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最小三角形场景中的后量子非局域性
非局域性研究历来集中在爱因斯坦-波多尔斯基-罗森悖论和贝尔不等式的情景上。在这种所谓的贝尔情景中，单个源发射出成对的粒子，这些粒子分布在两方之间，双方在空间上分开的位置独立测量这些粒子，然后比较它们的统计数据。近年来，非局域性研究已经超越了贝尔情景，开始考虑网络情景中可能出现的相关性 [1]。网络具有多个独立源，这些源发射粒子，然后根据特定的网络架构在多个方之间分配。例如，最简单的网络称为双局域情景 [2,3]，有两个独立源，每个源分配一对粒子；一个在 Alice 和 Bob 之间，另一个在 Bob 和 Charlie 之间。这与在最简单的纠缠交换形式中遇到的情景相同 [4]。众所周知，与贝尔情景相比，引入多个独立源使得网络中非局域性的技术分析更具挑战性。然而，网络也提供了新的概念见解。例如，这涉及量子力学中复数的使用[5-7]，无需输入的设备独立认证[8]，单光子的非局部性[9]，测量依赖性的上限[10]和广义概率理论的检验[11]。人们已经开发出一些计算方法，主要基于膨胀的想法，从外部限制网络中局域[12]、量子[13,14]和后量子[15]相关性的集合。对网络非局部性的探索已经产生许多针对不同网络架构的非局部性标准，例如双局部场景[2,3,16]、链式场景[3,17,18]、星式场景[19,20]以及许多其他场景（参见例如[21-27]）。一个特别神秘的网络是所谓的三角场景。它包含三个参与方，即 Alice、Bob 和 Charlie，以及三个源，每个源在参与方之间发射一对粒子（见图 1）。这个网络之所以特别有趣，是因为它是最简单的场景，其中每个参与方都通过共享源与其他参与方相连。它可以被认为是全连通图的最简单实例，其中顶点代表参与方，边代表源，每个源都发射彼此共享的独立粒子对。可以在三角中创建非局域性
生物多样性的街景中的栖息地增强
（Shorea Platyclados），Resak Irian（梵蒂冈Rassak），Chendarah（Horsfieldia Irya），Wild Tamarind（Cojoba div>
joule在原子电线背景中加热
作为其研究文化行动计划的一部分，该大学正在提供计划，以认识到更多员工类别的更广泛的贡献，特别是使用叙事简历和信用分类法的概念。它还扩大了内部研究资金的资格标准，使51名研究人员能够获得中央资金参加会议，培训机会，建立投标或合作伙伴关系，进行参与活动等。在2022 - 23年，并引入了桥梁资金，允许今年合同之间的6名研究人员保持雇用。研究文化种子基金，该基金去年支持12个项目（例如促进AHSS ECRS的机会，促进非洲研究人员之间的合作，倡导开放科学实践），现已嵌入敏捷基金中。
文章 使用EEG探索博物馆场景中的用户参与度——以意大利瓦莱达奥斯塔大区MAV工艺博物馆为例
摘要：在过去十年中，博物馆和展览受益于虚拟现实技术的进步，为传统参观创造了互补的虚拟元素。目的是使藏品更具吸引力、互动性、可理解性和可访问性。此外，关于用户和访客参与度的研究表明，真实的情感状态无法通过自我评估技术完全评估，应该采用其他生理技术，如脑电图，以更公正、更成熟地理解他们的感受。为了弥补这一知识差距，这项工作建议采用基于文献脑电图的指标（效价、唤醒、参与度）来分析 95 名访客的情感状态，这些访客在物理或虚拟（在 VR 环境中）与 Museo dell'Artigianato Valdostano di Tradizione 的永久收藏中的五件手工艺品进行物理或虚拟互动，Museo dell'Artigianato Valdostano di Tradizione 是瓦莱达奥斯塔地区的一家传统工艺博物馆。采用极端梯度提升 (XGBoost) 对获得的参与度指标进行分类，并根据问卷答复进行标记。EEG 分析在理解沉浸式体验背后的认知和情感过程方面发挥了重要作用，凸显了 VR 技术在增强参与者认知参与度方面的潜力。结果表明，基于 EEG 的指标与自我评估具有共同趋势，表明将其用作“情感的基本事实”是一种可行的选择。
在庇护所设置背景中缓解水痘（Varicella）的指导
与水痘有关的哪些症状？水痘的经典症状是一种皮疹，变成了发痒的充满液体的水泡，最终变成了结ab。皮疹可能首先出现在胸部，背部和脸部，然后散布在整个身体上。其他症状可能包括发烧，疲倦，食欲不振和头痛。水痘疾病通常持续约4至7天。有些接种水痘疫苗的人仍然可以感染这种疾病。但是，与未接种疫苗的人相比，它们通常具有较轻或没有水泡的症状较轻或没有水泡，并且病情较短。水痘如何传播？水痘通过与皮疹中的病毒颗粒接触或呼吸，很容易通过与水痘或带状疱疹的人密切接触。人们可以在皮疹出现前1到2天将水痘散布给其他人，直到所有水泡都形成结ab。请与您的CDPH庇护所设置团队联系和/或住所医疗保健提供商，以获取案例中停止隔离的建议。暴露于症状发作需要多长时间？接触水痘患者以供某人出现症状时，大约需要2周（但可能只有10-21天的时间）。水痘的并发症是什么？谁有最高风险？水痘通常在儿童中是温和的，但在婴儿，大儿童，成人，孕妇等高风险群体中可能是严重的，并且免疫系统受损。水痘并发症包括皮肤和软组织感染，脱水，肺炎，脑炎和未出生婴儿的先天缺陷。
奥沙西林敏感性测试策略在改变MEC的情景中的作用A阳性金黄色葡萄球菌分离株（OS-MRSA）检测
葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。 金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。 因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。 395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。 这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。 此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。 PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。 VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。 椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。 使用VITEK2和DISC扩散技术显示了1.87％的MEC A阳性MRSA分离株的 oxacillin敏感性。 该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。 使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。oxacillin敏感性。该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。为了将OS-MRSA与MRSA区分开，结合表型和基因型技术至关重要。
在准现实的场景中解码心理努力
摘要：人类的表现因精神资源而有所不同，这些精神资源可成功地追求一项任务。为了监视用户在自然主义方案中的当前认知资源，不仅要衡量任务本身引起的需求，而且要考虑情况和环境影响。我们对18名参与者进行了多模式研究（9名女性，M = 25.9，SD = 3.8岁）。在这项研究中，我们使用功能性近红外光谱（FNIRS）记录了呼吸道，眼部，心脏和大脑活动，而参与者则以同时的情感语音分散注意力进行了军舰指挥官任务的适应性版本。我们测试了通过多模式的机器学习体系结构解码经验丰富的精神努力的可行性。该体系结构包括特征工程，模型优化和模型选择，以结合跨主题分类中的多模式测量。我们的方法减少了对锻炼的可能性，并可靠地区分了两种不同级别的心理努力。这些发现有助于预测不同的心理努力状态，并为在现实应用中跨个体跨个体监测铺平了道路。
在模拟广域搜索场景中开发、测试和评估自主无人机系统：自主系统参考架构的实现
3.1 概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.2 WAS场景设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3 软件设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 3.4 测试定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............47 3.5 迭代开发。..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........50 3.6 自动化测试 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......51 3.7 指标和所需数据 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.8 因子和水平选择 .....................。。。。。。。。。。。。。。。.57 3.9 多重响应优化。.....................。。。。。。。。。60 3.10 总结。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62
关于研究主题的编辑，在不断变化的气候场景中，基因组学和基因编辑工具的最新进展
前所未有的全球气候变化严重影响了我们的环境，并对农业生产力造成了严重威胁（Shahzad等，2021； Cinner等，2022； Ozdemir，2022）。这导致了植物病原体和害虫的新种族的出现，强调的非生物压力，耗尽的水资源和缩水的土地，对全球不断增长的全球人群的粮食安全构成了严重的挑战（IPCC第六次评估报告，2022年）。1960年代中期绿色革命所提供的优势也正在消失，导致脆弱的食品系统（Davis等，2019； John and Babu 2021）。今天的农业面临着遗传侵蚀加剧的新挑战，遗传侵蚀是商业作物的狭窄遗传基础和环境退化。迫切需要使农业更具弹性和可持续性，同时仍在继续发展高产量，抗压力和气候智能的农作物品种。基因组学和基因编辑技术的进步为作物的遗传改善提供了巨大的机会和潜在解决方案（GAO 2021）。通过基因组学和基因组编辑方法开放的大量新型途径归因于有价值工具的演变，例如下一代测序（NGS）方法，即ART基因组型阵列，基因组映射和基因组选择技术，这些技术帮助探索了作物繁殖过程。同样，新的基因编辑平台也允许对农艺上重要的基因进行精确的编辑，从而生成具有所需特征的新品种（Zhang 2020; Ahmad 2023）。这些技术的部署奠定了现代育种的基础，以有效地将隐藏在农作物野生亲戚中的未充分利用的多样性引导到精英基因池中（Sehgal等，2015; 2017; 2017; 2020; 2020; Singh等，2018; Singh等，2021）。
研究全景中的人工智能 - ijrpr
纵观历史，人工智能 (AI) 在研究中的构思和发展是一段令人着迷的旅程 (Russell & Norvig, 2016)。人工智能在研究中的起源可以追溯到 20 世纪中叶，当时人工智能的最初雏形被投入实际应用，主要是在数学和工程等领域。在过去的几十年里，我们目睹了人工智能能力的巨大转变，其中大量的进步无疑扩大了其范围。本论述对现有文献进行了深入回顾，阐明了人工智能在研究方法中的应用 (Kapoor, Dwivedi & Piercy, 2016)。这篇评论是理解人工智能的复杂性、其多种应用以及推动其成为研究方法前沿的因素融合的渠道。文献综述强调了在塑造当代研究方面对机器学习和自然语言处理等人工智能技术的日益依赖。