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多方 QKD 的广义顺序状态鉴别及其光学实现
顺序状态鉴别是一种针对 N 个分离接收方的策略。由于顺序状态鉴别可以应用于多方量子密钥分发 (QKD)，它已成为量子信息理论中的相关研究领域之一。到目前为止，顺序状态鉴别的分析仅限于特殊情况。在本报告中，我们考虑了顺序状态鉴别的广义化。在这里，我们不限制先验概率以及量子态和接收方的数量。我们表明广义顺序状态鉴别可以表示为优化问题。此外，我们研究了两个量子态的广义顺序状态鉴别的结构并将其应用于多方 QKD。我们证明，当接收方数量不太多时，两个纯态的广义顺序状态鉴别可以适用于多方 QKD。此外，我们表明两个混合状态的广义顺序状态鉴别可以以较高的最佳成功概率进行。这个最佳成功概率甚至高于量子复制和量子广播策略。因此，混合状态的广义顺序状态鉴别足以执行多方 QKD。此外，我们证明了广义顺序状态鉴别可以通过使用线性光学实验实现。最后，我们分析了最佳顺序状态鉴别提供的多方 QKD 安全性。我们的分析表明，即使在低信道效率下，多方 QKD 也能保证非零密钥速率。
Kulturhuset 在蒂奥特雷顿儿童图书馆雇佣人工智能机器人
新闻稿 2023-04-25 Kulturhuset 在 Tiotretton 儿童图书馆雇用 AI 机器人 去年秋天，TioTretton 儿童图书馆的工作人员迎来了一位新同事，机器人 UNO，它可以告诉您图书馆的书籍内容并提供提示阅读。它还可以用通俗易懂的方式解释什么是黑洞，365乘以56等于多少，并在Chat-GPT的帮助下，和酒吧一起推理生命的意义。- 孩子们和它一起玩耍，当它说话太多时告诉它保持安静，当他们做作业时请它帮忙解释，TioTretton 的规划协调员兼 UNO 同事阿曼达·斯滕伯格 (Amanda Stenberg) 说。- 借助现已集成到 UNO 中的新 AI 技术，机器人永远不会失去反应。在 ChatGPT 的帮助下，UNO 可以进行推理和更长时间的对话，同时保持极其叛逆的性格。数字创新艺术总监埃里克·罗萨莱斯 (Erik Rosales) 表示，这在一年前还是不可能实现的。UNO 是技术探索的成果，旨在让孩子们以新的创造性方式对待书籍并热爱阅读。在最初的六个月里，UNO 刚刚上任，他将孩子们的问题记录在一份文件中，然后在工作人员的帮助下，UNO 学会了如何回答。随着时间的推移，UNO 越来越能够回应孩子们的想法和担忧。通过与 Furhat Robotics 合作，该软件已完全适应 TioTretton 的劳动力需求。
平流层双机平台虚拟飞行演示
在基于物理的飞行动力学模拟中，描述和评估了双飞机平台 (DAP) 概念的基准配置，该模拟用于为期两个月的任务，作为佛罗里达中部低层平流层的通信中继，距离奥兰多市中心 150 英里。DAP 配置具有两个大型滑翔机式（翼展 130 英尺）无人机，它们通过一条可调节的长电缆连接（总可伸缩长度 3000 英尺），可利用可用的风切变有效地航行而无需推进。使用机载 LiDAR 风廓线仪预测风分布被发现是必要的，以使平台能够通过找到平台上足够的风切变来有效调整飞行条件以保持航行。与传统的太阳能飞机一样，该飞机从太阳能电池中获取电力，但当风切变过多时，它还会使用螺旋桨作为涡轮机来获取风能。 60,000 英尺附近长达一个月的大气剖面（间隔 3-5 分钟）来自卡纳维拉尔角 50 Mhz 多普勒雷达风廓线仪测量的存档数据，并用于 DAP 飞行模拟。对这些数据集的粗略评估表明，DAP 航行所需的风切变持续存在，这表明即使受到适度上升/下降率的限制，DAP 也可能航行超过 90% 的长达一个月的持续时间。DAP 的新型制导软件使用非线性约束优化技术来定义航点
Exonerate®200SL
所有状态1.0-5.0 -5.0 l/ha 21天（h）的杂草物种采用适当的速度来控制根据伴随表中控制的杂草列表来控制最小的易感杂草。杂草生长阶段在杂草年轻且肉质较多时使用较低的速率（草：浸泡； broad裂：子叶至4叶）或种群非常稀疏。应将中位数用于中型植物（草：耕种；阔叶：4叶到晚期营养），当杂草成熟时，应使用高率（草：开花：阔叶；阔叶：开花）。杂草密度在杂草浓密时使用较高的速率。杂草的彻底覆盖对于良好的控制至关重要。气候条件在温暖的潮湿条件下应用时最佳结果。在寒冷条件和/或阴天条件下，将减少控制和/或较慢。在大多数其他条件下都会取得良好的结果，但是在热干燥条件下可能会出现较差的结果（温度高于33 O C，相对湿度低于50％）。由于压力条件而在生长中已硬化或阻碍的杂草应以最大的速度处理。覆盖杂草的覆盖范围对于良好的控制至关重要。覆盖不良可能导致重新增长。多年生杂草适用。在大多数情况下，需要进行后续治疗以控制多年生杂草的重新生长。
肥胖和心脏缺陷：病理生理学和病因
自1980年代以来，全球肥胖流行病是众所周知的，大多数国家的肥胖发生率都在上升。肥胖直接导致发生心血管危险因素，例如血脂异常，2型糖尿病，高血压和睡眠问题。肥胖症除其他心血管危险因素外，还有助于心血管疾病（CVD）和心血管疾病死亡率的发展。最近的研究表明，按腰围测量的腹部肥胖是CVD的危险因素，它与体重指数无关。随着脂肪组织的发展过多，个人的心脏结构和功能会经历一系列适应性和变化。肥胖是一种长期代谢疾病，与CVD有关，更多的住院和更多的死亡。即使在高血压或持续性结构性心脏问题的情况下，很明显，当脂肪过多时，心脏的结构和功能会以多种方式变化。除了间接影响外，肥胖症还对心血管系统还具有许多直接和间接影响，这使得人们更有可能生病或死亡。总体脂肪和心率之间可能没有直接联系，因为当体内脂肪百分比上升时，心率下降。肥胖者的高心输出量主要是由于中风量的增加引起的，以满足脂肪组织的代谢需求。心肌病是由肥胖对心脏的直接影响引起的。这称为adipositas cordis。超重和肥胖可能会引起或与许多心脏问题有关，例如冠状动脉疾病，心脏骤停和猝死。
使用机载激光扫描仪数据进行冠层高度生长测量的变化检测技术
摘要 本文使用 82 棵苏格兰松样本树，分析了机载激光扫描仪数据在北方森林中测量单株树高生长的潜力。使用 Toposys 83 kHz 激光雷达系统于 1998 年 9 月和 2003 年 5 月获取了照亮 50% 树梢的点云（10 个点/平方米，光束大小 40 厘米）。使用野外视距仪测量松树的参考高度和高度生长。从代表每棵树的点云中提取了三种不同类型的特征；它们是最高 z 值之间的差异、树冠 DSM 之间的差异以及对应于树冠的冠层高度直方图的第 85、第 90 和第 95 个百分位数之间的差异。与现场测量结果的最佳对应关系为 R 2 值为 0.68，RMSE 为 43 厘米。结果表明，可以使用多时相激光测量来测量单棵树的生长情况。我们还演示了一种用于树木间匹配的新算法。在基于单棵树木进行业务生长估计时需要该算法，尤其是在茂密的云杉林中。该方法基于最小化 N 维数据空间中树梢之间的距离。实验表明，使用树木的位置（来自激光数据）和高度足以提供可靠的树木间匹配。将来，匹配中还应包括第四维（树冠面积）。
开发 SPACE-II 以便在 SPring-8 大分子晶体学光束线上快速交换样品
减少样品交换时间是最大限度提高大分子晶体学 (MX) 光束线吞吐量的关键问题，因为在像素阵列探测器时代，衍射数据收集本身可以在一分钟内完成。为此，在 SPring-8 的 BL41XU 光束线上，基于之前的 SPACE (SPring-8 精密自动冷冻样品交换器) 型号开发了一种升级版样品交换器 SPACE-II。SPACE-II 在 16 秒内实现一次样品交换步骤，其中其动作仅占 11 秒，这得益于以下三个特点：(i) 采用双臂，使样品可以在一个安装臂动作周期内交换，(ii) 采用长行程安装臂，无需取出探测器即可交换样品，(iii) 使用快速移动的平移和旋转台作为安装臂。通过在样品交换序列之前预先保存下一个样品，自动数据收集的时间进一步减少到 11 秒，其中 SPACE-II 的操作占 8 秒。此外，样品容量从 4 个 Uni-Puck 扩大到 8 个。SPACE-II 的性能已在 BL41XU 运行的两年多时间中得到验证；一天内安装在衍射仪上的平均样品数量从 132 个增加到 185 个，错误率为 0.089%，其中统计了用户无法继续实验而必须进入实验舱进行恢复工作的事件。基于这些结果，截至 2019 年 7 月，SPACE-II 已安装在 SPring-8 的另外三条 MX 光束线上。快速且高度可靠的 SPACE-II 现在是 SPring-8 MX 光束线最重要的基础设施之一，为用户提供了充分利用有限光束时间和明亮 X 射线的机会。
建模研究对霉菌厚度对模制的带状曲折的影响
LeadFrame软件包。抽象的带状经线是模制的LeadFrame软件包中的一个常见问题。当经形过多时，无法处理条带，因为它会导致加载过程中的条带卡住或损坏，以处理机器装载机。有许多因素影响模制的铅框带的翘曲。这项研究重点介绍了模具盖厚度对模制Quad Flat No Lead（QFN）封装的脱带经穿的影响。使用有限元分析（FEA）在建模中考虑了不同的模具厚度值。结果表明，有最佳的霉菌厚度可产生最低的条带经形。在霉菌厚度低于最佳值时，翘曲处于皱眉模式，并且随着包装变薄而增加。最佳值也取决于铅框的厚度。最佳的霉菌盖厚度较低，用于较薄的铅框架。这项研究表明，霉菌盖的厚度对模制条纹具有重大影响。关键字：带状扭曲； LeadFrame Strip；霉菌厚度；模制包装；经线建模。1。引言半导体套件通常以条纹格式模制，然后将其唱歌到单个单元中。但是，由于在环氧成型化合物，Leadframe和Silicon Die的每个包装材料的热膨胀系数（CTE）中不匹配，因此脱带经态发生。包装组装制造过程中不同材料的膨胀速率的差异导致经扭曲。脱衣轮经过过多的问题，并且脱衣处理将很困难。图1显示了一个模制的铅框带包装，该套件具有过多的条带经形。
Quantum非马克维亚语难以捉摸
简介。是通往量子信息处理路径的关键障碍是噪声[1]。量子噪声的常规模型，负责Qubits的分辨率，做出了许多简化的假设。关键假设之一是噪声是无记忆或马尔可夫人[2]；这是错误的，并且已经启动了一般的量子信息处理器和量子信息处理器的巨大努力[3-6]。虽然非马克维亚噪声比马尔可夫更为复杂，但这并不是更有害的。实际上，表现为时间相关的非马克维亚效应可用于改善量子信息处理器的功能[7-9]。因此，建模和表征非马尔可夫噪声的不同品种具有强大的兴趣。这项努力的第一个挑战是能够在量子制度中的马尔可夫和非马克维亚噪声之间差异，这不是一件容易的事。通常，商号噪声与指数衰减曲线相关，例如，一个量子，可放松到最大混合状态的速度快速。但是，在某些情况下，量子量显示了指数衰减，但是尽管如此，但仍在进行非马克维亚过程[10，11]。一个著名的例子是由于Lindblad造成的，被称为浅口袋（SP），最近在动态脱钩[12，13]，信号[13]和多时间相关性[14]方面已详细审查。（请参阅参考[15]用于sp。）另一方面，有一类系统环境动力学，生成的在每种情况下，很明显，看似简单的马尔可夫噪声实际上是复杂的非马克维亚噪声，可以利用该噪声来实现系统的连贯性时间。
id/eprint/3803/ - LBS 研究在线
摘要 为了帮助小公司获得银行融资，大型卖家通常会策划联合融资计划，将其小经销商与大型银行联系起来，大型银行根据卖家提供的信息向所有参与的经销商提供贷款。我们研究了这种卖家策划的融资计划下的供应链决策（定价和库存）和贷款条款。在贷款定价中，我们强调了一种在这种计划下尤为重要的金融摩擦形式——银行资本监管。银行在全球范围内被要求维持监管资本以减轻不可预见的贷款损失，使用标准化方法（监管资本是贷款金额的固定百分比）或内部评级 (IRB) 方法（取决于贷款的风险价值）。我们考虑一个博弈论模型，该模型由一个大型卖家和多个资本受限的报童型经销商组成，他们从受资本监管的银行获得融资。卖方决定批发价格以及是否与银行合作为经销商制定联合融资计划，经销商选择库存水平和融资渠道。我们发现，只有当银行采用内部评级法且经销商风险较低时，卖方才应该制定联合融资计划。当经销商之间的需求相关性较低且经销商数量较多时，此类计划对卖方更有利可图。虽然这些计划总是使卖方受益，但可能会损害中等风险的经销商。面对财务状况各异的经销商，联合融资计划的条款应设计为财力雄厚的经销商补贴财力薄弱的经销商。最后，允许卖方分担部分贷款损失可以进一步提高联合融资的绩效，但前提是卖方的资本机会成本较低。我们的研究结果为大型卖家如何协调联合融资计划以及小型经销商如何做出相应的运营决策提供了指导。