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引用：Bradley Rt。爱，意识，能量和物质：心脏在连贯性和创造中的重要作用。 Cardiol Vasc Res。 2024; 8（1）：1-25。
我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金（26）和一些具有真实魔术的科学冒险（5）。 这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用，例如直观的感知和集中意图。 在后者中，威廉·蒂勒（William Tiller）和他的同事（5）记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。 这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建，还可以访问其巨大的“自由”能量存储，从而为变化提供动力。 电生理证据表明，这是一种超相干状态，在ECG频谱中，它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金（26）和一些具有真实魔术的科学冒险（5）。这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用，例如直观的感知和集中意图。在后者中，威廉·蒂勒（William Tiller）和他的同事（5）记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建，还可以访问其巨大的“自由”能量存储，从而为变化提供动力。电生理证据表明，这是一种超相干状态，在ECG频谱中，它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
量子状态的连贯性和想象力
Baumgratz，Cramer和Plenio建立了一个严格的框架（BCP框架），以量化量子状态的共同点[Phys。修订版Lett。 113，140401（2014）]。 在BCP框架中，如果量子状态在固定的正交基础上为对角线，则称为量子状态，并且连贯性度量应满足某些条件。 在固定的正常基础上，如果量子状态ρ的虚拟部分非零，则ρ必须是连贯的。 如何定量地表征这一事实？ 在这项工作中，我们表明，如果C在州复杂的共轭下不变，即C（ρ）= C（ρ）= C（ρ∗），则BCP框架中的任何相干度量C具有属性c（ρ） - c（reρ）≥0。 如果C不满足C（ρ）= C（ρ∗），我们可以定义一个新的相干度量C'（ρ）= 1Lett。113，140401（2014）]。在BCP框架中，如果量子状态在固定的正交基础上为对角线，则称为量子状态，并且连贯性度量应满足某些条件。在固定的正常基础上，如果量子状态ρ的虚拟部分非零，则ρ必须是连贯的。如何定量地表征这一事实？在这项工作中，我们表明，如果C在州复杂的共轭下不变，即C（ρ）= C（ρ）= C（ρ∗），则BCP框架中的任何相干度量C具有属性c（ρ） - c（reρ）≥0。如果C不满足C（ρ）= C（ρ∗），我们可以定义一个新的相干度量C'（ρ）= 1
光学相干断层扫描 - OCT
研究人员使用高分辨率 Ganymede™ 系统，重点展示了视网膜新生血管 (RNV) 如何影响眼睛的结构。图 1 显示了白化兔的正常视网膜。图 2 显示了色素兔的正常视网膜。图 3 显示了患有 RNV 的白化兔。图 4 显示了患有 RNV 的色素兔。视网膜血管 (RV)、神经纤维层 (NFL) 和视网膜前纤维血管膜 (PFM) 也进行了标记。
用于处理逻辑相干交易类型的智能合约设计模式
摘要：最近的研究表明，智能合约的源代码通常是克隆的。区块链网络中相关类型的交易类型的处理导致实施许多类似的智能合约。因此，验证交易的规则被多次复制。本文介绍了Adapt V2.0智能合约设计模式。设计模式对每种事务类型采用独特的配置，并且在配置之间共享验证规则对象。在两个级别上消除了逻辑条件的冗余性。首先，可以将类似的智能合约组合到一个。其次，智能合约中的配置在运行时验证规则对象。结果，对于每个验证规则，只有一个对象是实例化的。它允许通过智能合约有效使用操作内存。本文使用面向对象和功能的编程机制介绍了该模式的实现。应用该模式可确保智能合约的自适应性在任何数量的交易类型上。在智能合约和不同数量的检查交易中，对各种验证规则进行了绩效测试。获得的10,000,000件交易的评估时间小于0.25 s。
控制固体的光子数相干
量子通信网络依赖于使用单个光子在内的量子加密协议，包括量子密钥分布（QKD）。有关QKD协议安全性的关键要素是光子数相干（PNC），即零和一光子群之间的相位关系，这在很大程度上取决于激发方案。因此，要获得具有所需属性的空气量子，需要选择用于量子发射器的最佳泵送方案。半导体量子点产生高纯度和无法区分性的按需单个光子。利用量子点与刺激脉冲结合的两光子激发，我们证明了具有可控程度的PNC的高质量单光子的产生。我们的方法为量子网络中的安全通信提供了可行的途径。
连贯的机器人行为和实施方案在人类机器人相互作用期间情绪感知和识别中的作用：实验研究
背景：作为我们日常生活中的同伴，社会机器人变得越来越重要。因此，人类希望使用应用于人类相互作用的相同的心理模型，包括使用相互作用的手势。研究工作已致力于了解用户的需求，并开发机器人的行为模型，这些模型可以感知用户状态并正确地计划反应。尽管做出了努力，但关于机器人体现和行为对情绪感知的影响的挑战仍然开放。目的：这项研究的目的是双重的。首先，它的目的是评估机器人的声音手势和体现在用户感知情绪（刺激愉悦），唤醒（唤起情绪强度）和优势（刺激施加的控制程度）方面的作用。第二，它旨在评估机器人通过使用3种监督的机器学习算法进行交互的正面，负面和中性情绪的准确性：支持向量机器，随机森林和K-Neareart邻居。方法：使用从标准化数据库中检索到的60张图像的集合，使用胡椒机器人来引起人类的3个情绪。特别是，用胡椒机器人进行了2种情感启发的实验条件：具有静态行为或用表达连贯（COH）同时行为的机器人。此外，为了评估机器人实施例的作用，通过要求参与者与PC相互作用，在图形界面显示相同的图像来进行第三个启发。要求每个参与者仅接受3个实验条件中的1个。结果：这项研究总共招募了60名参与者，每种实验条件共有20个参与者，共有3600个相互作用。当用与PC条件相对于PC条件的COH刺激的刺激性机器人时，结果显示出显着差异（P <.05），从而在机器人的非语言通信和实施方案的重要性上进行了差异。相对于PC的机器人（具有静态行为的COH和机器人）的启发获得了较高的价分数。为了识别情绪，最近的邻居分类器取得了最佳的准确性结果。特别是，与静态行为和PC诱导相比，COH模式达到了最高的准确性（0.97）（分别为0.88和0.94）。
Mach-Zehnder 中的连贯性和语境性 ...
我们使用广义非语境性不等式和独立于基的相干性见证来分析干涉现象中的非经典资源。我们使用最近提出的不等式，在同一框架内见证这两种资源。鉴于以前的语境优势结果，我们还提出了一种系统的方法，应用这些工具来描述量子信息协议中相干性和语境性所提供的优势。我们将这种方法实例化为量子询问任务，该任务由典型的炸弹测试干涉实验引入，展示了此类任务的语境量子优势。量子叠加是量子理论最著名的非经典特征。它以许多有趣的解释困扰了一代又一代的物理学家，并奠定了量子计算[ 1 , 2 , 3 ]、大系统干涉[ 4 ]、量子源理论[ 5 ]、量子互补性[ 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]和量子基础[ 11 , 12 ]等领域重大发现的基础。相干性作为量子信息的一种资源，为量子叠加理论和量子干涉实验提供了一个现代视角[ 13 , 14 ]。它提供了量化干涉仪中量子态相干性的方法，同时优雅地表征了非经典现象，具有比可见性更好的工具[15,16,17]，不仅形式上扎根于丰富的理论结果[18,19]，而且可以通过实验获得[20]，而且与量子场论有着深刻的联系。