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World File Search System理论性
生物枢纽：生物质供应链中的角色
目标 • 使用 BMC 模板展示一个理论性的生物中心商业模式，以增强和定制适合加拿大的模型。 • 深入研究特定模型组件以改进模型。 • 建立一个平台，用于共享与生物中心参与要求相关的信息，以增强“理论性”商业模式。
独立工作和高级论文指导
并非所有工作都有利于初步陈述假设，尤其是旨在更好地解决现有问题的方法论主题（隐含的假设是您的方法比其他方法更好，但不必这样陈述）。无论如何，除非您的工作纯粹是理论性的，否则您应该详细描述您的实验设计：您如何组织数据收集、遇到的问题以及如何进行实验。描述应该足够详细，以便其他研究人员可以重复您的工作。描述的一个关键部分应该是您所做的主要假设的清晰列表以及您做出这些假设的原因。同时，指出哪些假设是完全合理的（例如，其他研究人员使用了相同的假设并获得了良好的结果）以及哪些假设可能会影响您的结果但出于时间/预算原因而需要这样做也很有用。
物理学专业，生物物理学专业
鼓励学生努力获得拉丁荣誉（即优等、极优等和最优等）。要获得资格，学生必须满足学院的学术要求，并在系里一名教员的监督下成功完成合适的项目。该项目，无论是实验性的还是理论性的，都应展示学生独立工作的能力。荣誉候选人必须在大四开学第一天之前向本科生研究委员会提出申请。申请应包括拟议项目的描述，并由指导教授共同签署。必须在三月截止日期前向委员会提交已完成工作的书面报告。通过注册物理 499，学生可以获得最多 6 个荣誉项目的学分。
瑞士人工智能报告 - 智库 WIRE
2021 年 4 月 21 日，欧盟委员会提出了统一人工智能技术监管的草案。1 该草案做了三件事：在最高政治层面，它全面描绘了人工智能应用开发和部署的复杂性——从对稳定基础设施的需求、对非凡研究的需求到稳定的法律框架。草案还指出，欧洲需要确保在促进人工智能卓越发展方面的战略领导力。也许最有效的是：当前的人工智能夏季不仅是基础研究的另一个高潮，而且随着过去 20 年的技术进步，人工智能应用已经达到市场成熟度，并正在等待展现其影响。围绕新基础技术对经济、尤其是对社会的影响的辩论以重大公告和极大关注为特点。所有这些辩论的共同点是它们的理论性和大部分推测性。许多公司仍面临未解决的问题：
脑科学 - A*OAR
摘要：研究表明，运动意象疗法在患者运动康复中是有效的。经颅电刺激也已被证明可以改善患者的运动和非运动表现。然而，涉及经颅电刺激的运动意象研究的混合结果表明，当前的实验方案可以进一步改进，以实现统一的设计，从而获得一致有效的结果。本文旨在回顾一些临床和神经科学文献研究结果，并结合不同类型的经颅电刺激对健康和患者受试者进行的运动意象研究。本综述还包括工作记忆、注意力和疲劳等认知领域，这些领域对于设计一致有效的治疗方案非常重要。最后，我们提出了一个理论性的包罗万象的框架，将三个认知领域与运动意象和经颅电刺激协同用于患者康复，有望使患有神经肌肉和认知障碍的患者受益。
范围和主题类别光波技术杂志
一、光纤通信系统、子系统和网络 光学系统和子系统领域的稿件应关注能够实现前所未有的性能水平、明显超越以前建立的系统、明显超越以前发布结果的渐进式改进或代表总体上最先进的改进的演示。如果光学网络领域的稿件能够显著改善最先进的网络操作和性能，我们欢迎您提交。所有关于底层物理层的假设都必须切合实际，并且必须通过明确的参考资料或论文本身的详细技术描述来证实。专注于网络方面而不管底层物理光路如何的论文不适合在 JLT 上发表。JLT 非常重视实验工作、系统演示和子系统测量性能。如果稿件的技术内容主要包括模拟和理论推导和估算，并且超越了简单的性能优化并使用了切合实际的参数（可能从实验或其他实验论文中提取），我们欢迎您提交这些稿件。模拟或理论性手稿，如果只是为了推导而推导、与现实世界的操作限制脱节、或代表已发表作品的渐进式改进，则不适合在 JLT 上发表。
OK Computer：欧洲人工智能的创造与整合
尽管人们对人工智能技术的兴趣激增，但人们对其发展知之甚少。虽然我们观察到人们对人工智能的兴趣激增，但我们缺乏数据来正确评估人工智能技术的创造和整合及其诸多经济后果。关于区域范围内人工智能技术的创造和整合的经验证据非常稀少，甚至完全缺失，对这一主题的见解大多仍是理论性和推测性的。3 这构成了相关文献中的一个重大空白，本论文旨在解决这个问题。我们的目标是建立一个全面的人工智能专利数据集，这将使我们能够研究人工智能知识的生产及其在欧洲经济不同地区和技术部门的分布情况。基于欧洲专利局 (EPO) 提供的全文专利文件信息，这些数据提供了欧洲人工智能技术随时间发展的复杂可视化和衡量标准。这种分析是探索性的，主要是描述性的。本研究的范围不包括提供有关人工智能知识创造的决定因素或其诸多影响（例如自动化对劳动力市场的影响）的全面证据。相反，我们首先了解人工智能知识的创造地点，希望这能为进一步的、
关键基础设施和组织的运营弹性管理框架
摘要：代表关键基础设施的系统和组织的数字化和网络化进程开启了充满希望的新潜力和机遇，但不利的一面是，这些潜力和机遇也随之而来，复杂性不断上升，相互依赖性也越来越不透明。因此，知识的缺乏导致不确定性，影响不利事件发生时的风险评估和决策。这一趋势激发了风险科学的最新讨论和发展，强调了处理此类不确定性的必要性。作为补充，弹性领域的研究侧重于系统处理意外危险情况的能力。文献中提出的几个框架旨在结合这两种观点，但要么缺乏对运营管理的关注，要么采用理论性方法，要么是为特定应用而设计的。基于这一观察，我们提出了一种方法，通过提供协调响应、监控、预测和学习等基本弹性能力的运营流程，将弹性管理整合到关键基础设施系统和组织的实际运营中。此外，我们通过结合数字孪生和弹性管理的概念来应对由于缺乏知识而导致的不确定性挑战。对所提出的框架进行了广泛讨论，并详细介绍了所需的流程。最后，通过巴伐利亚区域供热电厂的复杂危险情况审查了其适用性和潜力。