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思维和年龄相关的自我为中心的理论
加入他们：心理理论（汤姆）是一个出色的，狭窄的身体，几种认知au fbau t也是如此。它处于具有声称范式的实验室情况下。通常不再取决于其他原因。步行年龄相关的问题，例如HERZ-KREISLAU疾病，查看，听到并发展并发展特殊的Hirner病和Vask Lares以及新的Rodgeggenerative痴呆症（例如，与额叶por虫相关的变性），很难找到对困难的社交问题的合适答案。也定期训练，而退休年龄的“社会处置NG”通常是这种情况；为此，资助与年龄相关的自我中心（AAE）。
纳米纤维和肉桂油lanoline乳液
聚合物，由Intexter-UPC（西班牙Terrassa）设计和制造的机器，由于机器的概念完全开放，因此可以根据需要更改过程参数。对结构的新贡献一直是圆柱转子作为收集电极，它将允许直接获得所需的面纱。基本组件由一个毛细管组成，通过该毛细管将聚合物溶液被排出，该毛细管具有高压源，具有两个电极，可通过溶液熄灭的位置连接一个电极，另一个将纤维放置在收集器板上[11]。它可以以不同的形式开发，在我们的情况下，收集器将放置在毛细管的顶部，避免可能的溶液掉落并损坏膜（图1）。
二氧化硅光纤维和纳米纤维的平行制造
光学微/纳米纤维（MNFS）从二氧化硅纤维中锥形锥度具有有趣的光学和机械性能。最近，具有相同几何形状的MNF阵列或MNF吸引了越来越多的关注，但是，当前的制造技术一次只能吸引一个MNF，具有低绘图速度（通常为0.1 mm/s），并且用于高级控制的复杂过程，从而使其在制造多个MNF方面无效。在这里，我们提出了一种平行制作方法，以同时绘制具有几乎相同几何形状的多个（最多20）MNF。对于大于500 nm的纤维直径，在1550 nm波长下，所有AS绘制MNF的光学透射率超过96.7％，直径偏差在5％以内。我们的结果为MNF的高产量制造铺平了一种方法，该方法可能从基于MNF的光学传感器，光学操作到纤维芯片互连。
战略项目领导力：集成系统思维和人工智能的案例
本文将自己定位在战略项目领导力的系统思维与人工智能（AI）的交汇处，以响应现代项目环境中固有的复杂性和相互依存的升级。传统的项目管理方法通常在应对当今大型项目的多种挑战方面缺乏，领导者必须驾驶复杂的依赖性，快速的技术过渡和各种竞争优先级。为了弥合这些差距，本文提出了一个综合的智能框架，该框架将系统思考的认识论深度与AI的分析精度结合在一起。通过这种双重方法，项目领导者获得了一个复杂性，预测挑战，优化资源分配以及使项目成果与更广泛的组织目标相结合的复杂工具包。关键贡献包括强调数据治理和质量的重要性，这是对可信AI见解的基础，并建立道德和透明的实践，以减轻与AI在决策中扩大的作用相关的风险。此外，我们重点介绍了跨职能协作和自适应团队培训的重要性，该协作和自适应团队培训共同支持了系统思考的思维方式，并可以有效地应用AI工具。还提供了敏捷和混合方法的实用指南，说明了迭代方法如何促进对改变项目条件的实时适应。因此，我们认为这项工作的含义超出了运营效率，重塑了我们对复杂环境中项目领导力的理解。该框架还进一步强调了与组织目标保持一致的需求，从而确保AI和系统思维不仅是战术工具，而且是战略资产。关键字：战略项目领导力，系统思维，人工智能，人工智能，复杂性管理，综合情报框架，跨功能协作，数据治理，敏捷方法，主动风险管理，组织一致性。
第二届二维和三维高级量子现象研讨会
姜黄素 (CCMoids) 是一种高效的分子平台，合成过程相对简单，可根据最终用途容纳各种功能单元。尽管 CCMoids 主要用于生物医学应用，但人们对其在纳米科学和纳米技术的其他领域的应用越来越感兴趣。我的团队的工作重点是创造具有发光、配位和/或电子特性的新型 CCMoids，特别关注控制它们在表面和/或设备上的沉积，以便随后应用。因此，CCMoids 的合成使我们将其用作连接体并获得高维材料（1D-3D），并创建纳米线系统，我们的分子允许电子在石墨烯基设备中通过。对于它们的纳米结构，我们探索了不同的溶解、软沉积或升华技术，从而获得与不同基质共价或超分子结合的 CCMoids。这导致了功能化表面、薄膜、晶体和聚集体的产生，除此以外，我们还构建了 BF3 传感表面以及用于电气特性的混合 FET 型设备。本次演讲旨在总结我们与这些主题相关的最新成果并提供未来展望。
使用高维单维和多维数据估计 pi ...
量子计算是基于量子力学的工作原理进行的，当前二维量子计算技术面临噪声、信息容量等重大问题，高维量子计算被用来解决这些问题。本研究尝试通过高维下的多全局和单全局量子相位估计（QPE）算法来近似计算π。研究表明，在高维下可以使用更少的量子资源来计算π，且精度至少等于或高于二维QPE。此外，当量子数或维数保持不变时，高维下多全局QPE的结果至少等于或优于单全局QPE。本研究中的所有计算均在Cirq上实现。
盟军联合出版物-3.24 盟军维和军事贡献联合条令
3. 本 NATO 标准化文件由 NATO 发布。如需复制，请注明来源。NATO 在任何阶段均不对其标准化文件收取任何费用，且不打算出售。您可以从 NATO 标准化文件数据库 ( https://nso.nato.int/nso/ ) 或通过您所在国家的标准化机构获取这些文件。
二维和三维脑电信号的 CNN 图像分类研究
摘要。目的：本研究的创新之处在于探索了多种脑电波信号数据预处理的新方法，其中提取统计特征，然后根据降维算法选择它们的顺序将其格式化为视觉图像。然后，这些数据被处理为 2D 和 3D CNN 的视觉输入，然后进一步提取“特征的特征”。方法：从三个脑电图数据集得出的统计特征在视觉空间中呈现，并分别在 2D 和 3D 空间中处理为像素和体素。对三个数据集进行了基准测试，即来自四个 TP9、AF7、AF8 和 TP10 10-20 电极的心理注意力状态和情绪价以及来自 64 个电极的眼睛状态数据。通过三种选择方法选择了 729 个特征，以便从相同的数据集中形成 27x27 图像和 9x9x9 立方体。为 2D 和 3D 预处理表示而设计的 CNN 学习从数据中卷积有用的图形特征。主要结果：70/30 分割方法表明，在 2D 中，特征选择分类准确度最高的方法是注意力状态的单一规则和情绪状态的相对熵。在眼部状态数据集中，3D 空间最佳，由对称不确定性选择。最后，使用 10 倍交叉验证来训练最佳拓扑。最终最佳 10 倍结果是注意力状态（2D CNN）97.03%，情绪状态（3D CNN）98.4%，眼部状态（3D CNN）97.96%。意义：本研究提出的框架的结果表明，CNN 可以成功地从一组预先计算的原始 EEG 波的统计时间特征中卷积出有用的特征。 K 折验证算法的高性能表明，除了预先计算的特征之外，CNN 学习到的特征还包含对分类有用的知识。
使用价值聚焦思维和蒙特卡罗模拟分析 UH-60 黑鹰安全控制
过去几年，陆军航空事故不断增加，这主要是由于任务频率和复杂性增加以及资源减少。由此造成的损失（人员伤亡、金钱、设备）的严重性促使陆军安全中心指挥官要求全面审查安全隐患和后续安全控制的评估和选择方式。该项目通过开发和使用有效识别和评估控制组合的方法，将价值导向思维、蒙特卡罗模拟和整数规划相结合，以满足这一需求。整数规划生成控制组合，以最大程度地减少导致陆军航空事故的危险。使用引导方法的蒙特卡罗模拟用于模拟 100,000 个 UH-60 飞行小时内发生的事故造成的损失数量和类型。已经开发了一个价值模型来量化这些损失的严重程度。控制组合的预期绩效计算为实施这些控制措施所导致的损失严重程度的预期下降。
从概念到代码：为期两天的计算思维和编程的讲习班
摘要。将编程和信息学概念介绍给下一代计算机科学家至关重要。本经验报告详细介绍了为期两天的Informatics研讨会，适用于134名奥地利小学生，年龄在11至13岁之间。研讨会计划包括有关算法，人工智能，机器人技术和编码以及基于块的程序MING的几项未插入活动，并使用Scratch和Sphero Bolt组成。我们评估了110名参与者对这两天的经验的反馈。许多孩子报告了知识的显着增长。我们还将详细解释学生最喜欢的活动和教育概念。本报告还涵盖了过去两天的十个研讨会领导者的经验。研讨会被广泛接受，参与者报告对计算机科学产生了浓厚的兴趣。