如今,机器学习被用来解决各个研究领域的多个问题,软件工程研究人员是机器学习机制中最活跃的用户之一。最近的进步介绍了量子机学习的使用,该学习有望撤销程序计算并促进软件系统解决问题的能力。但是,使用量子计算技术并不是微不足道的,需要跨学科的技能和专业知识。由于原因,我们提出了一个基于社区的低代码平台量子灯,它使研究人员和从业人员可以配置和实验Quanma-Tum机器学习管道,将它们与经典的机器学习算法进行比较,并分享经验教训和经验丰富的报告。我们展示了量子光的架构和主要特征,除了解散其对研究和实践的影响。
部分大脑思想实验:部分意识及其含义,作者:Jacques Mallah 博士 (jackmallah@yahoo.com) 摘要:查尔默斯的“褪色感质”思想实验旨在表明,即使二元论是正确的,计算主义也很可能是正确的,其方法是考虑一系列大脑,其中生物部分逐渐被人工但功能相似的部分所取代,并且认为意识不会以渐进或突然的方式消失。这种对计算主义的辩护激发了 Bishop 对计算主义的攻击,他认为,一系列类似的替换,如果具有正确的物理活动但没有正确的因果关系,也必须同样保留意识,据称表明“反事实不能计数”,如果是这样,就会破坏计算有意义地区分物理系统的必要条件。本文描述了这样一种情况,即只需施加正确的边界条件,一系列部分就被简单地移除和替换,以精确地保留剩余部分大脑的功能。有人认为,在这种情况下,意识必须逐渐消失,不是逐渐消退,而是变得越来越片面。这支持了意识的非集中性,倾向于支持物理主义反对二元论的合理性,并为 Bishop 的论点提供了适当的反驳。它还为那些仍然是二元论者的人提供了一条攻击“消退的感受性”论点的途径。消退的感受性:查尔默斯 [1] 将消退的感受性思想实验描述如下:
1 德国科隆航空航天中心 (DLR) 航空航天医学研究所辐射生物学系,2 德国萨尔布吕肯萨尔大学材料科学与工程系,3 比利时核研究中心 (SCK CEN) 跨学科生物科学微生物学部,比利时 Mol,4 比利时那慕尔大学 Narilis 研究所微生物生物学研究部 (URBM),5 美国加利福尼亚州佩塔卢马 NASA 艾姆斯研究中心/湾区环境研究所,6 德国萨尔布吕肯萨尔大学无机固态化学系、元素分析,7 荷兰诺德维克 ESA 欧洲空间研究与技术中心 (ESTEC),8 意大利里窝那 Kayser Italia Srl,9 瑞士卢塞恩应用科学与艺术大学生物技术空间支持中心 (BIOTESC),10 柏林罗伯特·科赫研究所, 德国
•BSM对BRS和模式的贡献之间的相关性[JHEP 11(2015)166]。•必须测量两者以区分BSM方案。•与其他可观察结果(,,,b-decays)[JHEP 12(2020)097] [PLB 809(2020)135769]。•leptoquarks [EPJ.C 82(2022)4,320],CC和FCNC之间的相互作用[JHEP 07(2023)029],Neutrino sector中的NP
目的:AEWE是陆军在小型单位层面的主要实验场所。AEWE通过提供跨职能团队(CFT),卓越中心(COE)能力开发人员,科学与技术(S&T)社区以及行业一个可重复的,可信,严格的,严格的和AFC G2 TE为支持概念和材料开发的经营验证的运营实验。
空气阻力又称气动阻力,在高速运动中对运动员的动作有很大的影响。以滑雪运动而言,在滑雪场滑雪过程中,场地的风环境对滑雪者的身体产生推力或拖力,滑行速度和抗阻功受风的影响很大,如何减小风阻功是运动科学的研究重点。本研究对滑雪者实体模型进行了风洞实验。首先对某滑雪者身体进行非接触式三维测量,并扫描打印若干滑雪者模型;然后在黑龙江省亚布力滑雪训练基地针对该滑雪者典型的运动姿势进行风洞实验,研究滑雪过程中空气阻力系数与风速的关系。结果表明:滑雪过程中阻力系数不随风速而变化。滑雪运动员的身高、滑雪姿势、迎风面迎风面积等参数对阻力系数有一定的影响,滑雪运动员身高越高,阻力系数越大。本文总结出的规律可供运动员在训练中采取合理的战术、优化滑雪姿势,从而提高比赛成绩。