱尔兰发生的经济活动更加一致的措施之间不断增长的断开连接的原因。