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解码焦虑 - 冲动性亚型...
尽管已经研究了冲动性和外在化症状之间的相互作用，但尚未系统地检查冲动性对症状，大脑改变，脑改变和临床轨迹的贡献的贡献。不同的研究线已经概念化了焦虑与冲动性之间的相互作用，但是关于内在疾病的观点和结果仍然引起了极大争议。传统概念化提出了焦虑与冲动之间的反比关系，并建议焦虑可能是防止冲动和潜在有害行为的保护因素。6 - 9但是，这种概念化越来越受到越来越多的近期研究的挑战，报告了正相关关系，3，10表明冲动性的行为可能有助于立即减少过度焦虑的唤醒（例如，例如使用药物来减轻压力和焦虑）。11这种不一致的关系也反映在采用全基因组关联（GWAS）方法的遗传研究中，该方法报告说内在的心理病理学与紧迫性息息相关，但与寻求感觉有负相关。8鉴于这些不同的发现，我们假设两种依赖冲动性的亚型的存在与相反 *这些作者同样贡献了这项工作。＃这些作者作为高级作者同样贡献。
量子码的局部概率解码
flip 是一种极其简单且最大程度局部化的经典译码器，在某些类的经典代码中得到了广泛应用。当应用于量子码时，存在无法由该译码器纠正的恒重误差（如稳定器的一半），因此先前的研究考虑了 flip 的修改版本，有时还与其他译码器结合使用。我们认为这可能并非总是必要的，并提供数值证据证明当将 flip 应用于立方格子上三维环面码的环状征象时，存在一个阈值。该结果可以归因于以下事实：对于该译码器，最低权重的无法纠正误差比其他无法纠正误差更接近（就汉明距离而言）可纠正误差，因此它们很可能在未来的代码周期中经过额外噪声变换后变得可纠正。在解码器中引入随机性可以使其以有限的概率纠正这些“不可纠正”的错误，对于使用信念传播和概率翻转相结合的解码策略，我们观察到现象噪声下的阈值为 ∼ 5.5%。这与该代码的最佳已知阈值（∼ 7.1%）相当，该阈值是使用信念传播和有序统计解码 [Higgott and Breuckmann, 2022] 实现的，该策略的运行时间为 O(n3)，而我们的本地解码器的运行时间为 O(n)（并行时为 O(1)）。我们预计该策略可以推广到其他低密度奇偶校验码中，并希望这些结果能够促使人们研究其他以前被忽视的解码器。
解码焦虑 - 冲动性亚型...
尽管已经研究了冲动性和外在化症状之间的相互作用，但尚未系统地检查冲动性对症状，大脑改变，脑改变和临床轨迹的贡献的贡献。不同的研究线已经概念化了焦虑与冲动性之间的相互作用，但是关于内在疾病的观点和结果仍然引起了极大争议。传统概念化提出了焦虑与冲动之间的反比关系，并建议焦虑可能是防止冲动和潜在有害行为的保护因素。6 - 9但是，这种概念化越来越受到越来越多的近期研究的挑战，报告了正相关关系，3，10表明冲动性的行为可能有助于立即减少过度焦虑的唤醒（例如，例如使用药物来减轻压力和焦虑）。11这种不一致的关系也反映在采用全基因组关联（GWAS）方法的遗传研究中，该方法报告说内在的心理病理学与紧迫性息息相关，但与寻求感觉有负相关。8鉴于这些不同的发现，我们假设两种依赖冲动性的亚型的存在与相反 *这些作者同样贡献了这项工作。＃这些作者作为高级作者同样贡献。
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。
解码大脑系统节奏的工具箱...
大脑的摘要节奏是由多个频率的神经振荡产生的。这些振荡可以分解为与特定生理过程相关的不同频率间隔。实际上，可解码频率间隔的数量和范围是通过抽样参数确定的，通常被研究人员忽略。为了改善情况，我们在开放的工具箱上报告了带有图形用户界面，用于解码大脑系统的节奏（Dream）。我们提供了梦想的示例，以研究神经（自发性大脑活动）和神经行为（扫描剂头部运动）振荡的特定于频率的性能。Dream解码了头部运动的振荡，并发现年幼的孩子在所有五个频率间隔中都比大孩子更多地移动头部，而男孩在7至9岁时移动的人数超过了女孩。有趣的是，较高的频带包含更多的头部运动，并且显示出更强的年龄相关性，但性运动相互作用较弱。使用来自人类Connectome项目的数据，Dream将这些神经振荡的幅度映射到了多个频段中，并评估了其重测的可靠性。静止状态的大脑将其自发振荡的振幅从空间上的振幅从腹侧颞区的高振幅排名到腹侧 - 枕骨区域的低位，而频带从低至高增加到高，而在壁和腹侧额叶区域的部分则相反。较高的频段表现出更可靠的振幅测量值，这意味着较高频段的振幅的个体间变异性更大。总而言之，Dream添加了一个可靠且有效的工具，可将人脑功能从多频窗口映射到脑波中。
争夺和解码带电的量子信息
正如C.N.Yang所述，对称性决定了相互作用。对称性通常在现代量子物理学中起有趣的作用。然而，当我们以半经典的差异不变性讨论理论时，对称性很难不明显，即重力，尤其是在黑洞的存在中。我们将讨论有关量子重力中关于对称性的两个著名猜想。首先，人们认为，在始终如一的量子引力理论中，没有对全球对称性的精确定义（例如，请参见一些早期论点，例如[1，2]）。实际上，由于黑洞无法根据无毛定理区分全局对称性，因此量子重力中的全球对称性将导致数量无数的不可分性状态和黑洞残留物的麻烦。这称为No-Global对称性猜想。其次，猜想重力是允许量子重力理论的最弱力。大致说明，对于与U（1）量规对称性相关的量子引力理论，始终存在其电荷与质量比大于通用下限的状态，该状态等于1 /m planck。这称为弱重力猜想[3-9]。该猜想的原始论点也与黑洞有关：如果所有黑洞状态都具有较小的电荷与质量比，那么这些黑洞很难衰减，再次导致大量状态。这两个猜想对量子重力规则允许的有效领域理论的空间施加了显着约束，从而增强了我们对弦理论景观边界的理解[3，10 - 14]。此外，对称性对于黑洞信息悖论的分辨率也可能很重要[15]。例如，有一些建议表明，超级翻译对称性破裂可能会提供软吸引力，并且追踪软模式可以在鹰辐射过程中提供热频谱[16]。最近，关于量子坟墓中对称性的重要进展。将全息和量子信息科学的技术结合在一起，人们在重力理论中提出了全球和量规对称性的精确概念，此外，提供了全体图理论中无全球对称性猜想的物理证明[17，18]。证明基于
从混沌中解码量子信息
大规模量子信息处理的一个核心挑战是管理量子系统中的噪声。量子纠错 (QEC) 通过在噪声发生之前将量子态编码为量子纠错码 (QECC) 并在之后对其进行解码来解决此问题。最近，QEC 因其与量子混沌和量子引力的潜在联系而在理论物理学中引起了极大关注。随着人们对 QEC 的兴趣越来越广泛，解码问题（如何解码通用 QECC）变得越来越重要。到目前为止，已知的方法很少，但我们最近提出了两种方法：一种是基于稳定器 [1] 扩展标准类 QECC 的解码器，另一种是推广最初用于探索黑洞信息悖论的 Yoshida-Kitaev 解码器 [2]。在本次演讲中，我们将概述这些方法。
在瑞典Aspen中解码木质素
树对我们的环境至关重要，因为它们支持生物多样性，碳固存，氧气产生和许多其他环境功能。树木生产的木质纤维素生物量也是可以替代化石燃料衍生产品的绿色产品的可再生来源。最近，它们的重要性被认为是将大气二氧化碳吸收到有机生物量中的碳汇。气候变化将使树木暴露于各种环境压力和病原体上，并且由于其无柄性质，树木依赖遗传多样性来生存和适应。例如，对病原体的抗性自然变化使树木可以将重要的抗性因子传递给其后代并促进适应。全基因组方法来阐明重要树状特征的自然变化的分子机制，这些方法可用于改善森林原料。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
在记者中解码算法素养
生成人工智能（AI）的摘要最新发展对算法系统的学术论述进行了振兴，尤其是在其潜在，道德考虑，风险和监管挑战方面。广泛的研究研究了算法如何影响沟通过程，重点关注其对新闻机构，新闻实践，公共媒体动力学，媒体素养以及对抗虚假信息和过滤泡沫的影响。一条新兴的研究链定义并衡量算法素养的多维概念。然而，关于算法素养与新闻的交集的研究有限。鉴于新闻业在塑造公共话语，告知公民，维护民主价值观和对比鲜明的虚假信息中的关键作用，这一差距尤其关注。了解记者如何看待和参与算法是必不可少的，因为这些技术极大地影响了其专业任务，包括内容生产和分发。在葡萄牙，新人记者在不稳定的条件下工作，数字媒体转型正在迅速发展，了解记者如何与之互动和感知算法至关重要。我们的研究通过一种基于多个方法的方法旨在填补这一差距质疑，如何在专业记者中有效评估算法素养，涵盖认知，态度和行为方面？它还为其他地理或专业背景下的类似研究开辟了途径。探索性结果提供了经过验证的方法学工具，即基于多维分析框架的仪器，专门旨在衡量算法识字水平并评估记者的经验。批判性讨论介绍了预测试的方法论程序和初步发现，从而提供了对葡萄牙记者对算法系统的理解，看法和能力的见解。通过阐明记者参与算法的认知，情感和行为方面，这项研究有助于对记者之间的算法素养有了更深入的了解，这对于维持其工作质量和有效反对虚假信息的质量至关重要。