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基于脑电图的闭环脑刺激控制系统设计
摘要：本研究利用脑机接口（BMI）技术设计了一种用于缓解癫痫发作的闭环脑刺激控制系统方案。在控制器设计过程中，考虑了涉及脑血流、葡萄糖代谢、血氧水平依赖性和信号控制中的电磁干扰等实际参数的不确定性。引入适当的变换将系统表示为规则形式以便于设计和分析。然后开发了使滑模运动渐近稳定的充分条件。结合 Caputo 分数阶定义和神经网络（NN），设计了一种有限时间分数阶滑模（FFOSM）控制器以保证滑模的可达性。闭环跟踪控制系统的稳定性和可达性分析给出了参数选择的指导方针，基于综合比较的仿真结果证明了所提方法的有效性。
西北太平洋的热带气旋生成
西北太平洋的热带气旋生成通常以早期对流最大值为特征，该最大值先于热带低气压的首次出现。对流是通过 3 小时 GMS 卫星数据的冷红外温度阈值指定的云区来量化的。假设这种对流最大值代表与热带气旋生成有关的重要过程，并且是对大规模（天气尺度）强迫的响应。描述了一个概念模型，其中早期对流最大值被视为热带气旋形成的必要但不充分条件。对流最大值的响应导致风场发生重要变化。一个弱的中尺度涡旋开始形成，它位于预先存在的热带扰动的较大范围的气旋环流内。然而，中心海平面气压的首次大幅下降和由此导致的地面风速的增加发生在热带气旋形成的后期。这种早期对流最大值和相关的中尺度涡旋的形成比首次被指定为热带风暴平均早 3 天左右。
逻辑语境性和非局部性的条件
语境性和非局域性是量子统计所表现出的非经典性质，其含义深刻影响着量子理论的基础和应用。在本文中，我们对逻辑语境性和不等式证明提供了一些见解。前者可以理解为语境性的可能性版本，而后者是指不基于某些非语境性（或贝尔）不等式违反的量子语境性和非局域性的证明。我们所说的“可能性”是指结果的可能性描述，这些结果为布尔变量，当相应概率严格大于零时，其值为 1，否则为 0。本研究旨在从我们所谓的可能性悖论中建立这两个概念之间的桥梁，可能性悖论是一组可能性条件，其发生意味着语境性和非局域性。作为主要结果，我们证明了可能性悖论的存在，其发生是一类非常重要的场景中逻辑语境性的必要和充分条件。最后，我们讨论了这些可能性悖论的完整性所带来的一些有趣的后果。
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
西北太平洋热带气旋形成...
西北太平洋的热带气旋生成通常以早期对流最大值为特征，该最大值先于热带低气压的首次出现。对流是通过 3 小时 GMS 卫星数据的冷红外温度阈值指定的云区来量化的。据推测，这种对流最大值代表与热带气旋生成有关的重要过程，是对大规模（天气尺度）强迫的响应。描述了一个概念模型，其中早期对流最大值被视为热带气旋形成的必要但非充分条件。对流最大值的响应会导致风场发生重要变化。一个弱的中尺度涡旋开始形成，它位于先前存在的热带扰动的较大范围的气旋环流内。然而，中央海平面气压的首次大幅下降和由此导致的地面风速的增加发生在热带气旋生成的后期。这种早期对流最大值和相关的中尺度涡旋的形成比首次指定为热带风暴平均早约 3 天。
具有本土偏好的小型开放经济中的最优货币政策
我们分析了一个小型开放经济中最优货币政策，其特点是消费偏向本土。我们的框架的独特之处在于将拉姆齐型分析应用于近期开放经济新凯恩斯主义文献的模型。我们表明，消费偏向本土是促使开放经济货币政策制定者偏离严格加价稳定策略并考虑某种（最优）汇率稳定的充分条件。我们关注两种情况下的最优政策设定：企业提前一个时期设定价格，以及以逐步方式设定价格，但要考虑调整成本。虽然第一种设置允许我们分析性地突出本土偏好作为均衡加价波动的独立来源，但第二种设置允许研究未来预期对最优政策问题的影响以及本土偏好对最优通胀波动的影响。尤其是后者，与贸易开放度呈U型关系，而汇率波动性则随着开放度单调递减。
人工智能与高性能数据驱动医疗。
摘要 数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的数量从四面八方涌来，随着 iCloud 作为大数据 (BD) 存储平台的扩展，我们别无选择，只能求助于集成了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 子系统的人工智能 (AI) 系统。人工智能在医疗保健领域的兴起是我们近期和长期不可避免的事件。我们绝对需要人工智能，以便能够毫无疑问地在战术和战略上处理这些 BD。关键词：医疗保健、现代生活、人工智能、机器学习、深度学习、心脏病发作和中风、数据分析和预测、通用分离值 (CSV) 数据简介：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 已被人类所熟知，并且与当今的创新技术方法（例如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 作为 AI 的集成子系统）相结合，为我们日常生活带来了极大的增强。人工智能 (AI) 在医疗保健应用中的兴起是不可避免的，大数据和机器学习以及随之而来的深度学习 (DL)（即参见图 1）等充分条件正在影响我们现代生活的大多数方面，从娱乐、商业、银行业、体育、网络安全、可再生和不可再生能源以及医疗保健。
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。
循环经济的定义
在可持续发展领域，很少有概念像循环经济一样受欢迎且具有影响力。循环资源利用是对当前资源利用不可持续性的几种应对措施之一，而这种不可持续性是可持续发展的一个关键问题。经济作为一个开放的子系统，嵌入在一个资源有限的更大的生态系统中（van den Bergh，2001）。这两个系统相互依存（Costanza，1991）。生态系统规定了经济活动的物理极限，而经济系统影响着生态系统的源和汇（Goodland 等人，1992）。循环经济有望将两者结合起来。通过闭合循环，即重复使用相同的资源，资源可以得到更可持续的利用。在完美的状态下，循环经济不需要进一步的原始资源（Figge 等人，2017）。这一前提的简单性和逻辑性导致了大量关于循环经济的学术文章的出现：从十年前的 99 篇学术文章增加到 2022 年学术期刊上的约 4,000 篇。此外，我们可以在实践中看到它的受欢迎程度，例如，公司经常在其可持续发展报告中讨论循环经济的优点。简而言之，循环经济在任何关于可持续发展的讨论中都无处不在。鉴于出版物的丰富以及研究人员、从业者和政策制定者的兴趣，定义循环经济的评论文章非常受欢迎也就不足为奇了：评论和定义在迅速扩展的研究领域中发挥着重要作用，因为它们提供了指导和结构。它们有助于理解一个概念包含什么以及它与其他相关概念有何不同。不幸的是，在循环经济的范围内，许多文章在这方面都存在不足，因为它们没有正确定义这个概念。一般来说，定义由两部分组成：要定义的术语（“定义项”）——例如“循环经济”——以及该术语的定义（“定义项”）——例如循环经济的含义。一些简单的规则决定了定义是否有价值。好的定义由需要满足的必要和充分条件组成。只有这样，我们才能决定某事物是否属于（或不属于）要定义的术语。当满足充分条件时，某事物将属于该术语——无一例外。必须满足必要条件，某事物才有可能属于该术语，但并不能保证它会这样做。条件可以是充分的、必要的或充分且必要的。好的定义的一个标志是没有反例：只要有反例，定义就是有缺陷的。与此相关，好的定义既不太宽泛也不太狭窄。如果定义不能容纳定义项的所有实例，则定义太狭窄。相反，如果它允许的实例比定义词多，那么定义就太宽泛了。总之，好的定义应该只关注本质，同时将术语与其他相关概念区分开来。
人类基因组计划及其对人类疾病研究的影响
疾病与正常生物过程的改变有关，可能由传染源、环境影响、遗传异常或这些因素的组合引起。人类疾病的传统研究方法是将受影响的组织与未受影响的组织进行比较。此类研究通常会揭示生化和生理差异，在某些情况下，这些信息可用于制定适当的治疗方法。虽然这种方法已导致许多疾病的成功治疗，但它常常无法确定疾病本身的根本病因。事实上，受影响组织中遇到的差异通常是由于次要影响而不是主要缺陷的后果。但是，在 DNA 序列改变（即突变）导致疾病的情况下，可以通过完全不同的途径（即使用遗传学）识别根本缺陷。通过遗传学方法研究疾病利用了这样一个事实：所有人类都有几乎相同的“DNA 蓝图”。DNA 序列本身中一个或几个位置的改变往往是引起遗传疾病症状的必要和充分条件。识别此类致病突变为研究和了解导致该疾病的基本生物学缺陷提供了机会。