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加利福尼亚 - 透明式 - 供应链 - 态 -
Amaya Solutions，Inc。DBA美国水化学品（AWC）努力以最高标准的业务开展业务；我们认为，始终保持声音完整性和道德行为至关重要。awc对保护我们的人员，产品和利润的兴趣需要维护以下参数，以确保满足供应链法的加利福尼亚透明度：验证AWC不参与验证其供应商的验证，但希望所有供应商和承包商通过我们的人，我们的产品，我们的惯例以及作为公司来维持正直和卓越的文化。供应商审核供应商有望维护所有相关文件和实践，以表现出对加利福尼亚州供应链法的透明度的遵守声明。
本征态热化假说回顾
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH)，这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础，其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法，论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后，通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制，研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论，探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外，论文还探讨了 Berry 猜想，该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质，进一步支持了 ETH 的基本原理。最后，讨论了支持 ETH 有效性的实验，特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系，本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
对称纯态的在线识别
我们考虑在提供 n 个状态副本时以零误差区分对称纯状态的在线策略。优化的在线策略涉及对每个副本进行局部、可能自适应的测量，并且在每个步骤中都是最优的，这使得它们与视界无关，因此在粒子丢失或突然终止鉴别过程之前具有鲁棒性。我们首先回顾了以前关于使用局部测量实现最大成功概率集的二进制最小和零误差鉴别的结果，这些结果通过对全局测量进行优化来实现，并突出了它们的在线特性。然后，我们将这些结果扩展到具有恒定重叠的三个对称状态的零误差识别的情况。如果状态重叠为正，则我们提供最佳在线方案，对于任何 n 都可实现全局性能，如果重叠为负，则对于奇数 n 可实现全局性能。对于任意复杂的重叠，我们展示了令人信服的证据表明在线方案无法达到最佳全局性能。我们描述的在线方案只需要将最后获得的结果存储在经典内存中，并且测量的自适应性最多减少到两次变化，而不管 n 的值如何。
弱测量量子纠缠态的逆转
利用弱测量及相应的可逆操作，从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程，基于单光子反转理论，提出二体反转操作协议，并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明，该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后，不会中断信息传输，可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下，该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统，在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面，为了实现完全可逆性，量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。
旅游业对生态环境状况的影响
摘要。本文旨在分析旅游业，它是世界经济中规模最大、增长最快的行业之一，其对环境状况的影响具有重大而多方面的社会文化和经济后果。方法论基于科学和特殊的研究方法。使用分析、综合、系统化、分类、概括经济和方法来源的方法。研究表明，旅游业可以成为一种强大的经济工具，但如果规划不当，它可能会对生物多样性和原始环境产生毁灭性的影响，导致滥用水、森林和海洋生物等自然资源。在许多世界旅游发展中心，今天已经感受到缺水现象，这对当地社区的生活、工业的运作、森林的破坏和珊瑚礁的破坏产生了负面影响。本文解决了与旅游业对生态环境状况的多种影响有关的重要问题。旅游业对环境的不利影响同时破坏了沿海地区的主要旅游资源，并严重影响了其他非旅游经济活动。分析认为，当游客的使用水平超出了环境在可接受的变化范围内应对这种使用的能力时，就会产生旅游业的负面后果。事实证明，为了避免这些后果，必须以环境可持续、社会有益和经济可行的方式规划、管理和实施旅游业。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
基于受控量子隐形传态的五量子比特纠缠态多代理签名方案
随着通信技术的升级和量子计算的飞速发展，经典的数字签名方案面临着前所未有的挑战，对量子数字签名的研究势在必行。本文提出一种基于五量子比特纠缠态受控量子隐形传态的多代理签名方案。该方案采用量子傅里叶变换作为加密方法对消息进行加密，与量子一次一密相比提高了量子效率。采用满足量子比特阈值量子纠错要求的五量子比特最大纠缠态作为量子通道，保证了方案的稳定性。安全性分析表明，该方案具有不可伪造、不可否认的特点，能够抵抗截获重发攻击。
UOS研究概要bio_final.pdf-索尔国立大学行业 - 学术合作小组
我们的实验室通过整合文献和毒性大数据来开发化学物质的不良结果途径（AOP）。通过AOP，我们基于新方法方法来提高AI驱动的毒性预测，并通过下一代风险评估（NGRA）开发智能化学管理系统。我们的重点通过分析基于物理化学特性的毒性机制，扩展到在研发阶段开发更安全的材料的安全性逐态（SSBD）。