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征文工作和组织中的时空模式
工作和组织性质的不断演变，在各种组织领域和职业中催生出多种前所未有的时空模式，尤其是在疫情加速数字技术的采用之后。人们越来越认为，当代某些形式的工作是一种“随时随地”发生的“短暂而不稳定的连接活动”（de Vaujany 等人，2021 年，第 688 页），而其他形式（如护理工作和建筑工作）则相反，仍然受到时间和空间的高度限制。与此同时，疫情进一步刺激了人们从事白领/专业工作的方式的变化，尤其是在组织中。这挑战了传统的以时间和空间为基础的工作理解，例如在办公室，工作量和日程安排以时钟为标志（Gregg 和 Kneese，2019 年）。相反，生产力与物理位置和规定的时间脱节，增加了“组织的地形”（Beyes 和 Holt，2020 年）。尽管我们最近目睹了工作结构、实践和关系以及工作模式和人们在工作中互动方式的深刻变化（例如，Bertolini、Fullin 和 Pacetti，2022 年；Cappelli 和 Keller，2013 年；Eurofound，2023 年），但这些转变尚未在理论和实证上得到充分探索和理解。例如，在传统的从属就业环境（例如，公共部门）中，远程工作的普及和更短的工作周的采用，以及在自由职业和按需工作中发现的其他混合形式的空间和时间管理，这些最终导致了“数字游牧主义”的概念（例如，Aroles、Granter 和 de Vaujany，2020 年）。或者，再考虑一下协作或共享工作空间的兴起和正常化（例如，Resch、Hoyer 和 Steyaert，2021 年）（包括联合办公空间、晶圆厂实验室、办公室咖啡厅，还有火车和地铁），其基础是这样的理念：组织在流动的环境中运作，处于新旧组织实践的交汇处（Schreyögg 和 Sydow，2010 年），跨越不确定的行动领域（Child 和 McGrath，2001 年），以及在瞬态关系的动态中（O'Mahony 和 Bechky，2008 年）。在这样的框架下，技术可以发挥核心作用，但甚至可以——相当矛盾的是——被视为理所当然（Sorrentino、Tirabeni 和 Toraldo，2022 年），这一考虑值得进一步思考。此外，生活与工作、生产与消费、自主工作与从属工作、有偿工作与无偿工作之间的传统界限正在变得模糊，这正在改变工作实践，重新定义工作场所互动的框架（Fineman，2012 年）。与更传统的工作方式不同，新的工作模式经常在既定的制度化就业框架之外实施（OECD，2018 年），从而导致工作多样化
用于弯曲时空动力学的量子场模拟器
P. Jain, S. Weinfurtner, M. Visser, CW Gardiner, 玻色-爱因斯坦凝聚态中的弗里德曼-罗伯逊-沃克宇宙模拟模型：经典场方法的应用, PRA 76, 033616 (2007)
基于 Transformer 架构的脑电图注意力估计时空分析
摘要 — 多年来，了解大脑机制一直是许多不同领域的重大研究课题。脑信号处理，尤其是脑电图 (EEG) 近年来引起了学术界和工业界的日益浓厚兴趣。其中一个主要例子是旨在连接大脑和计算机的脑机接口 (BCI) 数量的不断增加。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，使我们能够从 EEG 信号中检索注意力状态，即对特定任务的关注程度。以前的方法通常通过电极考虑 EEG 中的空间关系，并在基于循环或卷积的架构中对其进行处理，而我们在此建议还利用基于变压器的网络来利用空间和时间信息，该网络已经在许多机器学习 (ML) 相关研究（例如机器翻译）中显示出其优势。除了这种新颖的架构之外，还对特征提取方法、频带和时间窗口长度进行了广泛的研究。所提出的网络已在两个公共数据集上进行了训练和验证，与最先进的模型相比取得了更高的结果。除了提出更好的结果外，该框架还可以用于实际应用，例如注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状或驾驶评估期间的警惕性。
平行时空的自我注意力集CNN的电动机...
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
模仿生物学计算系统中的时空行为
摘要对应对“大数据”的需求不断增长（基于或在人工智能的协助下），以及对更完全理解大脑的运作的兴趣，刺激了欧特的启用，以构建来自廉价的常规组件的生物学模拟计算系统，并构建neurol od eare die earo earo earo neuro-neuro-morphic systems）计算系统。在一侧，这些系统需要异常数量的处理器，这引入了性能限制和非局部缩放。在另一侧，神经元操作与常规工作负载差异很大。The conduction time (transfer time) is ignored in both in conventional computing and ”spatiotemporal” compu- tational models of neural networks, although von Neu- mann warned: ” In the human nervous system the con- duction times along the lines (axons) can be longer than the synaptic delays, hence our above procedure of ne- glecting them aside of τ [the processing time] would be unsound ” [1], section 6.3。仅这种区别就可以模仿技术实施中的生物学行为。此外，计算中最近的问题引起了人们对时间行为的关注，即时间行为也是计算系统的一般特征。已经注意到了他们在生物系统和技术系统中的某些影响。在这里建议的转移时间正确处理，而不是引入一些“外观”模型。基于Minkowski变换引入时间逻辑，给出了定量洞察
一个时空可解释的模型，用于预测 sgRNA 的...
摘要背景：为避免脱靶效应，越来越多具有更高特异性的Cas9变体被开发出来，这带来了大量的实验数据。传统的机器学习在这些数据集上表现不佳，而基于深度学习的方法往往缺乏可解释性，这使得研究人员不得不在准确性和可解释性之间做出权衡。有必要开发一种方法，不仅在性能上可以与基于深度学习的方法相匹配，而且具有良好的可解释性，可以与传统的机器学习方法相媲美。结果：为了克服这些问题，我们提出了一种基于深度学习的本质上可解释的方法来预测靶向活性，称为AttCRISPR。AttCRISPR的优势在于使用集成学习策略将可用的基于编码的方法和基于嵌入的方法堆叠在一起，具有很强的可解释性。与使用WT-SpCas9，eSpCas9（1.1），SpCas9-HF1数据集的现有技术方法相比，AttCRISPR在几个公共数据集上分别可以达到0.872、0.867、0.867的平均Spearman值，优于这些方法。此外，得益于两个注意模块——一个是空间注意模块，一个是时间注意模块，AttCRISPR具有良好的可解释性。通过这些模块，我们可以在全局和局部层面理解AttCRISPR做出的决策，而无需其他事后解释技术。结论：通过训练后的模型，我们在全局层面揭示了每个数据集中sgRNA（短向导RNA）序列上每个位置依赖性核苷酸的偏好。而在局部层面，我们证明了AttCRISPR的可解释性可用于指导研究人员设计具有更高活性的sgRNA。
时空光学涡旋：描述原理和基本性质
本汇编总结了时空光学涡旋 (STOV) 结构和特性的主要物理基础。描述和表征 STOV 的一般方法基于标量近轴高斯波包模型。在此基础上，任意阶的 STOV 结构被视为时空厄米-高斯模式的叠加。这种方法能够以明确且物理透明的形式系统地表征主要的 STOV 特性。特别是，我们分析了 STOV 振幅和相位分布、它们在自由传播和光学系统中的演变、内部能量流和轨道角动量。讨论并定性解释了拓扑决定的 STOV 固有不对称性以及“能量中心”和“概率中心”之间的差异 [Phys. Rev. A 107 , L031501 (2023)]。概述了 STOV 生成和诊断方法，并简要描述了非高斯（贝塞尔型）STOV 的主要特性。最后，考虑了整个文本中接受的标量高斯模型的局限性，并揭示了可能的概括。整个演示可能有助于初步介绍与 STOV 相关的思想及其非凡的特性。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
有关时空编码数字元信息的最新进展和观点
由教授领导的团体独立提出了“数字”元结构的概念。Della Giovampaola和Engheta [1]和Cui等。[2]。基于这些类型的人工材料的基本思想是依赖有限数量的基本包裹物（在最极端的情况下，只有两种），但是能够设计各种复杂的局部操作的能力。每当适用时，这种方法会大大简化设计过程，因为可以通过离散优化策略有效地探索搜索空间[3]。此外，它简化了制造过程，还提高了相对于不可避免的公差的鲁棒性。指的是电磁（EM）跨表面场景[2]，人们可能会想到一组反射元素，例如在接地的介电介电底物上放置的金属斑块，理想地是特征在于单位 - 振幅恢复的特征，并以180的量子响应和量化的量子响应，以量身定量的量子，以量身定量的范围，以量身定量的编码为量子。最简单的二进制外壳，在2位案例中，0°，90°，180°和270°，依此类推。以这种方式，这些元素的每个可能的空间组合可以用数字编码顺序进行等效。在某种程度上，这个概念也可以解释为对所谓的“ Checker-board”元面的概括，该概念具有金属和人工 - 磁性导管元件的定期分布[4]。
重力崩溃，用于k- essence新兴时空
摘要在本文中，我们使用广义Vaidya型度量作为背景来研究K-本质新兴重力的重力下降。我们还分析了该系统的宇宙审查假设。我们表明，新兴的重力度量与新类型的广义VAIDYA指标与无效崩溃的新型类型，并具有K-本质出现的质量函数，在此我们确定了k-本质标量的函数是高级或迟滞时间的函数。这种新型的K-本质新兴的VAIDYA指标使所需的能量条件满足。本地裸露的中心奇异性的存在，奇异的新兴vaidya指标的奇异性的强度和强度是当前工作的有趣结果。