最近,人们对桌面实验产生了浓厚的兴趣,这些实验旨在通过证明引力可以诱导纠缠来展示引力的量子性质。为了评估这些实验的意义,我们必须确定,如果事实证明引力确实可以诱导纠缠,是否有一类有趣的可能性将被令人信服地排除。在本文中,我们认为这一结果将排除一类我们称之为ψ-不完全量子引力 (PIQG) 的量子引力模型 - 即量子力学与引力相互作用的模型,其中引力与非量子可动体而不是量子可动体耦合。这表明桌面实验的结果也可以理解为提供了有关量子力学正确解释的新信息。特别是,这些实验的主要动机是它们见证了时空叠加的存在,因此应该强调,关于时空叠加存在的说法并不是解释中立的。 ψ 完全量子力学解释(例如埃弗里特解释)几乎普遍告诉我们时空叠加是可能的,而在 ψ 不完全、ψ 非物理解释中,预测时空叠加不可能似乎更为自然。同时,ψ 不完全、ψ 补充解释为我们呈现了一幅更为复杂的图景,我们可能会或可能不会预测时空叠加是可能的,这取决于时空与物质之间耦合的构建方式。因此,粗略地说,桌面实验的积极结果应该会增加我们对 ψ 完全解释的信心,而消极结果则应该增加我们对 ψ 不完全解释的信心。在第 1 节中,我们介绍了 PIQG 模型,然后在第 2 节中,我们通过提出一组基于桌面实验结果可能对量子力学本体论做出的推论,使推理更加精确。在第 3 节中,我们讨论了一些现有的 PIQG 模型,并考虑了还需要做哪些工作才能使这些方法更具吸引力。对于这些实验的解释有两种相互竞争的范式,分别被称为“牛顿”范式和“三部分”范式:在这里,我们主要在三部分范式内进行工作,因为三部分观点特别关注桌面实验的本体论方面,这使其成为探究量子力学本体论的合适环境,但在第 4 节中,我们考虑了如果不预设三部分观点,可以得出什么结论。最后,在第 5 节中,我们讨论了一种可被视为为 PIQG 模型提供证据的宇宙学现象。
摘要:儿童虐待与情绪障碍之间的联系很复杂,涉及影响多个分子途径的多种生物心理社会因素。目前的叙述性评论旨在阐明对儿童虐待对情绪障碍患者及其一级亲属的生物标志物的影响的当前理解。神经递质,例如5-羟色胺,多巴胺,去甲肾上腺素和激素(例如压力激素皮质醇),在调节情绪和情感方面起着至关重要的作用。儿童虐待会改变并影响这些神经递质在大脑中的水平和功能;此外,儿童虐待可能会导致大脑的结构和连通性变化,从而导致情绪障碍的发展,调节疾病表现并改变对治疗的反应。儿童虐待信息在治疗计划中似乎是必不可少的,并且是治疗算法的关键因素。需要进一步的研究,以充分了解这些途径,并为患有儿童虐待和有效预防性干预的情绪障碍的人开发新的治疗方式,以患有患情绪障碍的风险。关键字:生物标志物,儿童虐待,情绪障碍,生物签名,生物型
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在劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore),我们专注于科学技术研究,以确保国家的安全。我们还将这些专业知识应用于能源,生物科学和环境方面的其他重要国家问题。科学技术评论每年发表八次,以与广泛的受众沟通实验室的科学和技术成就,以实现其主要任务。出版物的目标是帮助读者了解这些成就,并欣赏它们对个人公民,国家和世界的价值。实验室由劳伦斯·利弗莫尔国家安全,有限责任公司(LLNS)为国家核安全管理局(NNSA)(美国能源部(DOE)内的半自治机构(DOE)管理。llns是由Bechtel National,Inc。管理的有限责任公司;加利福尼亚大学; BWXT政府集团;和Amentum。Battelle纪念研究所还以团队分包商的身份参加了LLNS。提高了尖端科学。有关LLNS的更多信息,请访问www.llnsllc.com。请介绍S&TR的任何信件(包括名称和地址更改),邮政Lawrence Livermore National Laboratory,P.O。的邮件Stop L-664。Box 808,Livermore,California 94551或电话(925)422-1651。 我们的电子邮件地址是str mail@llnl.gov。 S&TR可在线访问str.llnl.gov。Box 808,Livermore,California 94551或电话(925)422-1651。我们的电子邮件地址是str mail@llnl.gov。S&TR可在线访问str.llnl.gov。
人工智能:回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授,NGSPM 药学院,印度纳西克 电子邮件 ID:moreswati2711[at]gmail.com 摘要:在生命科学领域,下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力,属于计算机和工程科学的分支。基本上,人工智能是机器学习程序,如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中,药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发,在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外,人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词:人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项,例如,变化在各个流程和各个部门都很重要,因此在制药科学和医学领域,药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一,它可以改变药品的各个方面,从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中,需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的,这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要:本文提出了一种新方法,利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面(图像平面和铁轨平面)之间的单应性矩阵和一个人工神经网络,可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机,以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器,但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体(人)的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%,并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词:人工神经网络;自动列车运行;距离估计;单应性;图像处理;机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势,可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力,以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天,自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV),可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心,而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置,不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外,轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域(无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT))。基本思想是使用一定程度的自动化,将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统(例如 ERTMS)。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1,列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分,减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行,列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管,这些系统可以感知环境并俯瞰现场,检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分,障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例(例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目)来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规,障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统(图 1),用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息,并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行,并在不同的光照条件下运行(白天、
目的:定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”,即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而,到目前为止,几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此,很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法:从三个不同子样本(每个子样本 30 名健康个体)获得的数据被重新用于当前的二次分析(年轻男性(YM)= 25.6 ± 2.4 岁,老年男性(EM)= 69.1 ± 5.5 岁,老年女性(EW)= 67.8 ± 5.7 岁)。个体在睡眠实验室中睡了十次,总共进行了 900 个研究夜晚。然而,为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解,仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜,将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性,分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果:无论是子样本还是假性睡眠夜对,在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值,即最大相似度(EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06,EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63,YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62)。此外,样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大(EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15,EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57,YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78),且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论:本研究结果支持以下观点:睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征,直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词:睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
世界各国都观察到导致 COVID-19 疾病的 SARS-CoV-2 病毒感染率下降,这主要是由于采取了非药物干预措施 (NPI),例如封锁和旨在限制人与人之间身体接触的社交疏离措施。然而,经济和社会互动需要重启,因此封锁不能无限期地持续下去。因此,人们寄希望于使用新开发的疫苗作为恢复正常的途径,但这引发了关于如何共享这些疫苗的关键问题。旅行方面也出现了一些新问题。例如,国际商业和贸易至少需要一些面对面的交流,同时也需要重启旅游旅行。通过利用易感-感染-康复-接种 (SIRV) 数学模型,我们同时模拟了两个国家的人口,其中第一个国家生产疫苗并决定与第二个国家共享的程度。覆盖我们数学结构的是两国之间旅行对病毒的影响。我们发现,即使有大量人员流动,一国也只需保留疫苗,以尽快全面接种疫苗为目标,就能将总死亡人数降至最低,这表明,通过迅速为本国人口接种疫苗,可以减轻旅行带来的风险。如果我们考虑总死亡人数,即两国死亡人数的总和,那么这种在全面接种疫苗之前不共享疫苗的国家政策是非常不理想的。初始共享率低的政策导致二国死亡人数远多于一国挽救的生命,这引发了重要的伦理问题。必须考虑到疫苗接种对健康影响的这种不平衡,因为一些国家开始接近大规模接种疫苗的程度,而其他国家则缺乏这样做的资源。
通过对各种微核生素的分析,我们先前曾认为,真核基因组是动态系统,依靠表观遗传机制来区分种系(即,DNA要遗传)与SOMA(即DNA)(即DNA)(即经过多倍倍倍化重排等,基因组重排等)),即使在单个核的背景下也是如此。在这里,我们通过包括两个有据可查的观测值来扩展这些论点:(1)真核基因组经常与移动遗传元件(MGE)(如病毒和可替代元素(TES)(TES)(TES),造成遗传冲突,以及(2)表观遗传机制调节MGES。综合这些思想导致了以下假设:在最后一个真核生物共同祖先(LECA)中,遗传冲突有助于动态真核生物基因组的演变,并且可能导致真核生态发生(即,可能是Feca的驱动力,是Feca的驱动力,是第一个真核生物共同的祖先)。性别(即减数分裂)可能是在LECA种系 - 疾病区分的背景下进化的,因为该过程通过调节/消除体细胞(即多倍体,重新排列)遗传物质来重现种系基因组。我们对这些思想的综合,通过整合MGES和表观遗传学的作用来扩展真核生物起源的假设。