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全印度高等教育调查2021-22
II。 在语句2中填写空白，以从W. III中删除最后一个元素。 在语句3。iv中写入正确的函数以从w中删除“蓝色”。 在w v。末尾填写语句4的空白，以添加两个元素“粉红色”和“灰色”，写下语句5的正确参数，以便w是['紫罗兰 Akshit是XI类的计算机科学专业学生。 他已经写了一个用于操纵字符串的程序。 用适当的命令 /方法myAddress =“ Wazirpur 1，new Yamuna Nagar，new Delhi，New Delhi”，我在范围内（__________）：#line 1 If MyAddress [i] .____：#line 2 print（＃line 2 print（myAddress [myaddress [myaddress [i] .upper [i] .upper [i] .upper（i] .upper（i] .upper（i] .upper（） print（myadress [i]，end =“”）print（）print（len（myaddress.split（“，”，“）））#line 4 print（myaddress.replace（“ new”，“ new”，“ old”））#line 5 a。 填写第1行中的空白以计算字符串的长度b。 在第2行中写入功能以检查下字母。 c。在第3行中写入功能以检查数字。 d。第4行的输出将是什么。第5行的输出将是什么。II。在语句2中填写空白，以从W. III中删除最后一个元素。在语句3。iv中写入正确的函数以从w中删除“蓝色”。在w v。末尾填写语句4的空白，以添加两个元素“粉红色”和“灰色”，写下语句5的正确参数，以便w是['紫罗兰Akshit是XI类的计算机科学专业学生。他已经写了一个用于操纵字符串的程序。用适当的命令 /方法myAddress =“ Wazirpur 1，new Yamuna Nagar，new Delhi，New Delhi”，我在范围内（__________）：#line 1 If MyAddress [i] .____：#line 2 print（＃line 2 print（myAddress [myaddress [myaddress [i] .upper [i] .upper [i] .upper（i] .upper（i] .upper（i] .upper（） print（myadress [i]，end =“”）print（）print（len（myaddress.split（“，”，“）））#line 4 print（myaddress.replace（“ new”，“ new”，“ old”））#line 5 a。填写第1行中的空白以计算字符串的长度b。在第2行中写入功能以检查下字母。c。在第3行中写入功能以检查数字。d。第4行的输出将是什么。第5行的输出将是什么。
整体自由意志：桥接自治，道德和结构化现实
传统的自由模型通常会隔离自主权，从而导致概念上的显着差距。自由主义者的自由意志强调完全独立于外部决定因素，这是一种理想化和不受约束的代理形式。这种观点忽略了自主权固有地受到系统性和关系影响的方式。另一方面，兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。 坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。 虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。 关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。 共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
引文 Neidhöfer C, Klein N, Jürüktümen A, Hattenhauer T, Mispelbaum R, Bode C, Holderried TAW, Hoerauf A 和 Parc ˇ ina M (2025) 回顾性分析
尽管在 21 世纪可以使用各种各样的抗生素，但细菌性血流感染仍然是重症监护病房和诊断实验室面临的最重大的全球挑战之一，并导致大量发病率和死亡率（Retamar 等人，2012 年；Lillie 等人，2013 年；McNamara 等人，2018 年；Timsit 等人，2020 年）。除了对一线抗生素产生耐药性的病原体数量不断增加之外，一个重大挑战是缺乏及时的诊断检查和足够的灵敏度来识别病原微生物及其易感性（Retamar 等人，2012 年；Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人，2017 年；Timsit 等人，2020 年）。这两个方面对于显著改善血流感染的临床结果都至关重要，因为及时给予适当的抗菌治疗对于治疗脓毒症至关重要（Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人，2017 年；Timsit 等人，2020 年；Asner 等人，2021 年）。血培养仍然是检测脓毒症患者菌血症最受认可的微生物学检测；然而，这些可能需要几天才能提供结果（Loonen 等人，2014 年）。此外，它们容易受到污染或出现假阴性结果，主要是在抗生素治疗后采集时（Hall and Lyman，2006 年；de Prost 等人，2013 年；Loonen 等人，2014 年）。因此，脓毒症患者通常采用经验性的广谱抗生素（联合用药）治疗，这显著增加了抗生素过度治疗、抗生素诱导毒性和多重耐药病原体选择的风险（Takamatsu 等人，2020 年；Bruns 和 Dohna-Schwake，2022 年）。指示宿主对感染的内源性反应的生物标志物已经被广泛使用（Xie，2012 年；Cho 和 Choi，2014 年）。然而，这种方法只能说明感染的存在，而不能说明传染源。关于后者，已经开发了各种新技术来改进或补充传统方法，以便更早地识别血流感染（Liesenfeld 等人，2014 年，B）。全血样本循环 cfDNA（游离 DNA）的下一代测序最近已在临床上用于败血症诊断（Grumaz 等人，2016 年；Long 等人，2016 年；Grumaz 等人，2020 年）。虽然这种方法有可能为传统诊断提供有价值的补充输入，但其影响仍有待确定。从 2020 年开始，德国几家公共健康保险开始覆盖 Noscendo GmbH（德国杜伊斯堡）开发的基于 cfDNA 的病原体检测方法 DISQVER。重症监护医生和
全息技术、信息定位和子区域
局域性无疑是量子理论和广义相对论不可分割的一部分。另一方面，像 AdS/CFT 这样的全息理论意味着，在边界理论中，体量子引力自由度被编码在空间无穷远处。尽管这种说法是在非微扰层面上的说法，但在量子引力的微扰极限中，这种性质仍然存在。这主要是由于引力高斯定律，它使我们无法定义严格的局部算子。由于在描述中包含引力要求理论在坐标变换下不变，因此物理算子需要是微分同胚不变的。高斯定律实现的这一条件要求算子被修饰到边界，并包含一个延伸到无穷远处的引力版本的威尔逊线，因此要求它们是非局部的。为了解决这一矛盾，我们提出了候选算子，它们可以绕过这一要求，同时在 AdS/CFT 环境中具有局部和微分同胚不变性。这些算子仍然满足引力高斯定律的一个版本，因为它们被解释为相对于状态的特征进行修饰。因此，这些算子所定义的状态是破坏理论对称性并具有“特征”的状态。这些状态通常是具有大方差的高能状态，对应于块体中非平凡的半经典几何。该提议还将有助于解决有关岛屿提议的悖论。此外，这使得人们能够在微扰量子引力中更具体地讨论子区域、其相关子系统和信息局部化。在第二部分中，我们将主要关注称为 AdS-Rindler 楔形的块体子区域。我们将使用从量子信息和量子计算界借用而来的 Petz 映射，从其边界对偶子区域明确地重建该体子区域。这与先前关于体子区域重建的猜想以及由于引力的量子误差校正性质，Petz 映射可用于重建纠缠楔的提议相一致。此外，我们精确研究了 AdS Rindler 楔中的算子代数，包括体和边界对偶。使用交叉积构造和一种新的重正化 Ryu Takayanagi 表面的方法，我们展示了如何通过包括引力校正将代数修改为更易于管理的代数，我们可以在其中定义密度矩阵和冯诺依曼熵。最后，在存在引力相互作用的情况下，我们研究了一般背景下算子代数的一种特殊表示，称为协变表示。这种表示将从物理角度阐明交叉乘积构造的含义。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机