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引力退相干：主题概述
引力退相干 (GD) 是指引力在驱动量子系统经典外观方面的作用。由于底层过程涉及广义相对论 (GR)、量子场论 (QFT) 和量子信息中的问题，因此 GD 具有根本的理论意义。有各种各样的 GD 模型，其中许多涉及与 GR 和/或 QFT 不同的物理学。本概述有两个具体目标和一个中心主题：(i) 提出基于 GR 和 QFT 的 GD 理论并探索它们的实验预测；(ii) 将其他 GD 理论置于 GR 和 QFT 的审查之下，并指出它们的理论差异。我们还描述了未来几十年太空中的 GD 实验如何在两个层面提供证据：(a) 区分替代量子理论和非 GR 理论；(b) 辨别引力是基本理论还是有效理论。
从规律性引理到算法公平
在本文中，我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论，计算复杂性，加性组合学，信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义，它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确（校准）预测，而多辅助性是一个严格的较弱的概念，仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关，这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理，在不同领域具有许多重要的含义，包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理，Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理，附加组合中的密集模型定理，在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中，以及零time的计算类似物。因此，多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果，我们然后问：如果我们从多校准的预测指标开始，那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本？此外，在此过程中，我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头，我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域，并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大，更一般的版本，对假元素的表征，以及密集的模型定理。
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
揭示“醉酒”基因导致转变的机制 - AMED
我们发现，由有丝分裂形成的 DPC 的修复优先发生在活跃基因转录的区域（图 1）。在基因转录过程中，RNA聚合酶一边沿着DNA移动一边合成RNA，但DPC的存在会抑制RNA聚合酶的转录。为了探索参与活跃转录区域 DPC 修复的因素，研究人员用甲醛处理细胞，并使用质谱技术全面识别与不再能够转录的 RNA 聚合酶结合的蛋白质。研究结果发现，与遗传性早衰症科凯恩综合征（Cockayne syndrome）的发展有关的 CSB 蛋白与 RNA 聚合酶结合。科凯恩综合征是一种以生长受损、神经退化、光敏感和过早衰老为特征的疾病，是由 CSB 基因突变引起的。已知 CSB 参与修复紫外线造成的 DNA 损伤，但它在细胞内的详细作用尚不清楚。然后，我们使用缺乏 CSB 功能的细胞进行 DPC-seq，发现转录区域中的 DPC 修复被延迟（图 2）。此外，将 DPC-seq 与各种抑制剂相结合的实验表明，蛋白酶体（一种蛋白质降解酶）参与转录区域的 DPC 修复。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
波鸿大学机械学院 ...
• 提高化学能存储和碳基原料领域的学科和方法能力 • 熟悉化学能存储和碳基原料领域的最新发展和技术原理 • 比较不同的化学能存储概念和碳基原料，并评估这些概念在流程链分析中的适用性，并考虑工艺技术方面和应用 • 评估和讨论化学能存储和碳基原料的热力学和动力学方面 • 解释、估计和计算存储技术和概念的潜力、能量密度和效率
卡波圣路易斯公司
兹证明 Morgan Thermal Ceramics 的环境管理体系已获得 Carbo San Luis SA Planta San Luis 的认证：Calle 106 entre 6 y 8, Parque Industrial Sur, (5700) San Luis, Provincia de San Luis, Argentina & Talcahuano 736, 4° Piso, C1013AAP Buenos Aires, Argentina，且仅作为符合 ISO 14001:2015 要求的有效企业认证的一部分。注册范围与圣路易斯工厂设计、开发、生产和供应绝缘、不定形基本和非基本、预制和压制耐火产品及陶瓷纤维有关的环境管理体系，由布宜诺斯艾利斯销售办事处提供支持。