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World File Search System基本概念
1光场的基本概念
在光学介质中，电荷保守性要求在某个位置诱导的光场诱导的电荷密度增加，始终伴随着另一个位置的减少，导致无净宏观诱导的电荷密度。因此，宏观光学场的ρIND¼0和ρ总¼ρext。相比之下，在光学介质中可以存在诱导的J IND6¼0的宏观电流密度。在不含外部源的光学介质中，JExt¼0和ρ总计¼ρeven¼0，但是J总¼J结合了Jcond¼jcond¼jind6¼0：j bound和j bond cond is t is j bound和j cond is t is t to to to optical field均应诱导电流。边界电子极化电流j结合是一个位移电流，始终包含在∂d=∂t项中，但在（1.5）中的J项中不包含。传导电流J Cond也是诱导的电流，但它是由介质中的自由电荷载体携带的。在不存在外部电流和外部电荷的情况下，麦克斯韦方程的形式取决于如何处理传导电流。通常有两种选择。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
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机器学习：简介，基本概念：...
机器学习：简介，基本概念：学习系统的定义，机器学习抽象机器学习的目标和应用是人工智能的一个子场，它使机器无需明确的编程即可学习和模仿智能人类行为或行动。位于统计，人工智能和计算机科学的融合中，是指导机器下一步采取什么行动的艺术，以数据驱动的见解为基础。此过程需要开发算法和模型，这些算法和模型可以通过体验式学习来增强其性能。机器学习围绕从数据中提取知识，促进计算机以学习，预测或制定数据告知的决策。在这种情况下，数据涵盖了各种类型的类型和格式，取决于特定的问题和任务性质。这些包含结构化数据，文本，音频，地理空间数据，图像，时间序列数据，视频，图形，财务数据，人类行为数据等。机器学习算法可以根据其学习方法分为几种类型。监督学习涉及针对分类和回归等任务的标记数据进行培训模型。无监督的学习可与无标记的数据一起用于诸如群集和降低尺寸的任务。强化学习专注于培训代理人通过与环境互动，以奖励或处罚的形式收到反馈来做出决策。深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂的数据，在图像和语音等任务中出色
CAR T细胞的基本概念和适应症
摘要嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法彻底改变了癌症免疫疗法，特别是对于血液学恶性肿瘤。这种个性化方法基于从患者中得出的基因工程T细胞，靶向对恶性细胞表达的抗原。如今，他们提供了新的希望，而诸如化学疗法和放射线等召开疗法经常失败。自2017年第一次FDA批准以来，CAR T细胞疗法已迅速扩展，证明对以前的难治性疾病非常有效，否则结果是令人沮丧的。尽管有希望，但CAR T细胞疗法仍在面临着重要的挑战，包括复杂的制造，毒性管理，影响长期有效性的抵抗机制，有限的获取以及高成本，这些机制继续塑造正在进行的研究和临床应用。本综述旨在概述CAR T细胞疗法，包括其基本概念，临床应用，当前挑战以及血液恶性肿瘤的未来方向。
基本概念列表
数学初级（K-2）数学几何多变量定量推理基本（3-6）数学三角学有限数学定量方法中级中级（7-8）数学前分离率离散数学数学线性代数代数代数代数计算统计数据（3-6）科学物理学 - 基于代数的环境科学中级（7-8）科学物理学 - 基于微积分的天文学地球地球科学微生物学机械工程生物学生物学有机化学健康与医学解剖学健康管理医学管理医学管理医学护理基础护理基础护理基础护理护理精神健康和精神病学元素元素 /饮食元素元素及其人文及其人文及其人文及其人文及其人文读物的培训（K） （3-6）Ela Ell博士写作中层（7-8）ELA初级文学中学（9-12）英语象征逻辑社会科学介绍刑事刑事义介绍哲学哲学介绍性心理学研究方法，社会学文化人类学政治科学
历史唯物主义基本概念导论
让我们以社会效用对象（使用价值）的物质生产为例，它在生产单位（工厂、雇用雇佣劳动的农场等）中以肉眼可见的方式呈现。这种物质生产以“生产力”的存在为前提，其中“劳动力”（工人）启动生产工具（工具、机器）来转化原材料。资产阶级“经济学家”或《资本论》的“经济学家”读者会在这里看到一个简单的技术劳动过程。但只要回过头来回顾马克思，就足以发现这是一种错误的解读。有必要说：生产力是在生产关系的支配下在劳动过程中发挥作用的，而生产关系是剥削关系。如果有工人，他们就是雇佣劳动者，因此受到剥削；如果说有的雇佣劳动者只拥有自己的劳动力，并被迫（因为饥饿：列宁）出卖劳动力，那么就有资本家拥有生产资料，并购买劳动力来剥削它，从中榨取剩余价值。因此，对立阶级的存在就铭刻在生产本身中，铭刻在生产本身的核心中：铭刻在生产关系中。
M2的专业：物理的基本概念
超导磁性和超导性中量子磁杂质的动力学可能是物质的两个竞争阶段。但是，它们的相互作用可能导致物质的新外来阶段，例如拓扑超导性，一种能够藏有主要粒子的物质状态，这是他们自己的反粒子。作为拓扑超导性在本质上似乎并不那么频繁，一种策略是基于在超导底物上建立磁杂质（Fe，Co，Mn，Mn，…）的工程[1]。单个杂质与超导体之间的相互作用导致差距内局部和几乎极化的结合状态[2]。控制和功能化这些量子结合状态是拓扑超导性的途径，但也要实现Qubits [3]。磁杂质的大多数理论描述都依赖于经典的自旋模型，该模型简单地描述了激发光谱，但是人为地打破了时间反转对称性，并且无法正确重现基态退化。尽管许多实验性和理论作品已致力于磁性和超导性之间的相互作用，但几乎没有研究这些结合状态的动力学。由于外部驾驶对于实验探测动力学以及操纵系统拓扑阶段的工具很重要，因此非平衡理论将非常有价值。该提案是我们与实验者在研究原子规模旋转动力学的萨克莱高原上合作的一部分。17，384（2022）。Zhu，修订版在实习中，我们建议研究量子自旋杂质的简单模型的动力学，该模型与零波段极限中的超导底物相互作用[4]并受到时间相关的磁场。[1] L. Schneider等人，自然物理学17，943（2021）;同上大自然纳米。[2] A. V. Balatsky，I。Vekhter和J.-X.mod。物理。78，373（2006）。[3] A. Mishra，P。Simon，T。Hyart和M. Trif，Yu-Shiba-Rusinov Qubit，Phys。修订版x Quantum 2，040347（2021）。[4] K. Franke和F. von Oppen，Phys。修订版b 103，205424（2021）。请，指出哪种专业（ies）似乎更适合于该主题：凝结物理物理学：是软物质和生物物理学：否量子物理学：是的理论物理学：是YES
2D 和 3D 图形的基本概念
4. 汽车和航空航天业：3D 建模既用于车辆及其零部件的设计和测试，也用于广告和营销。许多汽车和飞机的广告都采用了 3D 生成的图像，这些图像看起来非常逼真，几乎不可能分辨出它们不是真实的摄像机镜头。3D 允许进行逼真的模拟，可用于在制造之前测试某个想法或车辆。
人工智能在现实世界中的应用基本概念
通用人工智能/人工智能（AGI，奇点）：代表一种理论形式的人工智能（AI），可以使用类似人类的认知能力解决任何任务。AGI 旨在在广泛的认知功能中表现得与人类一样好或更好。AGI 的确切定义仍存在争议：GPT-4o、CoPilot 和 Gemini 等现代大型语言模型 (LLM) 是 AGI 的早期、不完整（工业 4.0）形式，仍然能够通过一些（图灵）测试。在科幻小说和未来研究中，AGI 是一个常见话题，人们对其对人类的潜在影响（AI 风险）存在争议。
