何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者,研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前,他是哈佛大学的摩尔博士后研究员,与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始,他将担任新加坡国立大学校长青年(助理)教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位,2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位,2013 年在普林斯顿大学获得学士学位,与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要:普遍性是指复杂系统普遍属性的出现,这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子,其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述,而该集合仅受少数几个系统参数(例如温度和化学势)控制。局部区域与其补体(“浴”)之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中,我将介绍一种新的普遍行为,它源于某些类型的量子混沌多体动力学,超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合,每个纯态都与局部浴的(投影)测量结果相关。然后,我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布,即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角,并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外,它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法,为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
河滨县和圣贝纳迪诺县——南加州内陆地区——可能成为美国最具吸引力的太阳能地区。这里具有独一无二的自然优势,需要制定政策和建立地方税收结构来推动太阳能事业并利用其已经相当可观的本地投资。随着该地区不可避免地发展以及加州朝着其 2030 年可再生资源目标迈进,我们有机会在发展与良好的环境政策、人口增长与充足可靠的能源之间取得平衡。实现这些目标的手段在于扩大太阳能发电规模并接受选址、融资、输电、互联和运营太阳能装置的挑战。潜在的经济、社会和环境效益为河滨县和圣贝纳迪诺县争当“太阳谷”提供了令人信服的理由。
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法,并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类,开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来, CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果,因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中, Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型, PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图,然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征,同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题,基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时,冻结 CLIP 的图像编码器,使用深度图编码器提取深度图特 征,该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间,该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型,并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐,大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是,基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性,从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外, PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上,通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述,显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题,通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息,使图像和文本对齐更具有 一致性,从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
没有成功或满足他们在传统学校中可以实现的经验。ofy-san Bernardino将个性化的学习计划与自尊和领导力发展以及严格的大学预科课程相结合,以确保所有学生在过去的学校经历中,在二级学习后毕业或进入就业市场时都会增加他们的选择。学生参加了一项综合或替代学校课程的高中文凭或重新进入高中文凭或重新进入的课程。该计划的注册是自愿的。ofy-san bernardino为学生提供了以下机会:(a)在家里和学习中心学习小组,一对一地与辅导员和教练合格,(b)核心和选修课的完整课程,以及(c)获得职业和学术咨询。
心理学:理论与实践,22(2),487-515。圣保罗,SP,5 月 - 8 月。 2020 年。ISSN 1516 - 3687(印刷版),ISSN 1980 - 6906(在线版)。 doi:10.5935/1980 - 6906/心理学。 v22n2p487 - 515.评估系统:双盲评审。麦肯齐长老会大学。
9 Ako:教学学士学位10学士学位12学士学位13学士学位14刑事学士学位14刑事学士学位15数据科学学士学位16荣誉学士学位17荣誉学士学位17具有荣誉的工程学学士学位,带有荣誉学士学位18与环境科学学士学位18荣誉学士学位,荣誉荣誉学士学位19学士学位22贝尔斯·森林科学22贝纳尔·贝克斯·贝纳斯·贝纳尔·贝克斯·贝纳尔·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳斯·贝纳尔·贝纳斯22产品设计学士学位25心理科学学士学位26科学学士学位27社会和环境可持续性学士学位28社会工作学士学位荣誉
了解嘈杂的中等规模量子(NISQ)设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里,我们解决了一个问题,即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是,我们在一个维度(或1d Noisy RCS)中研究嘈杂的随机回路采样,作为一个简单的模型,用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是,我们通过矩阵产品运算符(MPO)模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学,并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力,我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明,对于我们考虑的两个QUITAT的错误率,存在一个特征性的系统大小,添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是,我们表明,在特征系统的大小上面,有一个最佳的电路深度,与系统大小无关,其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是,最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
简介和背景 本综合土地利用规划 (CLUP) 依据加州公共事业法典**第 4 章第 3.5 条制定。本规划由机场规划顾问 Ray A. Vidal 与圣贝纳迪诺县机场土地利用委员会 (ALUC)、赫斯珀里亚市规划部以及赫斯珀里亚机场所有者 Mojave Aviation, Inc. 的工作人员共同制定并得到其协助。航空和机场的独特元素要求在规划机场与周边社区的和平安全共处时要给予特别考虑。因此,加州立法机构颁布了机场土地利用规划法,旨在: - 确保州内每个公共机场及其周边地区的有序发展,从而促进依据第 21669 条采用的加州机场噪音标准的总体目标和目的,并防止产生新的噪音和安全问题。 - 确保机场有序扩张,并采取土地使用措施,尽量减少公众在公共机场周边地区受到过度噪音和安全隐患的影响,只要这些区域尚未用于不相容的用途,从而保护公众健康、安全和福利。法规规定的遵守机场规划法的一般机制是各县建立 ALUC。在