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World File Search System卓有成效
了解 jec 创新奖入围的 30 名决赛选手...
JEC 创新奖旨在表彰复合材料行业参与者之间卓有成效的合作。在过去 15 年中，JEC 创新奖吸引了全球 1,800 家公司。177 家公司和 433 家合作伙伴因其卓越的复合材料创新而获得奖励。JEC 创新奖根据合作伙伴在价值链中的参与度、创新的技术性或商业应用等标准对复合材料冠军进行奖励。3D 打印，2019 年的新类别 2019 年，国际专家评审团从一百多个申请中选出了 30 名决赛入围者。他们参加 10 个类别的角逐，其中包括新的 3D 打印类别。 “JEC 创新奖计划具有象征意义，表彰了复合材料创新领域的先驱。3D 打印在我们的行业中扮演着新角色。轻质、耐用的材料允许极大的设计自由，而技术可以实现复杂的形状，这对制造商来说很有吸引力。许多制造商已经开始使用它来打印汽车零件、飞机零件或建筑墙壁”，JEC 集团创新内容负责人 Franck GLOWACZ 分析道。“由于提名者的水平很高，JEC 创新奖颁奖典礼应该会非常丰富！” 享有盛誉的国际评审团 • Anurag BANSAL，ACCIONA Infraestructuras 全球业务发展经理
人机交互研究新前景
人工智能 (AI) 涵盖了广泛的计算问题和用例。其中许多问题都涉及到人类如何与人工智能互动或应该如何与人工智能互动等深刻且有时错综复杂的问题。此外，许多用户或未来用户对人工智能是什么确实有抽象的概念，这在很大程度上取决于人工智能应用的具体体现。以人为本的设计方法建议评估不同体现对人类对人工智能的感知和与人工智能互动的影响。由于现实中应用领域和体现的复杂性，这种方法很难实现。然而，XR 在这里为研究人机交互开辟了新的可能性。本文的贡献有两方面：首先，它基于 XR-AI 连续体提供了人机交互的理论处理和模型，作为 XR-AI 组合不同方法的框架和视角。它激发了 XR-AI 组合作为一种了解未来人机界面影响的方法，并展示了为什么 XR 和 AI 的结合对有效和系统的人机交互和界面研究做出了卓有成效的贡献。其次，本文提供了两个针对两个不同 AI 系统研究上述方法的典型实验。第一个实验揭示了人机交互中有趣的性别效应，而第二个实验揭示了推荐系统的 Eliza 效应。本文介绍了所提出的 XR 测试平台的两个典型实现，用于人机交互和界面，并展示了如何进行有效且系统的调查。总之，本文为 XR 如何有利于以人为本的 AI 设计和开发开辟了新的视角。
法律与神经科学的未来
* Glenn M. Weaver，医学博士，Mary Ellen Weaver 法律、大脑和行为主席，法学教授，生物科学教授，以及范德堡大学麦克阿瑟基金会法律和神经科学研究网络（以下简称研究网络）主任。我感谢 Peter Alces 教授、威廉玛丽法律评论和威廉玛丽法学院于 2021 年 2 月 19 日至 20 日构思和主办“想象法律和神经科学的未来”会议。本文扩展了我在第一个小组上的发言，可在 https://www.youtube.com/watch?v=njWi9R4JkFc（第 52:50 至 1:17:15 分钟）上查看。我还要感谢 Jeffrey Schall 和研究网络成员 Richard Bonnie、BJ Casey、Andre Davis、David Faigman、Morris Hoffman、Read Montague、Stephen Morse、Marcus Raichle、Jennifer Richeson、Elizabeth Scott、Francis Shen、Laurence Steinberg、Kim Taylor- Thompson、Anthony Wagner 和 Gideon Yaffe，他们多年来进行了卓有成效的跨学科神经法合作，为本文表达的观点提供了依据。Eyal Aharoni 对文本的部分内容提供了重要反馈。Greg Maczko、Jonathan George、Jamie Michael 和 Divya Bhat 提供了有益的研究协助。还要感谢范德堡大学的进化研究计划。这项工作部分得到了约翰·D 和凯瑟琳·T·麦克阿瑟基金会以及 Glenn M. Weaver 基金会的支持。
斯里尼瓦瑟·拉马努金 - 数学家，因...而闻名
助理教授 数学系，SL Bawa DAV 学院，巴塔拉 摘要 斯里尼瓦萨·拉马努金是一位印度数学家，以其在数论、连分数和无穷级数方面的开创性贡献而闻名，他仍然是数学史上最具影响力的人物之一。拉马努金 1887 年出生于殖民地印度，他基本上是自学成才，尽管受过的正规教育有限，但他还是发展了自己的数学理论。他早期在配分函数、高度合数和模形式性质方面的工作为数论的重大进步铺平了道路。拉马努金与英国数学家 GH 哈代的合作尤为卓有成效，从而发展了几个数学概念，包括著名的哈代-拉马努金数。他在无穷级数方面的工作，尤其是他的快速收敛到圆周率的级数，对数学分析和计算算法产生了深远的影响。尽管拉马努金的一生很短暂——32 岁便去世——但他的发现仍然激励着当代数学研究，尤其是在密码学、统计力学和计算机科学等领域。本文探讨了拉马努金的一生、他在数学方面的主要贡献以及他对现代数学的持久影响，展示了他的工作成果的持久遗产及其在数论和数学计算领域的相关性。
玻色-爱因斯坦凝聚态中涡旋的相位恢复
玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 是物质的一种量子态，其中玻色子粒子在单一本征态中形成宏观种群。预测这种状态的理论 [ 1 ] 等待了 70 年才在实验室中被探索 [ 2 , 3 ]，这一里程碑式的成就开启了近 30 年在超冷原子和量子模拟器领域的卓有成效的研究 [ 4 ]。然而，尽管取得了进展，常用的 BEC 测量技术在提供的信息方面并不完整。成像是 BEC 测量技术的核心。通过将光照射穿过原子云并记录其投射的阴影，可以提取特定状态下原子的密度。通常有两种成像模式：原位，对仍在陷阱内的云进行成像，或飞行时间 (TOF)。后者通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来完成 [ 5 ]；它类似于在光学中测量“远场”的强度。如果粒子在膨胀过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终膨胀尺寸可以忽略不计，则 TOF 图像提供云的动量分布，即波函数的空间傅里叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们可以忽略不计，则测量的动量分布的动能反映初始动能加上相互作用能。这些成像模式仅捕获状态的部分信息，因为它们仅在单个时间点和单个平面上测量密度，无论是原位还是 TOF。然而，BEC 是量子对象，因此它们是物质波 [6]，其特征是振幅和相位。因此，要表征 BEC，必须在它们演化过程中获得其在空间中任何地方的振幅和相位的完整图。因此，依靠这两种模式，创新的
CDC25 磷酸酶在癌症研究和治疗中的潜力：精准医疗的关键
全球癌症负担持续上升，凸显了开发更有效、更精准的靶向疗法的紧迫性。本综述探讨了精准医疗和 CDC25 磷酸酶在癌症研究背景下的影响。精准医疗，也称为定制医疗，旨在通过考虑个体患者的遗传、基因组和表观遗传特征来定制医疗干预措施。识别驱动癌症的特定遗传和分子驱动因素有助于提高诊断准确性和选择治疗方法。精准医疗利用基因组测序和生物信息学等先进技术来阐明癌细胞增殖背后的遗传差异，从而促进定制治疗干预措施的开发。CDC25 磷酸酶在控制细胞周期进展方面发挥着至关重要的作用，作为癌症治疗的潜在靶点，已引起广泛关注。CDC25 失调是各种恶性肿瘤的特征，因此将其归类为原癌基因。这些蛋白质以磷酸酶的形式发挥作用，在激活细胞周期依赖性激酶 (CDK) 中发挥作用，从而促进细胞周期的进展。CDC25 抑制剂通过特异性阻断 CDK 的活性并调节恶性细胞的细胞周期，显示出作为癌症治疗药物的潜力。简而言之，精准医疗为增强癌症研究、诊断和治疗提供了一种可能卓有成效的选择，重点是根据患者的基因和分子特征进行个性化治疗。该综述强调了 CDC25 磷酸酶在癌症进展中的重要性，并将其确定为治疗干预的有希望的候选药物。这句话强调了进行彻底的分子分析以揭示癌细胞复杂分子特征的重要性。
认知研究能为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，这种合作在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工智能系统和系统科学领域中形成了卓有成效的研究方向 [4][10]。然而，经过数十年的相互和开拓性合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种碎片化促进了一些能够在特定领域（如计算机视觉或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人能力的人工智能系统的发展。但另一方面，它却建立在分而治之的方法之上，严重阻碍了跨领域合作和科学研究，这些研究旨在更全面地了解自然智能和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发式人工智能系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域开展更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“自然智能和人工智能之间的差距仍然巨大”[21]，而这一领域的研究现在似乎对于开发更好的人工智能系统至关重要。特别是，认知研究可以对一系列似乎对人类来说特别容易完成的任务提供有用的见解（由于自动采用
职位描述
• 制定并使用卓有成效的采购策略来管理所有 IMG 公司的药品、医疗设备和设备的端到端采购和供应链流程。 • 支持流程开发以确保遵守与质量控制、冷链存储和配送等关键供应链要求相关的要求。 • 管理 IMG 集团公司的一般设备（含资本支出）和外包服务需求的端到端采购和供应。 • 通过审查和测试现有合同、与所有服务提供商的价格表来展示合同谈判和成本管理方面的专业知识，并确保所有集团公司（包括医疗服务提供商）获得一致的最佳价格。 • 创建和维护预审合格的服务提供商和业务合作伙伴的数据库，并确保供应商盈利 • 领导战略供应商/供应商关系管理，以不断识别流程改进和成本降低机会并确保有利可图的条款。 • 批准所需商品和服务的订购并最终确定订单和交货的购买细节 • 跟踪和报告关键功能指标，以降低费用并提高整个集团的效率 • 与关键人员合作，确保公司规格和期望的清晰性 • 执行供应合同和协议的风险管理并预见供应商和客户的比较谈判能力的变化 • 对采购和购买负全部责任并报告您负责的任何资源滥用/违规行为。 • 监控和预测未来的需求水平并跟踪库存水平，以确保维持足够的库存以及所有材料和设备的安全适当存储 • 团队管理，参考流程遵守、入职培训和绩效管理。确保对部门所有新员工进行入职培训 • 履行分配给您的任何其他职责。
2024-2026 年战略警务计划
这一变化背后的驱动力在于当今全球化的技术、通信和金融世界。这些进步不仅助长了非法企业，还使各行各业的职业罪犯得逞。这一现实需要我们了解国际有组织犯罪和恐怖主义网络——这是警务界广泛接受的范式。世界各地的执法机构必须采用互联互通的网络结构来有效应对这些威胁。开曼协会对现代化警察服务不断变化的期望与我们减少犯罪和加强公共安全的承诺产生了强烈共鸣。将我们的社区视为核心利益相关者是改进我们警务服务的关键。我们必须以发现驱动的学习为基础，保持敏捷和创新。作为领导者，我们必须鼓励在符合我们国家决策模型 (NDM) 的地方做出决策，而不能让旧习惯破坏组织的创造力。这种敏捷、创新的思维方式需要扩大警民伙伴关系和磋商，同时不断评估公众对 RCIPS 的满意度。我们生活在一个犯罪被美化并经常被用作引诱年轻人的手段的世界。开曼群岛也未能幸免于此问题，因此，我们必须齐心协力实施应对青少年暴力挑战的战略。这是一种多学科方法，涉及加强和多样化我们的社区参与，以阻止我们的年轻人发展反社会行为。RCIPS 秉承关爱、合作和负责的原则，努力与我们的合作伙伴合作并实施卓有成效的战略，为我们的社区提供服务。我们认为，合作对于制止犯罪活动和遏制反社会行为至关重要，并将使开曼群岛成为犯罪分子的敌对环境。
非均匀磁场作为量子速度极限的助推器
量子速度极限 (QSL) 定量估计了量子信息处理的速度 [1]。其历史根源深深植根于量子力学的基础中。因此，QSL 的首次出现是在能量-时间不确定关系的背景下 [2]。QSL 时间设定了两个量子态之间演化时间的下限。受海森堡能量-时间不确定原理的启发，Mandelstam、Tamm (MT) [2] 和 Margolus、Levitin (ML) [3] 推导出量子系统在状态之间演化所需的最短时间界限。这些界限结合起来，为封闭量子系统提供了 QSL 时间的严格界限。它们最初是为连接两个正交态的演化而开发的，随后被推广到任意初始混合态以及非正交态之间的演化 [4]。最近开发了另一种基于状态间几何距离的方法 [5]。近十年来，在开放量子系统 [ 6 ] 的背景下，QSL 的定义得到了发展 [ 7 – 9 ]。QSL 的概念已用于阐明量子信息 [ 10 ， 11 ]、开放系统 [ 12 – 15 ]、量子系统控制 [ 16 ] 和量子热力学 [ 17 ， 18 ] 的各个方面。此外，利用因果关系和热力学，重要的 Bremermann-Bekenstein 边界 [ 19 ， 20 ] 将每比特信息的能量成本与 QSL 时间联系起来。QSL 概念可用于解决的另一个基本问题是量子态的固有稳定性 [ 21 ]。近年来，量子信息思想与相对论量子力学的相互影响尤为卓有成效。相对论量子模拟影响了 Leggett–Garg 不等式 [ 22 , 23 ]、弯曲时空探测 [ 24 ]、几何相位 [ 25 ] 和中微子和中性介子等亚原子粒子相干性 [ 26 ] 的发展。它还引发了对 Unruh 效应的研究 [ 27 ]。此外，在最近的一项研究中 [ 28 ]，研究了非局域性对信息传播速率（以蝴蝶速度为特征）的影响，结果表明，随着磁场的增大，非局域性会增大。