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量子张量网络的几何视图
下文将从广义上讨论量子张量网络，它为我们提供了一种近似和高性能处理量子态的有效方法 [1–3]。由于实际量子计算机应具有大量量子比特，即 n ≥ 1000，基态数为 2 n > 10 300 。这意味着将用户（大）数据输入量子寄存器所需的基本幺正运算数量通常应为同一数量级。因此，只有对某些特殊类型的量子态，才能有效地将此类系统的状态密度矩阵分解为有限的收缩张量族（张量串）。另一方面，几何思想和几何工具，包括量子张量网络几何 [4]，在量子计算和量子信息论中相当常见，尤其是在研究纠缠 [5, 6] 和引力的出现 [7] 方面。本篇短文概述了一种新的几何方法，该方法使用具有相对较少独立参数的量子张量网络来模拟量子态。该方法基于在正常坐标下的协变级数，该级数基于具有适当线性联络的 k（k≪n）四维流形的直积以及相应的曲率和/或挠率；我们只考虑 k = 1 的情况，但显然可以推广到任意 k > 1 的情况。给定一个联络（或一个（伪）黎曼度量），计算曲率和挠率的协变导数，然后计算量子态的系数作为秩为 n 的某个张量的分量。参考文献 [8–11] 中给出了级数系数的明确公式和计算方法。第 2 节包含一些必要的数学准备工作和泡利基中量子态的简要描述。在第 3 节中，我们将讨论该级数的协变级数。 3 量子比特量子系统的状态空间由四维流形建模；我们详细描述了具有零曲率和非零挠率的线性连接的情况的协变展开。第 4 节给出了为三量子比特的量子系统建模 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的说明性示例。
基于人工智能的临床决策支持...
2020 年 1 月之前，医疗界的人工智能和机器学习 (AI/ML) 有很多理由对其领域的最新进展感到高兴。研究表明，基于学习的算法可以准确预测感染性休克的发生 [1]，基于 ML 的模式识别方法可以以皮肤科医生级别的准确度对皮肤病变进行分类 [2]，诊断性 AI 系统可以在常规初级保健就诊期间成功识别糖尿病视网膜病变 [3]，基于 AI 的乳腺癌筛查表现远远优于放射科医生 [4]，ML 驱动的分类工具改善了紧急严重程度指数以外的结果区分 [5]，AI 辅助系统简化了介入工作流程 [6]，算法驱动的组织研究实现了输液中心的重新设计 [7]。许多人可能会认为，经过近 60 年的测试 [8]，医疗领域的人工智能终于达到了成熟度、性能和可靠性水平，可以满足临床实践的严苛要求。然而，仅仅几个月后的今天，这种原本乐观的前景已变得阴云密布。全球医疗系统正面临着一种新型呼吸道疾病 COVID-19 的爆发。截至 2020 年 5 月 29 日，210 个国家已报告超过 5,800,000 例 COVID-19 病例（由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV- 2) 感染引起），导致超过 360,000 人死亡 [9]。虽然一种迅速出现的传染病升级为全球大流行是一种罕见的最坏情况，但它提供了一个观察医疗链中每个环节的弹性的机会。尽管压力巨大，但该链条中的大多数环节都经受住了第一波疫情的压力测试，而备受赞誉的人工智能/机器学习环节似乎已经屈服。然而，这种崩溃不能归咎于缺乏机会——恰恰相反：大众媒体和科学媒体上的几篇文章描述了人工智能辅助工具对患者结果产生积极影响的直接机会。这些应用范围从改进诊断、分类和预测 [10, 11] 到个性化治疗决策支持 [12] 到自动监测工具 [13]。这些基于人工智能的临床决策支持 (CDS) 是本篇观点文章的重点。那么，为什么人工智能辅助的 CDS 工具在抗击 COVID-19 方面的贡献似乎有限呢？
机械工程在体育运动中的作用：设计……
学生，德里公立学校，瓦桑特库杰 摘要 本篇评论论文探讨了机械工程在推动体育科学领域发展方面的关键作用。本文重点介绍将机械原理融入运动表现的各个方面，强调了机械工程在设备设计、生物力学分析、伤害预防和性能优化方面的重大贡献。通过全面回顾现有研究和案例研究，本文展示了机械工程对提高运动表现和改善整体运动成绩的深远影响。通过利用材料科学、生物力学和数据分析方面的进步，机械工程师彻底改变了运动器材设计，生产出更轻、更耐用、符合人体工程学的装备。此外，机械工程技术促进的生物力学分析为人体运动动力学提供了宝贵的见解，从而实现了有针对性的训练干预和伤害预防策略。总体而言，本文强调了机械工程与体育科学跨学科合作在推动创新和突破运动卓越界限方面的重要性。关键词：机械工程、体育科学、设备设计、生物力学分析、伤害预防、性能优化、材料科学、数据分析、跨学科合作、运动表现、运动成果。简介体育科学是一个跨学科领域，涵盖各种科学学科，包括生理学、生物力学、心理学、营养学和运动机能学等。其主要目的是了解和优化人类在体育和体育活动中的表现。多年来，体育科学的进步彻底改变了训练技术、伤害预防策略和整体运动表现。这些进步的一个重要贡献者是将机械工程原理融入体育科学领域。[4] 机械工程专注于机械系统的设计、分析和优化，在提高运动表现方面发挥了至关重要的作用。通过应用力学、材料科学和动力学原理，机械工程师开发了创新的设备和技术，改变了运动员训练、比赛和恢复的方式。[1] 机械工程在体育领域的应用标志着体育器材设计和性能提升的重大变革。从历史上看，体育器材已经从基本的工具发展到
第 22 届 UEAA 会议罗马尼亚布加勒斯特：新研究技术和农业进步基因组编辑在欧盟农业中是否有未来？
+33 559 407 470 通讯作者：Michel Thibier，michel.thibier@outlook.fr 摘要 基因组编辑，尤其是 CRISPR 技术，彻底改变了植物育种方法。世界上许多国家已决定利用它来开辟农业研究和应用的新领域，并适当调整现有的基因生物工程法规，以促进新基因组技术 (NGT) 的实施。世界各地正在进行的工作为植物和动物部门开辟了巨大的前景。欧盟已启动对其在某些植物上的使用的监管审查程序。本次审查质疑欧盟当前提案作为应对欧洲农业挑战的有效性，并得出结论：基于一再重复的预防原则，农业挑战仅被部分考虑在内，因为监管框架仍然非常严格。 关键词：基因编辑、欧盟、农业、监管、创新。引言 可能给农业带来益处的新型研究技术包括使用所谓的新基因组技术 (NGT) 进行基因改造的技术，尤其是卓越的 CRISPR/Cas 基因编辑技术。与后者相关的第一篇重要出版物的两位作者，开发了该技术的 E Charpentier 和 J Doudna (6)，获得了 2020 年诺贝尔化学奖。事实上，与以前的转基因生物 (GMO) 生产技术相比，这项技术是一项技术突破，因为它可以精确地切割可以重新排列的基因组，而不会“在其余基因组中留下丝毫的人工痕迹”，正如法国科学院所强调的那样，由于这种特性，它通常被称为“分子剪刀”(1)。这些基因组变化会修改基因或等位基因的序列，从而导致被编辑生物体产生新的特性。无论是在人类健康（孤儿遗传病）、兽医健康和动物福利，还是在农作物生产中，该技术的应用都非常广泛。本篇综述旨在关注植物，并在第一部分中报告该技术在全世界植物品种创新中的巨大潜力及其当前的进展。在第二部分中，本文介绍了当前的欧盟监管环境、欧盟政治和行政当局的讨论以及 2024 年的最新举措。第三部分将尝试评估当前欧盟提案的有效性，以应对考虑到世界其他地区正在取得的进展的农业挑战。
人工智能可以取代教师吗？
摘要 人们会根据个人经验和观点对人工智能和教师有不同的看法。只有他们当前的行业表现和产出才能得出这一结论。教师已经教了好多年，他们仍然做得很好。毫无疑问，教师对不同年龄段的学生的生活产生了重大影响。与此同时，人工智能是一项正在许多行业迅速发展的新技术。我们将只关注教育主题，因为这是我们研究的范围。教师通过推进社会理解并与时俱进证明了他们的价值。他们通过使用各种策略、工具、示例、属性、歌曲、故事、图表、图解等来帮助学习者理解他们正在学习的内容。教师利用人工智能作为他们的教学辅助工具之一。教师使用人工智能来协助他们完成任务并简化他们的工作，以便他们可以专注于其他事情。真正的挑战来自于教师突然被要求使用技术并使用他们从未听说过的技术来教学生。不过，最令人惊讶的是，在疫情封锁期间，教师们接受了挑战，学会了如何使用技术，并通过笔记本电脑和移动设备的每个屏幕与学生取得联系。人工智能的作用因这一困难而扩大，因为许多院系仍然发现很难跟上技术的发展。人工智能通过简单的应用，帮助减轻了教师和学生的工作量。自新冠疫情以来，人工智能工具的使用显著增加。这就引出了一个问题：人工智能是否有一天会取代教育工作者。本文深入探讨了各种可能性，提出了问题并提供了一个可能的答案，从万花筒的一个角度来看待这种情况，了解到它可能有多种可能的答案。关键词：人工智能、智能、技术、影响、应用简介“人工智能能取代教师吗？”是教育领域众多利益相关者讨论最多、最著名的问题之一。在本篇分析中，我们将详细介绍人工智能、其迄今为止的影响、它如何取代课堂上的教师，以及最初是什么促使人们提出这个问题。人工智能 (AI) 因其快速改进而被融入教育的许多方面，这引发了人们对其如何影响传统教学职责的担忧。虽然人工智能可以提供有价值的支持并增强教育的某些方面，但完全用人工智能取代教师是一个复杂而多方面的问题。支持将人工智能应用于教育的人认为，人工智能有潜力提供个性化的学习体验、提供即时反馈并提供定制的资源以满足学生的个人需求。人工智能系统可以分析大量数据，以发现学习趋势并相应地修改内容。人工智能还可以帮助远程学习，为更多人提供接受教育的机会。然而，批评者对教学中不可替代的人为因素表示担忧，例如同理心、指导以及理解和回应学生情感和社会需求的能力。教学不仅仅是传授知识；它还包括批判性思维、创造力和人际交往能力的发展，许多人认为人工智能缺乏完全解决这些问题的能力。在这次讨论中，人们对教育的方向以及人工智能可能对教育产生的影响提出了重大担忧。随着技术的进步，将人工智能纳入教育环境对教学、伦理和社会的影响至关重要。这项调查要求对人工智能和人类教师的优缺点进行深入的理解，以便找到一个中间立场，使技术能够充分发挥其潜力，同时保持教育过程中至关重要的人为因素。
Acta Innovations • 2022• 第 42 期：27-49
文章历史：2021 年 11 月 1 日收到，2021 年 11 月 29 日收到修订版，2021 年 11 月 29 日接受，2021 年 11 月 29 日在线发布 亮点 本综述重点介绍了太阳能研究和教育的最新发展以及可持续能源发展的未来趋势。 摘要 我们日常生活的基本要求是新鲜空气、纯净水、营养食品和最可持续的清洁能源。本综述文章简明扼要地讨论了太阳能教育、研究和开发方面的最新创新，旨在在一定程度上提供清洁、负担得起的能源和清洁水。 本文主要讨论联合国可持续发展目标 7（SDG 7：负担得起的清洁能源）。 在过去的几十年里，人们在太阳能转换和利用方面开展了许多研究活动。 人们见证了太阳能技术的部署，以应对全球变暖和改善地球。 本文讨论了从学校到硕士阶段通过实时部署实施太阳能系统的驱动因素和障碍，以进一步发展和创新。主要是，加快太阳能教育和研究对于提高太阳能利用率至关重要。重点介绍了太阳能教育和研究在可持续能源发展和循环经济方面的进步以及进一步的发展方向。关键词 太阳能；能源教育；气候变化；研究与开发；创新；可持续发展。介绍 化石燃料燃烧对环境的影响对人类、植物和动物生命尤其有害。值得称赞的是，节约迅速减少的可用燃料和利用可再生能源的势头正在稳固。2021 年 11 月在伦敦举行的联合国气候变化大会要求各国制定雄心勃勃的 2030 年减排目标，到本世纪中叶实现净零排放 [1]。在这次会议中，确保到本世纪中叶实现全球净零排放并将 1.5 度保持在可实现的范围内是主要目标。必须加快目前的步伐，最大限度地利用可再生能源，以实现这一目标。可持续发展目标 7 主要涉及应对气候变化的负担得起的清洁能源。必须让每个公民意识到保护环境、维持快速消耗的自然资源、最大限度地发挥清洁能源的能源潜力以及保护地球的自然财富以留给子孙后代的必要性。实施适当的能源教育和实践研究活动可以促进先进的能源转换技术。利用清洁能源实现地球的持续可持续发展的意识至关重要，需要立即采取行动。太阳能是一种应该被放在首位的选择。太阳能是无限的，我们可以有效地利用这种丰富的能源。评估能源需求并运用所需的技术经济技能，以确保太阳能得到开发和利用，满足我们的能源需求，这一点至关重要。太阳能教育对于实现能源意识和能源可持续性至关重要 [2,3]。不受约束的人类活动已导致全球多个物种灭绝。在为时已晚之前，必须采取预防措施保护地球，确保子孙后代能够居住。因此，可持续性是所有发展活动的重中之重。在此背景下，本篇评论文章重点关注太阳能教育和研究的最新进展。