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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
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。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
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
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
维里马格实验室
1 总报告 7 1.1 简介 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2 科学政策 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3 活动概况 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4 单位的组织和生活 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.1 人员.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.2 治理.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3 服务.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.4 常用工具 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.5 预算、管理.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.6 当地人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.7 内部动画 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 亮点 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.6 自动评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.6.1 力量.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.6.2 弱点.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6.3 机会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6.4 威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
马特·尤德
Matthew (Matt) Yoder 是 7-Eleven, Inc. 燃料战略和支持高级副总裁。Matt 负责燃料战略、批发支持、燃料品牌、洗车、环境和商业车队业务。Matt 于 2021 年通过收购 Speedway 加入 7-Eleven，担任首席商务官。在 Speedway 任职期间，Matt 负责采购、业务开发、燃料定价和战略/创新团队。Matt 拥有 30 多年的行业经验，包括营销、战略和财务方面的领导职位。他的职业生涯始于 1991 年，任职于埃克森美孚，担任过各种经销商渠道、定价、规划和财务职位。随后，他于 2001 年加入康菲石油公司，担任美国定价经理，并在战略和营销领域担任过多个职位，直到 2007 年加入 Western Refine。Matt 管理 Western 的零售业务，并在 2013 年新成立的物流 MLP WNRL 成立时领导该公司。2017 年，Andeavor 收购了 Western Refine，Matt 成为零售副总裁，领导美国西南部、西海岸和明尼苏达州的 1,100 多个门店。2018 年，Andeavor 收购了 Speedway，Matt 也加入了 Speedway。Matt 于 1991 年毕业于宾夕法尼亚州立大学，获得市场营销理学学士学位，2001 年获得沃顿商学院工商管理硕士学位。Matt 和他的妻子 Candice 有三个儿子：Levi、Luke 和 Nicholas。
维里马格实验室
Verimag 创建于 1993 年，最初是与 Verilog 公司的混合工业单位，然后从 1997 年开始，作为与 CNRS 、约瑟夫·傅立叶大学（格勒诺布尔 1）和格勒诺布尔 INP 的联合 UMR。2006 年之前，Verimag 由 Joseph Sifakis 管理，此后由 Nicolas Halbwachs 管理。实验室进行的一般研究领域涉及嵌入式计算机系统的设计和验证，倾向于采用形式化方法。现有固定人员41人（教师研究员23人，研究员8人，工程师6人，行政人员4人），其中博士后、合同工10余人，博士生30余人。Verimag 位于约瑟夫·傅里叶大学 (Joseph Fourier University)，位于圣马丁德埃雷斯 (Saint-Martin d’Hères) 和吉埃雷斯 (Gi`eres) 大学校园边缘的两栋建筑内。
维韦克·辛格·维尔马博士
印度加济阿巴德 ABES 工程学院的 AKTU。2015 年 12 月 14 日至 21 日 参加印度 IIT 坎普尔分校 AKTU 价值教育小组举办的“人类价值观和职业道德”教师发展计划。 2015 年 9 月 7 日至 11 日 参加印度加济阿巴德阿贾伊库马尔加格工程学院电子与通信工程系举办的 AICTE 认可短期课程“通过 ICT 实现全球移动通信系统”。 2015 年 7 月 13 日至 17 日 参加印度加济阿巴德阿贾伊库马尔加格工程学院计算机科学与工程系组织的“Dot Net 技术”教师发展计划。 2015 年 4 月 3 日 - 4 日 参加印度加济阿巴德阿贾耶库马尔加格工程学院计算机应用系组织的“可靠信息安全系统的开发、威胁和问题”全国研讨会。 2015 年 1 月 30 日 - 31 日 参加印度加济阿巴德阿贾耶库马尔加格工程学院计算机科学与工程系组织的“自然语言处理”教师发展计划。 2013 年 6 月 11 日 - 14 日 参加印度-德国马克斯普朗克计算机科学中心（IMPECS）与印度贾巴尔普尔 IIITDM 联合组织的高级算法学院（SOAA-13）。3 月 31 日 - 4 月