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从不变本征时角度看波函数的本体论
波函数的所有参数都是在同一时刻定义的，这意味着同时性的概念。在某种相关的问题上，量子力学中的某些现象似乎具有非局部因果关系。这两个概念都与狭义相对论相矛盾。我们建议根据狭义相对论的不变固有时间而不是标准时间来定义波函数。此外，我们将采用薛定谔的原始思想，认为波函数代表一个本体论的云状物体，我们称之为“个体结构”，其有限密度振幅在无穷远处消失。因此，测量作用可以理解为引入一个限制势，该势触发个体结构内固有的非局部机制。该机制通过将波函数与局部高斯相乘来形式化，就像在 GRW 理论中一样，但采用确定性的方式。
从不断增长的自动驾驶汽车车队收集 LiDAR 数据的用途和挑战：对基础设施规划和检查实践的影响
2.1 道路标志检测 ................................................................................................7 2.2 交通监测 ..............................................................................................................10 2.3 路面状况评估 ..............................................................................................12 2.4 几何数据提取与评估 ................................................................................14 2.5 路堤稳定性监测 ......................................................................................16 2.6 车道标记与道路边缘提取 .............................................................................17 2.7 路边物体检测 .............................................................................................22 2.8 视距评估 ......................................................................................................26
从不同角度探究癌症进化
不同于生物体进化（ Leroi 等人， 2003 年； Merlo 等人， 2006 年）。在大多数情况下，生物体已经通过自然选择进行了优化，使得大多数具有表型效应的突变（非中性突变）会使情况变得更糟。对于大多数生物体来说，通常只有极少数有益的突变，而有害的突变则很多（ Bo¨ ndel 等人， 2019 年； Eyre-Walker 和 Keightley， 2007 年）。然而，自然选择并没有优化体细胞的适应性。它们不会在我们的体内尽可能地增殖和存活。恰恰相反，它们的增殖受到严格调控，而且它们经常在出现任何问题的第一个迹象时死亡。这是因为自然选择已经对它们进行了优化，以配合生物体的适应性（ Aktipis， 2020 年）。因此，与增加有机体适应度的突变相比，体细胞中应该存在更多增加细胞适应度的突变。它们甚至可能比对细胞有害的突变更频繁。如果是这样，那么增加体细胞突变率的突变体突变将被正向选择，因为它产生的适应性突变多于有害突变。这对于进化生物学家来说是违反直觉的，但马丁科雷纳的研究表明这是真的。他们发现除了少数必需基因外，几乎没有负面选择的证据，即消除有害突变。但他们发现了大量正向选择的证据，即丰富了增加体细胞适应度的突变。
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
![PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助](/simg/0/0c8b4eda4fc8ae024a47f4fd15f050b785d51a52.webp)
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
如何从不同的数据源中创造价值 - SHRM
正如中国古谚所说，千里之行，难在第一步。没有什么旅程比每小时都在变大的山地景观更令人生畏了。然而，这准确地概括了管理数据和获得最全面、最新和最明智的情报所涉及的任务。Rosslyn Analytics 管理和分析数据已有近十年的时间，它见证了最佳和最差的做法，并吸取了教训，因此它可以帮助公司最大限度地在整个组织中应用信息和情报。所有组织都依赖数据，但他们成功利用数据的能力取决于许多变量，例如数据质量、信息访问、及时性和相关性。尽管所有组织在依赖数据方面都有共同的传统，但他们计划、采用和使用数据的方式却大不相同。我们认为，老式、非科学的数据方法类似于阻碍前几代人成长的饮食无知。缺乏对数据效力及其激发组织每个器官的能力的理解是更广泛的弊病的征兆。在接下来的部分中，我们将探讨这些主题并为激发活力的旅程创建路线图。通过这样做，您将能够确保您的组织不会成为 Gartner 估计的 33% 的财富 100 强组织之一，他们将经历信息