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== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
* '''中文标题'''：基于非经验性筛选范围分离杂化泛函精确计算点缺陷能级：以ZnO本征空位为例
* '''发布日期'''：2025-04-18 17:01:33+00:00
* '''作者'''：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1
'''中文摘要'''：我们采用基于非经验调谐的屏蔽范围分离杂化泛函（[[SRSH]]）的[[密度泛函理论]]（[[DFT]]），计算了[[ZnO]]中本征锌空位和氧空位点缺陷的电子性质，并预测了它们的热力学和光学跃迁缺陷能级。这些预测结果与现有实验数据及使用经验杂化泛函的先前计算结果高度吻合。这种非经验的第一性原理框架能够精确预测体材料和缺陷能级光谱的相关量，从而以较低的计算成本，实现缺陷物理领域中基于非经验杂化泛函的高精度[[DFT]]计算。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
* '''中文标题'''：量子信息科学与工程教育全景：从物理基础到跨学科前沿
* '''发布日期'''：2025-04-18 14:41:58+00:00
* '''作者'''：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
* '''分类'''：physics.ed-ph, quant-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1
'''中文摘要'''：[[量子信息科学与工程]]（QISE）教育正迅速引起多学科领域的关注，[[高等教育]]需要适应这一变革趋势。尽管QISE教育目前仍以[[物理学]]为主要基础和核心，但该领域正日益呈现[[跨学科]]特性。为了解QISE教学及[[量子]]相关课程在各学科的分布现状，需要系统梳理现有教育格局，明确发展潜力空间。虽然近期已有研究对QISE入门课程进行特征分析，但美国QISE及量子相关教育的全貌仍缺乏整体描绘。我们分析了1,456所美国高校的课程目录，发现61所院校开设QISE学位项目（主要集中在博士培养单位），其中物理学、[[电气与计算机工程]]（ECE）及[[计算机科学]]（CS）是主要支撑学科。所有院校中识别出8,000余门含"量子"关键词的课程，但约三分之一院校未开设相关课程。另发现500余门QISE专项课程，集中于博士培养单位，主要分布在物理、ECE和CS领域。物理学在提供普通量子相关课程（约4,700门）和QISE专项课程（约200门）方面均居首位。跨学科分析显示，QISE主题正被引入非专项课程，这可能是扩大教育覆盖面的有效策略。我们的数据集和分析提供了迄今为止最全面的美国量子教育概览，所有数据已在quantumlandscape.streamlit.app公开共享。期待这些发现能为[[量子生态系统]]的课程设计、人才培养和[[教育政策]]制定提供支撑。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
* '''中文标题'''：基于非经验性筛选范围分离杂化泛函精确计算点缺陷能级：以ZnO本征空位为例
* '''发布日期'''：2025-04-18 17:01:33+00:00
* '''作者'''：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1
'''中文摘要'''：我们采用基于非经验调谐的屏蔽范围分离杂化泛函（[[SRSH]]）的[[密度泛函理论]]（[[DFT]]），计算了[[ZnO]]中本征锌空位和氧空位点缺陷的电子性质，并预测了它们的热力学和光学跃迁缺陷能级。这些结果与现有实验数据及使用经验杂化泛函的先前计算结果高度吻合。这种非经验第一性原理框架能够精确预测体材料和缺陷能级光谱相关量，从而以较低的计算成本，实现缺陷物理领域中基于非经验杂化泛函的高精度[[DFT]]计算。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
* '''中文标题'''：量子信息科学与工程教育全景：从物理基础到跨学科前沿
* '''发布日期'''：2025-04-18 14:41:58+00:00
* '''作者'''：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
* '''分类'''：physics.ed-ph, quant-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1
'''中文摘要'''：[[量子信息科学与工程]]（QISE）教育正迅速引起多学科领域的关注，[[高等教育]]需适应这一变革趋势。尽管QISE教育仍以[[物理学]]为根基并占据重要地位，该领域正日益呈现[[跨学科]]特性。需要全面了解QISE教学及[[量子]]相关课程在所有学科中的分布情况，以明确QISE教育的现有布局和潜在拓展空间。虽然近期已有研究对QISE入门课程进行特征描述，但[[美国]]尚未形成关于QISE及量子相关教育的整体图景。我们分析了1,456所美国高校的课程目录，发现61所院校提供QISE学位项目（主要集中在[[博士]]授予单位），其中物理学、[[电气与计算机工程]]（ECE）及[[计算机科学]]（CS）是主要贡献学科。所有院校中，我们识别出8,000余门提及"量子"的课程，但约三分之一的研究院校未开设相关课程。另有500余门QISE专项课程集中于博士授予单位，主要分布在物理、ECE和CS领域。物理学在提供普通量子相关课程（约4,700门）和QISE专项课程（约200门）方面均居领先地位。跨学科分析显示，QISE主题正被引入非完全专注QISE的课程中，这可能是扩大QISE教育覆盖面的有效策略。我们的数据集和分析提供了迄今为止最全面的美国高等教育[[量子教育]]概览。为确保广泛可及性，所有数据均公开发布于quantumlandscape.streamlit.app。期待这些发现能为[[量子生态系统]]的课程设计、人才培养及[[教育政策]]制定提供支持与指导。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Prevalence estimation in infectious diseases with imperfect tests: A comparison of Frequentist and Bayesian Logistic Regression methods with misclassification correction
* '''中文标题'''：传染病不完美检测下的患病率估计：带误分类校正的频率学派与贝叶斯逻辑回归方法比较
* '''发布日期'''：2025-04-18 07:11:00+00:00
* '''作者'''：Jorge Mario Estrada Alvarez, Henan F. Garcia, Miguel Ángel Montero-Alonso, Juan de Dios Luna del Castillo
* '''分类'''：stat.ME, math.ST, stat.TH
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.15150v1
'''中文摘要'''：摘要：[[疾病]][[流行率]]的准确估计对制定[[公共卫生]][[策略]]至关重要。不完善的[[诊断测试]]可能导致[[误分类错误]]（[[假阳性]]和[[假阴性]]），若不加以修正会扭曲估计结果。本研究比较了四种[[统计方法]]在修正误分类的同时估计[[性传播感染]]（[[STIs]]）流行率及相关因素的效果。这些方法包括：（1）利用已知[[灵敏度]]和[[特异性]]进行外部修正的[[标准逻辑回归]]；（2）联合估计假阳性和假阴性率的[[Liu等人模型]]；（3）采用外部修正的[[贝叶斯逻辑回归]]；（4）基于[[诊断准确性]][[信息]][[先验]]进行内部修正的[[贝叶斯模型]]。数据来自2020-2024年11,452名参与[[HIV]]、[[梅毒]]和[[乙肝]][[自愿筛查]]的受试者。通过原始估计的[[相对变化]]、[[置信区间]]（[[CI]]）宽度和[[系数]][[变异性]]比较各模型的估计结果。Liu模型得出更高流行率估计但CI更宽，且在低流行率场景存在[[收敛问题]]；采用内部修正的贝叶斯模型给出折中估计，其CI最窄且[[截距]]更稳定，表明[[基线]][[流行率]]估计更优。[[信息性]]或[[弱信息性]][[先验]]有助于[[正则化]]估计，尤其在小样本或[[罕见事件]]场景中。误分类修正同时影响流行率和[[协变量]][[关联]]。尽管Liu模型具有[[理论优势]]，但其在[[稀疏数据]]场景的实际[[局限性]]降低了实用性。带有误分类修正的贝叶斯模型展现出[[强健性]]和[[灵活性]]，在[[诊断不确定性]]高的低流行率环境中尤其有价值。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
* '''中文标题'''：基于非经验性筛选范围分离杂化泛函精确计算点缺陷能级：以ZnO本征空位为例
* '''发布日期'''：2025-04-18 17:01:33+00:00
* '''作者'''：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1
'''中文摘要'''：我们采用基于非经验调谐的屏蔽范围分离杂化泛函（[[SRSH]]）的[[密度泛函理论]]（[[DFT]]），计算了[[ZnO]]中本征锌空位和氧空位点缺陷的电子性质，并预测了它们的[[热跃迁]]和[[光跃迁]]缺陷能级。这些预测结果与现有[[实验数据]]及使用经验杂化泛函的先前计算结果高度吻合。这种非经验的[[第一性原理]]框架能够精确预测[[体材料]]和缺陷能级光谱的相关量，从而以较低的[[计算成本]]，实现[[缺陷物理]]领域中基于非经验杂化泛函的高精度[[DFT计算]]。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
* '''中文标题'''：量子信息科学与工程教育全景：从物理基础到跨学科前沿
* '''发布日期'''：2025-04-18 14:41:58+00:00
* '''作者'''：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
* '''分类'''：physics.ed-ph, quant-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1
'''中文摘要'''：[[量子信息科学与工程]]（QISE）教育正迅速引起多学科领域的关注，[[高等教育]]需适应这一变革趋势。尽管QISE教育目前仍以[[物理学]]为基础和核心，但该领域正日益呈现[[跨学科]]特性。为了解QISE教学及[[量子]]相关课程在各学科的分布现状——包括现有教学实践和潜在拓展空间——有必要开展系统性研究。虽然近期已有研究对QISE入门课程进行特征分析，但美国QISE及量子相关教育的整体图景仍缺乏全面描绘。我们分析了1,456所美国高校的课程目录，发现61所院校提供QISE学位项目（主要集中在博士授予单位），其中物理学、[[电子与计算机工程]]（ECE）及[[计算机科学]]（CS）是主要贡献学科。所有院校中，我们识别出8,000余门含"量子"关键词的课程，但约三分之一院校未开设相关课程；另有500余门QISE专项课程集中分布于博士授予单位，主要来自物理、ECE和CS领域。物理学在提供普通量子相关课程（约4,700门）和QISE专项课程（约200门）方面均居领先地位。跨学科分析表明，QISE主题正被引入非专项课程，这可能是扩大教育覆盖面的有效策略。我们的数据集与分析提供了迄今为止最全面的美国高等教育量子教育概览，所有数据均公开于quantumlandscape.streamlit.app。期待这些发现能为[[量子生态系统]]的课程设计、人才培养及教育政策制定提供支持与指引。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Accurate Point Defect Energy Levels from Non-Empirical Screened Range-Separated Hybrid Functionals: the Case of Native Vacancies in ZnO
* '''中文标题'''：基于非经验性筛选范围分离杂化泛函的精确点缺陷能级：以ZnO本征空位为例
* '''发布日期'''：2025-04-18 17:01:33+00:00
* '''作者'''：Sijia Ke, Stephen E. Gant, Leeor Kronik, Jeffrey B. Neaton
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13799v1
'''中文摘要'''：我们采用基于非经验调谐的屏蔽范围分离杂化泛函([[SRSH]])的[[密度泛函理论]]([[DFT]])，计算了[[ZnO]]中本征锌空位和氧空位点缺陷的电子性质。所预测的热力学和光学跃迁缺陷能级与现有实验数据及使用经验杂化泛函的先验计算结果高度吻合。这种非经验的[[第一性原理]]框架能够精确预测体相和缺陷能谱相关物理量，从而以较低计算成本实现缺陷物理的非经验杂化泛函高精度[[DFT]]计算。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Landscape of Quantum Information Science and Engineering Education: From Physics Foundations to Interdisciplinary Frontiers
* '''中文标题'''：量子信息科学与工程教育全景：从物理基础到跨学科前沿
* '''发布日期'''：2025-04-18 14:41:58+00:00
* '''作者'''：A. R. Piña, Shams El-Adawy, Mike Verostek, Brett T. Boyle, Mateo Cacheiro, Matt Lawler, Namitha Pradeep, Ella Watts, Colin G. West, H. J. Lewandowski, Benjamin M. Zwickl
* '''分类'''：physics.ed-ph, quant-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.13719v1
'''中文摘要'''：[[量子信息科学与工程]]（[[QISE]]）教育正迅速引起多学科领域的关注，[[高等教育]]需适应这一变革趋势。尽管[[QISE教育]]目前仍以[[物理学]]为主要基础和核心，但其[[跨学科]]特性日益显著。为厘清[[QISE教育]]现有分布与潜在拓展空间，有必要全面考察各学科中[[QISE]]及相关[[量子课程]]的教学现状。虽然近期已有研究对[[QISE入门课程]]进行特征描述，但美国[[QISE]]及[[量子教育]]领域的整体图景仍缺乏系统性呈现。我们分析了1,456所美国高校的[[课程目录]]，发现61所院校提供[[QISE学位项目]]（主要集中在[[博士授予单位]]），其中[[物理学]]、[[电气与计算机工程]]（[[ECE]]）及[[计算机科学]]（[[CS]]）为三大主导学科。全美高校共开设8,000余门含"量子"关键词的课程，但约三分之一院校未开设相关课程；另识别出500余门[[QISE专项课程]]，集中于[[博士授予单位]]的[[物理]]、[[ECE]]和[[CS]]院系。[[物理学]]在普通[[量子课程]]（约4,700门）和[[QISE专项课程]]（约200门）数量上均居首位。[[跨学科]]分析表明，[[QISE]]主题正被融入非专项课程，这可能是扩大[[教育覆盖面]]的有效策略。本研究[[数据集]]与分析成果首次完整呈现了美国[[量子教育]]全貌，所有数据已公开于[[quantumlandscape.streamlit.app]]平台。我们期待这些发现能为[[量子生态系统]]的[[课程设计]]、[[人才培养]]及[[教育政策]]制定提供参考依据。