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新的量子自旋视角和心灵物质的时空
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络，它用于量化 LQG 中的物理时空。最近，利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念，并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力，还可用于量子力学。利用这一观点，我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
人工智能与精神病学：ChatGPT 视角
最近，ChatGPT 迅速流行起来，并在短时间内吸引了大量用户，进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库，ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产，包括对话式人工智能和聊天机器人，通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验，以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
越南战争的系统分析视角 - DTIC
所以。 基辅语文 (Comlda. - an~ #* me ole Hadooer a, idevofo &F 66 ON&& 东南亚分析报告 RYNAF OASD（系统分析）哈姆雷特评估系统 SEA 分析报告 SE Asta 空中作战 VC/NVA 东南亚部署平定 EAsaLasUs/ostutn 20. 摘要 (Ceinm.a 40 mvm* Odd Un49640 =111401"I 6F 400d MOOe N* 这套 12 卷套装包括东南亚“分析报告”第 50 期系列中印刷的每一篇文章。SEA 分析报告对越南战争活动进行了逐月分析，包括部队和战斗力、VC/NV 行动、盟军地面、海军和空中行动、ILVNAF、伤亡和损失、人口安全、战争成本和通货膨胀以及建设和港口在南越的行动。
空中力量的海上视角
Cdr Walker 的文章《空中力量的海上视角》从概念上审视了空中力量，并提出了海军对其使用、效用和管理的看法。从动力飞行的早期开始，空中力量作为一种能力就被纳入并融入海上行动，这种深刻的整合感塑造了空中力量的海上视角，直到今天。空中是海洋环境的一个重要维度，有助于解释空中力量在海上解决方案中的运用的不可或缺性。本文阐述了几个主题，揭示了海上航空与陆基空中行动在方法上的差异。本文探讨了支持、后勤、技术、机动性、灵活性以及空中和海上意识等方面，并揭示了指挥、控制和所有权的争议问题。为了促进辩论，本文提供了一种空中力量的替代视角，这种视角与其他参与实施空中力量的人可能持有的观点相辅相成，但又略有不同。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
有酬的稻草处理：东印度的视角
最近的估计显示，在11月至12月，新德里及其周围城市的空气污染原因约为70％。不仅旁遮普邦和哈里亚纳邦，稻草燃烧在其他州都非常迅速。主要燃烧会导致CO2，CO，SOX，NOX，颗粒物和CH4的发射，从而大大增加空气污染和GHGS/碳足迹。悖论是，一方面，我们缺乏动物饲料，生物燃料和肥料，另一方面，浪费或燃烧了大量的作物残留物。这不仅是自然可再生资源的巨大损失，而且与此同时，它还是温室气体（GHG）排放和环境污染的来源。但是，这些残基可以有效地用作覆盖物，用于生产肥料，乙醇，生物柴油，生物炭等，以及在保护农业中。There are knowledge gaps on the economic technologies for in-situ and ex-situ composting of straw, characterization of rice straw of available varieties for various purposes, cost- effective small-scale technologies for bio-energy production, technologies for value addition of paddy straw in view of present day mechanized agriculture and authentic database on contribution of straw burning in air pollution and GHGs/ carbon footprint.