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通过非药物治疗减少了轻度至中度抑郁症的静息脑熵
1。北京北京大学认知神经科学与学习的国家主要实验室，中国2。IDG/McGovern大脑研究所，北京师范大学，北京，中国IDG/McGovern大脑研究所，北京师范大学，北京，中国
一种含Hf、Mo、Ti、V的超硬高熵硼化物...
溶液形成已被证明是增加陶瓷硬度的方法之一。5 先前的研究已经制备了许多 HEB 组合物，它们有可能比单个组分硼化物具有更高的硬度。8–10 例如，Gu 等人 11 研究了 (Hf 0.2 、Nb 0.2 、Ta 0.2 、Ti 0.2 、Zr 0.2 )B 2 作为典型的 HEB。在 2000 ◦C 下进行放电等离子烧结 (SPS) 后获得的维氏硬度 (VH) 为 22.44 GPa，载荷为 9.8 N。基于该研究，Feng 等人 4 制备了一系列名义上纯净的 HEB。基本成分为 (Hf 0.2 ,Zr 0.2 ,Ti 0.2 ,Ta 0.2 ,Nb 0.2 )B 2 ，其中 Nb 用 V、Cr 或 Mo 代替，Ta 和 Nb 用 Mo 和 W 代替。含有 Cr、Mo 或 Mo 和 W 组合的成分具有最高的 VH 值，在 0.49 N 负载下超过 40 GPa。同样，Quin 等人研究了具有非等摩尔浓度 Mo 和 W 的各种 HEB 成分。根据该研究，(Zr 0.225 ,Hf 0.225 ,Nb 0.225 ,Mo 0.225 ,W 0.1 )B 2 在 1.96 N 负载下具有 27.5 GPa 的 VH。12
最大几何量子熵
首先，回想一下参考文献。[ 24 ] 其中 Hughston、Josza 和 Wootters 给出了给定密度矩阵背后所有可能集合的构造性特征，假设集合具有有限数量的元素。其次，Wiseman 和 Vaccaro 在参考文献中。[ 25 ] 然后通过物理可实现集合的动态激励标准论证了首选集合。第三，Goldstein、Lebowitz、Tumulka 和 Zanghi 挑选出高斯调整投影 (GAP) 测度作为热力学和统计力学环境中密度矩阵背后的首选集合 [ 26 ]。第四，Brody 和 Hughston 在几何量子力学中使用了最大熵的一种形式 [27]。HJW 定理。在技术层面上，对于我们的目的而言，最重要的结果之一是 Hughston-Josza-Wootters (HJW) 定理，该定理已在文献 [ 24 ] 中证明，现在我们对其进行总结。考虑一个有限维希尔伯特空间 H S 的系统，该系统由秩为 r 的密度矩阵 ρ 描述：ρ = P r j =1 λ j | λ j ⟩⟨ λ j | 。我们假设 dim H S := d S = r ，因为 d S > r 的情况很容易通过将 H S 限制在由 ρ 的图像定义的 r 维子空间中来处理。然后，可以通过与具有 d S 个正交向量作为列的 d × d S 矩阵 M 进行线性混合，从 L ( ρ ) 生成具有 d ≥ d S 个元素的通用集合 e ρ ∈E ( ρ )。然后，e ρ = { p k , | ψ k ⟩} 由以下公式给出：
新的高熵合金，用于磁联性应用。
科学环境：该项目将在新的国际研究项目“复杂的无机材料的材料 - 材料 - 材料”的框架内进行，Jean Lamour Institute（IJL，Nancy，France）和JoŽefStefanInstitute（JSI，JSI，Slovenia，Slovenia）。它将涉及来自组表面和冶金学（IJL）的更具体的研究人员，以及纳米结构材料系（S.Shturm教授，JSI）以及高素质合金组（J. Dolinsek，JSI）。两个实验室都是欧洲复杂金属合金联盟（Ecmetac，https：//ecmetac.eu/）的一部分。该项目还将受益于IMEM的专业知识（CNR，意大利，F。Albertini教授； https：//www.imem.cnr.it/en/adr/4/magnetic-and-magnetic-and-multiferroic-材料/插入材料）在磁磁材料上。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病 意大利国家内部地区战略（SNAI）-IRIS ircinia ramosa海绵提取物（ISP）诱导人黑色素瘤细胞凋亡，并抑制黑色素瘤细胞迁移和侵入性 BNT162B2在肾脏移植受者中引起了对SARS-COV-2的有效细胞介导的反应，并且常见的可变免疫缺陷患者 早期应激的持久神经生物学后果 由砖游戏任务（BGT）分析的儿童中的视觉空间工作记忆能力 肽以克服当前抗癌和抗菌纳米疗法的局限性
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，导致记忆，注意力和语言下降。当前的AD诊断方法缺乏客观性和非侵入性。虽然电解图（EEG）对AD研究有希望，但传统的脑电图分析方法已证明并不令人满意。非线性动力学方法在评估大脑的复杂性质方面被认为更有效。从这些考虑开始，本研究提出了一种基于熵的算法，该算法利用多尺度模糊熵（MFE）作为一种有希望的有效的AD诊断方法。表现出显着的歧视能力。值得注意的是，在结果中观察到趋势反演：与健康对照相比，AD受试者显示出慢速频段的复杂性值更高，而在快速频段中发现了相反的情况。这些发现强调了MFE在有效区分AD患者和健康个体的潜力，这标志着更加客观和可靠的AD诊断策略的重大进展。
高级制造技术和高熵合金组成的可行性研究
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
物理不可逆过程中“擦除”的熵成本
2023 年 9 月 21 日 摘要。通过参考与共轭可观测量相关的联合熵，证明了兰道尔原理的一种限制形式对热系统成立，与计算考虑无关。结果表明，不可逆物理过程的补偿熵的来源是由于这种相互不相容的可观测量值的本体论不确定性，而不是由于信息论方法中传统假设的认识论不确定性。特别是，明确表明通过重置操作擦除逻辑（认识论）信息并不等同于擦除热力学熵，因此物理学不支持传统的信息论形式的兰道尔原理。分析的另一个含义是现实世界中没有麦克斯韦妖。关键词：兰道尔原理、热力学、量子信息、熵 1. 简介。兰道尔原理 (LP) 最初是由兰道尔从计算的角度提出的。具体来说，兰道尔 (1961) 提出，从事逻辑上不可逆步骤的“计算机器”每一步的成本约为 kT。虽然 LP 已被广泛接受，但仍有少数人持不同意见（例如 Earman 和 Norton 1999；Norton 2005-2018；Hemmo 和 Shenker 2021）。虽然本文作者与反对者一起对兰道尔原始提议中固有的物理不可逆性与逻辑/计算不可逆性的认定提出异议，但我们仍然为 LP 的受限形式提出了物理基础：它不与计算相联系，而是与一类更窄的真正不可逆的物理过程相联系。如果测量是一个物理上不可逆的过程，人们可能会认为这是西拉德原理的一种形式；本研究表明它确实如此。在提出这一观点时，我们希望提请大家注意认识论和本体论不确定性（或“信息”）之间的关键区别，这一区别在热力学和第二定律的讨论中往往被忽略。我们注意到，正如经典统计力学所假设的那样，认识论不确定性可以说无法非循环地产生第二定律或兰道尔原理（参见 Kastner 2017），而本体论不确定性对于两者的成立都是必要的。这一考虑意味着 LP 的受限形式，它不依赖于传统上假设的认识论不确定性。从本质上讲，LP 确实是
全息纠缠熵：信息悖论的出路
1 有时参数数量（包括磁荷）可能有四个或更多个，但为了简单起见，我们这里只考虑三个。2 准确地说，这不是一个定理，而是一个猜想，因为对于一般情况，目前还没有严格的数学证明。
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。