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复制意识测试结果的结果会导致使用
当前的研究是一种尝试复制先前采用sublim-inal启动来测试意识导致量子力学崩溃（CCC）解释的实验。刺激刺激素数直接从局部放射性衰减中的图案中得出，在屏幕上闪烁了一段时间的短暂短暂，无法有意识地体验。素数紧随其后，提出了刺激符号的介绍，要求人类参与者迅速做出反应。根据CCC的解释，由于素数尚未暴露于有意识的观察，因此它们应基于它们得出的放射性衰变，以叠加状态继续存在。可以假设，以这种方式产生的素数不应影响随后的响应时间，因为它是在预言中故意观察到的对照条件下会影响随后的响应时间。支持了这一假设。素数在观察到的条件下的影响明显大于在未经耐药条件下获得的效果。这一发现与以前的实验结果一致，并为CCC解释的量子力学提供了额外的支持。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
算法和累犯：多学科系统评论
对基于证据的量刑的愿望导致在确定刑事判决决定时采用和使用风险评分。风险评分是使用不同种类的参数（包括社会经济和人数学）产生的（Southerland 2021）。一些学者，法官和法官认为这些事态发展是渐进改革的新时代。此类学者提出的许多论点，包括对司法行政的更大客观性，及时性和效率的渴望，这些论点是通过降低监禁率的局限性的，他们经常说服政策制定者和法院雇用统计和算法和算法的风险评估工具（RATS）。（Starr 2014）。这些工具现在用于犯罪司法系统的许多领域，例如预测性警务，监视，与保释相关的决策和量刑。大鼠特别用于累犯预测，这是对个人再次犯罪或未能出庭的风险的估计（汉密尔顿2021年）。大鼠对减轻误导决策的客观方法和标准的承诺尤其相关，因为最近的发现表明，法官可能对特定社区有隐性的偏见（Rachlinski
MCM：多条件运动综合框架
有条件的人运动合成（HMS）旨在产生符合特定条件的人类运动序列，哪种文本和音频是用作条件的两个主要模态。虽然现有的研究主要是在单一条件下进行的，但多条件的Human运动合成仍然没有被逐渐解散。在这项研究中，我们根据由主分支和控制分支组成的双分支结构提出了一个多条件HMS框架，称为MCM。该框架有效地扩展了扩散模型的可观性，该模型最初仅基于文本条件，并将其延伸到听众条件。此扩展包含音乐到舞蹈和共同语音的HMS，同时保留了动作模型中固有的固有运动质量和语义关联的Capabilies。此外，我们提出了将基于变压器的扩散模型（指定为MWNET）为主要分支的实用。该模型擅长理解运动固有的空间复杂性和相互关联相关性，这是通过多明智的自我发项模块的整合来促进的。广泛的实验表明，我们的方法实现了单条件和多条件HMS任务的竞争结果。
CMA 演进策略：比较回顾
我们假设一种搜索场景，我们想要最小化目标函数 f : IR n → IR , x → f ( x )。1 关于 f 唯一可获取的信息是已评估搜索点的函数值。我们的性能衡量标准是达到某个函数值所需的函数评估次数。许多连续域进化算法使用正态分布来采样新的搜索点。在本章中，我们重点介绍具有多元正态搜索分布的算法，其中分布的协方差矩阵不限于先验，例如不是对角矩阵。属于此类的分布估计算法（EDA）包括多元正态估计算法（EMNA）、高斯网络估计算法（EGNA）[15，16]和迭代密度估计进化算法（ID EA）[4]。属于此类的进化策略 (ES) 包括具有相关突变自适应功能的 (µ/µ I, λ ) -ES2[19] 和具有协方差矩阵自适应 (CMA) 的 ES[10]。最初，CMA 被解释为去随机化的自适应 [12]：与最初的自适应相比，在 CMA 中，分布参数的变化遵循其自身的随机性，而分布参数的变化则确定性地与对象参数的变化相关。在本章中，我们将从不同的角度回顾 CMA，揭示其与 EMNA 等 EDA 的密切关系。
用于量子电阻计量的石墨烯器件在直流和交流电下的稳定性研究
在单层石墨烯首次实现后不久，人们就证明这种二维六边形碳晶格的独特能带结构即使在室温下也能实现稳定的霍尔电阻量化 [1]。这引发了电量子计量领域的许多研究，旨在实现比传统 GaAs 基标准可在更高温度和更低磁场中使用的电阻标准 [2-9]。电阻计量基于二维电子气系统中的整数量子霍尔效应 (QHE)。电阻平台与冯·克利青常数 R K = h / e 2 的整数分之一直接相关，其中普朗克常数 h 和基本电荷 e [10] 是自 2019 年 SI 修订以来精确定义的值 [11-13]。低温电流比较器 (CCC) 是一种高灵敏度的缩放工具，用于验证量化电阻 [14] 并用于建立直流 (DC) 电阻刻度。在实践中，后者包括校准标准电阻，其十进制标称值可追溯到量化霍尔电阻 (QHR)，对于选定的标称值，可以在低至 n Ω / Ω 范围内的不确定度下执行 [14, 15]。此外，电容单位法拉可以通过使用交流 (AC) 的 QHE 测量得出 [16]。测量不确定度优于 10 nF F − 1
社论 胶质母细胞瘤的靶向分子治疗
多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见的恶性原发性脑肿瘤，对治疗反应不佳，复发似乎不可避免。目前治疗新诊断的 GBM 的标准治疗方法是最大限度安全切除，然后进行放射治疗，同时进行替莫唑胺辅助治疗，与单纯放射治疗相比，该方案已被证明可以提高中位总生存期 (12.1 个月 vs.14.6 个月) 和 2 年 (27.2% vs.10.9%) 和 5 年 (10.9% vs. 1.9%) 生存率。本期特刊旨在让研究人员了解当前主题以及基础、临床前和临床胶质母细胞瘤研究的进展。它还为制药和转化科学家提供了一个提交原创研究文章、评论文章和临床研究的平台，重点评估新的分子途径作为治疗策略的药理学靶点，从而改善侵袭性、耐药性 GBM 的管理，希望对 GBM 生物学有更深入的了解最终可能导致基于抑制肿瘤特异性蛋白质或分子途径的有效靶向治疗方法。不幸的是，这种肿瘤含有高比例的转化、自我维持、多能、肿瘤起始癌症干细胞，主要存在于肿瘤的高度缺氧区域，并伴有栅栏状坏死。尽管有多模式疗法，GBM 的预后仍然令人沮丧。许多特点导致了这一治疗挑战，包括高肿瘤内和肿瘤间
有氧性阴道炎：抗生素抗性趋势和抗菌诊断管理的未来作用
肿瘤，而几个患有严重AV的女性（Donders等，2017; Abbe等，2023）。AV是由损害天然微菌群的微生物引起的（Muzny等，2023）。常见症状包括瘙痒，发红，尿液问题和不愉快的气味（Osej Se- Kyere等，2023）。阴道微生物组主要由乳杆菌和可选的革兰氏阳性厌氧菌组成，可帮助维持最佳的阴道pH（3.8-4.2）。包括乳酸乳杆菌，包括乳酸乳杆菌，乳酸杆菌，乳酸菌，乳杆菌Gasseri和Jensenii乳酸乳杆菌，在阴道腔中定居，有助于嗜酸性环境，并促进酸性环境，并防止病原生物的生长（Vasquez et al。 2022）。AV通常与细菌性阴道病（在40-50％的病例中），念珠菌感染（占20-25％的病例）和寄生虫感染（trichomoniasis，15-20％的病例）有关（Fettweis等人，2014年）。流行病学研究表明，老年人的年龄，多个性伴侣，以前的自发流产以及阴道细菌群落的改变是AV和BV的危险因素（Kaambo等，2018）。AV是一种阴道麦克罗群岛营养不良，在肥沃的妇女年龄
加速核电 - 通过Burer-Monteiro分解
这项工作提出了一种快速的算法BM-Global，用于核总规化的凸和低级别基质优化问题。bm-Global效率通过低成本步骤来降低客观值，从而利用非概念但光滑的居民 - 蒙特利罗（BM）分解，而有效地逃脱了鞍点，并在saddle点上逃脱了鞍点，并以bm的态度来确保快速的核能速率，以确保快速的全局核能核能，以确保全局的核能范围，以确保全局的全局核能，以确保全局的核定速率，以确保界限的全局效率。在其上，多个近端梯度步骤。所提出的方法可以自适应地调整BM分解的等级，并可以通过多种识别工具在优化过程中自动确定BM分解问题的最佳等级。bm-Global因此，与现有矩阵 - 因子化方法相比，在参数调整上花费的时间少得多，这需要详尽的搜索才能查找此最佳等级。在现实世界中的大型建议系统，正规化内核估计和分子构象方面进行了广泛的实验，以确保BM-全球确实可以有效地呈现出潮汐的局部最小值，以使现有的BM的方法与状态级别相比，这是一个范围较高的核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 均与核能的核能降低了，均匀的核能是 - 正规化程序。根据这项研究，我们在https://www.github.com/leepei/bm-global/上发布了拟议的BM-Global的开源包。
对中毒攻击和对策的调查作者
推荐系统已成为在线服务的组成部分，因为它们能够帮助用户在数据海中找到特定信息。但是，现有的研究表明，某些推荐系统容易受到中毒攻击的影响，尤其是涉及学习方案的攻击。中毒攻击是对手对训练模型进行精心制作的数据的注射，目的是操纵系统的建议。基于人工智能的最新进展（AI），此类攻击最近变得重要。目前，我们还没有关于对手为何进行这种攻击的原因，也没有全面了解这种攻击会破坏模型或可能产生的影响的全部能力。虽然已经开发了许多中毒攻击的对策，但它们尚未系统地与攻击的特性联系在一起。因此，评估缓解策略的各自的风险和潜在成功是DIICULT，即使不是不可能。这项调查旨在通过主要专注于中毒攻击及其对策来造成这一差距。这与主要关注攻击及其检测方法的先前调查相反。通过详尽的文献综述，我们为中毒攻击，形式化其维度提供了一种新颖的分类法，并因此组织了文献中描述的31次攻击。此外，我们审查了43个对策，以检测和/或防止中毒攻击，评估其针对特定类型攻击的效率。