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量子力学和量子场中的 5 路径积分...
路径积分图景之所以重要，有两个原因。首先，它提供了量子力学的另一种补充图景，其中经典极限的作用显而易见。其次，它为研究微扰理论不充分或完全失效的领域提供了一条直接途径。在量子力学中，解决此类问题的标准方法是 Wentzel、Kramers 和 Brillouin 的 WKB 近似。然而，将 WKB 近似推广到量子场论是极其困难的（甚至是不可能的）。相反，费曼路径积分的非微扰处理（在量子力学中等同于 WKB）可以推广到量子场论中的非微扰问题。在本章中，我们将仅对玻色子系统（如标量场）使用路径积分。在后续章节中，我们还将对路径积分进行全面的讨论，包括它在费米子场、阿贝尔和非阿贝尔规范场、经典统计力学和非相对论多体系统中的应用。
关于TGD宇宙中的远程电磁量子相干性
TGD启发的量子生物学的重点迄今已成为远程量子引力连贯性，其特征是Nottale引入的量子引力Planck常数。重力planck常数的概念也将其推广到其他经典场，尤其是电场，并且可以定义电磁planck常数。DNA，细胞和地球表面带负电荷。在本文中，考虑了这些系统中远程量子相干性的可能存在，并讨论了生命物质与计算机之间相互作用的模型。也从TGD的角度考虑了最近报道的惊人发现，表明地球热圈中存在非生物生命形式。将电量子相干性的条件应用于线性结构（例如DNA和神经元素）在康普顿长度上产生条件，从而产生了所考虑的带电粒子的质量。奇迹般地，对电子的条件很满意！
光泵固态量子磁力仪用于……
§ 金刚石、碳化硅（SiC）和六方氮化硼（hBN）拥有各种光学可及的自旋活性量子中心 § 在环境条件下具有优异的相干特性（“室温下的量子比特”） § 由于塞曼分裂，缺陷的能级结构对磁场高度敏感
生物信息学和药物再利用中的人工智能
人工智能的发展推动了新计算范式的边界，使其成为许多科学和工程挑战的实际现实。如果我们不能用计算工具创造价值和解决问题，那么它的精细度和灵活性就毫无意义。机器学习是人工智能的一个流行子领域，它专注于使用不同类型的神经网络从大数据和复杂数据中提取和识别有洞察力和可操作的信息。机器学习算法本质上需要大量数据，通常在生成和拥有大量数据的实际领域中表现出色。我们感兴趣的两个应用领域是药物重新定位和生物信息学，这两个领域通常都会产生大量数据。本期专题旨在涵盖在生物信息学和药物重新利用领域开发和引入的人工智能方法和应用的最新进展，并提供这些领域全面、最新的研究和实验工作集。
测试电磁场对定向的影响...
已经提出，在重离子碰撞的早期阶段产生的强电磁场可能会导致迅速性odd的阳性和阴性载体的速度分裂。对于浅亨德（Div>），这种测量值的解释是由于导向流的低幅度以及由运输的夸克引起的歧义而变得复杂。为了克服这些并发症，我们建议仅使用携带产生夸克的哈德子（u，d，s，s）进行测量。我们讨论了如何通过合并机制生产这种哈子的运动学，因此它们的流量是其组成夸克的流量的总和。使用此总和验证了某些HADRON的组合，可以测量预期的系统违反该规则，而增加电荷的增加，这可能是碰撞中产生的电磁场的结果。我们的方法可以通过相对论重离子对撞机（RHIC）的光束能量扫描（BES）程序的II阶段的高统计数据进行测试。
关于TGD宇宙中的远程电磁量子相干性
TGD启发的量子生物学的重点迄今已成为远程量子引力连贯性，其特征是Nottale引入的量子引力Planck常数。重力planck常数的概念也将其推广到其他经典场，尤其是电场，并且可以定义电磁planck常数。DNA，细胞和地球表面带负电荷。在本文中，考虑了这些系统中远程量子相干性的可能存在，并讨论了生命物质与计算机之间相互作用的模型。也从TGD的角度考虑了最近报道的惊人发现，表明地球热圈中存在非生物生命形式。将电量子相干性的条件应用于线性结构（例如DNA和神经元素）在康普顿长度上产生条件，从而产生了所考虑的带电粒子的质量。奇迹般地，对电子的条件很满意！
人工智能伦理与治理知识体系 (BoK)
关存泰教授是南洋理工大学人工智能研究所（AI.R）所长。他是南洋理工大学先进智能实验室（S-Lab）的联席主任。他的研究兴趣包括脑机接口（BCI）、机器学习、神经信号和图像处理、数据分析和人工智能等领域。
BRAIN 计划使命
BRAIN 计划具有独特的优势，可以促进神经科学领域的跨领域和加速发现，超越了 NIH 任何单个研究所或中心的能力，通过利用多个领域的协同作用来解决人类大脑带来的个人和社会挑战 John Ngai 博士 NIH 大脑计划主任
面向地球科学数据 AI 的集体议程...
这是预接受版本，要阅读《地球科学与遥感》杂志上发表的最终版本，请访问：10.1109/MGRS.2020.3043504 在过去的几年里，我们目睹了地球科学和遥感以及人工智能领域的联系越来越紧密。由于观测数据的大量可用性、改进的模拟和算法的进步，这些学科已经找到了共同的目标和挑战，以推进对地球系统的建模和理解。尽管有如此好的机会，但我们也观察到一种令人担忧的趋势，即仍然停留在学科的舒适区，将人工智能的最新进展应用于已经得到很好解决的遥感问题。在这里，我们对研究方向持立场，我们认为这些领域之间的接口将产生最大的影响，并成为潜在的游戏规则改变者。在我们宣布的地球科学人工智能议程中，我们旨在激励研究人员，特别是年轻一代，应对这些挑战，推动遥感和地球科学的真正进步。