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增长的极限 | Donella Meadows
罗马俱乐部 罗马俱乐部就是在这次会议之后成立的，这是一个非正式组织，被恰当地描述为“隐形学院”。其宗旨是促进对构成我们生活的全球体系的各种但相互依存的组成部分（经济、政治、自然和社会）的理解；将这种新的理解带到全世界的政策制定者和公众的关注下；并以此方式促进新的政策倡议和行动。
突破柔性电池的极限
随着柔性和可穿戴电子产品的快速发展，寻找可靠、安全、高能量的可充电柔性电池 (FB) 成为近年来的研究热点。尽管业界展示了一些 FB 原型，学术界报道的出版物数量也在迅速增加，但大多数演示都是在实验室规模上进行的，仍然很难找到该技术在市场上的真正应用。这一观点旨在讨论和分析将 FB 推向商业可行水平的关键指标，包括能量密度、灵活性和安全性，特别关注文献中报道最多的锂电池和锌电池。我们首先将现有锂基和锌基 FB 的 FB 品质因数 (fb FOM) 与市场应用的要求进行比较。然后，我们分析最理想的高灵活性电池配置，然后系统地讨论高能量密度 FB 的特性和材料选择。第三，我们讨论实现
突破量子极限（续）
能否通过巧妙设计测量设备来规避海森堡不确定性原理的限制？显然，这类问题的答案在信息处理行业等具有重大的实际意义。例如，处理设备越来越小的趋势最终将受到量子力学的限制，或者受到设备进入特定状态以表示一些信息的保真度的限制，尽管与外部系统不可避免地发生相互作用，设备仍将保持该状态。从历史上看，在实践中，寻找突破量子极限的策略是由那些寻找引力波的人推动的，他们自然渴望在设计质量时突破量子极限，而质量据说会通过与引力波的相互作用而振动。争论不可避免地围绕着量子测量过程究竟意味着什么的问题展开。正如这些联系中惯常的情况一样，过去几年中激烈的争论导致了对一些深奥细节的争论。直到最近，那些认为“标准量子极限”（SOL）不可避免的人似乎占了上风。但现在名古屋大学的 Masanao Ozawa 却引起了轩然大波，他指定了一个量子系统，他说在这个系统中可以做得比 SOL 更好（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1988）。加州理工学院的 Carlton Caves（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1985）很好地阐述了传统观点，适用于最简单的量子测量，即在时间间隔 r 的两个瞬间测量自由粒子的位置。 Caves 论证的力度部分来自于他欣然接受了 Horace P. Yuen（Phys. Rev. Lett. 51, 719; 1983）早先的断言，即标准教科书对 SOL 的推导确实存在缺陷。
人工智能、合理化和控制的极限
在本文中，我们首先将公共部门使用人工智能 (AI) 系统定义为长期合理化和官僚化进程的延续和强化。借鉴韦伯的观点，我们认为这些进程的核心是用工具理性取代传统，即实现任何给定政策目标的最可计算和最有效的方式。其次，我们展示了公众和学术界对人工智能系统的批评有多少源于众所周知的韦伯式合理化核心矛盾。为了说明这一点，我们引入了一个思想实验，其中人工智能系统用于优化税收政策以推进特定的规范目标：减少经济不平等。我们的分析表明，建立一个促进社会和经济平等的机器式税收制度是可能的。然而，我们的分析还强调，人工智能驱动的政策优化 (i) 排除了其他竞争性政治价值观，(ii) 凌驾于公民对彼此的 (非工具性) 义务感之上，以及 (iii) 破坏了人类作为自我决定生物的概念。第三，我们观察到，当代旨在确保人工智能系统合法、合乎道德和安全的学术研究和倡导建立并强化了合理化过程所依据的核心假设，包括现代观念，即科学可以扫除压迫性制度，并用理性规则取而代之，从而将人类从道德不公正中拯救出来。这过于乐观：科学只能提供手段——它们不能决定目的。尽管如此，在公共部门使用人工智能也可以使自由民主国家的机构和进程受益。最重要的是，人工智能驱动的政策优化要求规范性目的明确化和形式化，从而使其受到公众的审查、审议和辩论。
天空不是极限 不来梅 中心......
AVIASPACE BREMEN e. V. 是不来梅自由汉萨城市联邦州及其周边地区的专业公司和应用型研究机构的协会。该网络实施不来梅联邦州的航空航天工业部门战略。我们的主要领域是网络组建、技术转让和经济增长，特别是通过培养年轻企业家和初创企业。这包括最终生产商、供应商和/或服务提供商以及材料科学、高升力系统、生产技术、机器人技术和地球观测领域的科研机构之间的技术和组织网络。
扩展大分子极限 - Campbell Group
摘要：配备光学循环中心 (OCC) 的多原子分子能够在光学激发期间实现连续的光子散射，是推动量子信息科学发展的令人兴奋的候选者。然而，随着这些分子的尺寸和复杂性不断增加，复杂的振动电子耦合对光学循环的相互作用成为一个关键但相对未被探索的考虑因素。在这里，我们使用高分辨率分散激光诱导荧光和激发光谱对大规模含 OCC 分子中的费米共振进行了广泛的探索。这些共振表现为振动耦合，导致光学活性谐波带附近的组合带借用强度，这需要额外的再泵浦激光器才能实现有效的光学循环。为了减轻这些影响，我们探索通过苯环上的取代或 OCC 本身的变化来改变振动能级间距。虽然完全消除复杂分子中的振动耦合仍然具有挑战性，但我们的研究结果突出了显著的缓解可能性，为优化大型多原子分子中的光学循环开辟了新途径。
我们如何增加有机绝缘的剂量极限...
[5] D.M.sernd和al，ieee trans。苹果。Supercond。，34（3），（2024），Art。否。78000107，sernd and，2024，16（3），407; https://www.mdpi.com/2073-4360/407/4 https://www.mdpi.com.com/2073-4360/9/9/9] G. Arduini等， “ MCBC和MCBY LHC磁铁聚合物磁铁的学生产量，” EDMS No.2861509，2023年3月[10] C. Scheparion，D.M。Parth，J。Vielhauer，A。Gaarud。 https：//indication.cert。
深层古生物学和DNA存活的极限
摘要恶性神经胶质瘤的渗透性会导致活性肿瘤扩散到周围的水肿中，即使在对比度注射后，在常规磁共振成像（CMRI）中也不可见。MR弛豫计（QMRI）测量弛豫率取决于组织特性，并可以提供其他对比机制，以突出非增强的浸润性肿瘤。在考虑深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W次和对比度，T2W和FLAIR）以及定量（对比前和后对比度r 1，r 2和Proton密度）中，从23个典型的RADI中获得了一名典型的RADI，与CMRI数据相比，与CMRI序列相比是否提供了其他信息。在考虑基于深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W per和Contyptrast和Contypontast，T2W和FLAIR），T2W和FLAIR）以及定量（前后和后对比度R 1，R 2和Proton MINID）MR研究中获得了23个典型的RADI较高的RADI，则获得了GREN。2D深度学习模型对使用CMRI或QMRI进行了横向切片（n = 528）的培训（n = 528），以进行肿瘤检测和分割。此外，对定量r 1和r 2的趋势通过模型解释方法与肿瘤检测相关的区域速率进行了定性分析。肿瘤检测和分割性能，用于对比前和对比后训练的模型最高（检测MATTHEWS相关系数（MCC）= 0.72，分割骰子相似系数（DSC）= 0.90），但是与CMRI相比，差异并不统计具有统计学意义。对使用模型识别的相关区域进行的总体分析表明，在CMRI或QMRI上训练的模型之间没有差异。查看各个病例时，注释以外的大脑区域的松弛率与肿瘤检测相关，在大多数情况下类似于注释中的区域类似的对比注射后显示出变化。总而言之，对QMRI数据培训的模型获得了与接受CMRI数据训练的模型相似的检测性能和分割性能，并在类似的扫描时间内定量测量脑组织性能。在考虑单个患者时，通过模型确定的区域的放松率分析表明，基于CMRI的肿瘤注释以外存在浸润性肿瘤。
脉冲量子光谱的基本极限...
手稿版本：作者接受的手稿 WRAP 中呈现的版本是作者接受的手稿，可能与已发布的版本或记录版本不同。 永久 WRAP URL：http://wrap.warwick.ac.uk/176275 如何引用：请参阅已发布的版本以获取最新的书目引用信息。如果已知已发布的版本，上面链接的存储库项目页面将包含有关访问它的详细信息。 版权和再利用：华威研究档案门户 (WRAP) 在以下条件下开放华威大学研究人员的这项工作。版权 © 和此处展示的论文版本的所有道德权利属于个人作者和/或其他版权所有者。在合理和可行的范围内，WRAP 中提供的材料在提供之前已经过资格检查。完整项目的副本可用于个人研究或学习、教育或非营利目的，无需事先许可或收费。只要注明作者、标题和完整的书目详细信息，并提供原始元数据页面的超链接和/或 URL，并且内容不会以任何方式更改。出版商声明：有关更多信息，请参阅存储库项目页面的出版商声明部分。有关更多信息，请联系 WRAP 团队：wrap@warwick.ac.uk。
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。