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天体量子误差校正I：来自非交通klein空间的Qubit
4D渐近平坦的空间中的量子重力特征是由于软辐射头发而引起的自发对称性，这与IR差异的增殖密切相关。通过推定的2D CFT的全图描述预计没有此类冗余。在这两篇论文中，我们通过启动天体CFT（CCFT）中量子误差校正的研究来解决这个问题。在第一部分中，我们通过在Kleinian Hyperkhler SpaceTimes中重新审视非交通性几何形状来构建具有有限自由度的玩具模型。该模型遵守朝径向方向重新归一致的灯芯代数，并承认等距嵌入`la gottesman-kitaev-preskill。代码子空间由在柔软的时空波动下可靠的2量稳定态组成。hyperkhler空间的对称性是离散的，并转化为量子计算中熟悉的克利福德组。然后将结构嵌入扭曲空间的发病率关系中，为即将到来的工作中解决的CCFT制度铺平了道路。
反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测2023年10月6日的行为，乔恩·克莱恩伯格（Jon Kleinberg），詹斯·路德维格（Jens Ludwig），sendhil mull
摘要越来越多地将机器学习应用于人类行为。这些算法越来越遭受一个隐藏但严重的问题。之所以出现，是因为他们经常预测一件事，而希望另一件事。采用推荐系统：它可以预测点击，但希望识别偏好。或一种使放射科医生自动化的算法：它可以预测在静置的诊断，同时希望确定其反思性判断。心理学向我们展示了此类预测任务的目标与我们希望实现的目标之间的差距：人们可以无意识地点击；专家可能会疲倦并犯系统错误。我们认为这种情况无处不在，称它们为“反演问题”：真正的目标需要理解在行为数据中直接测量的精神状态，而必须与行为倒转。识别和解决这些问题需要借鉴行为和计算科学的新工具。
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。
存储库引文 存储库引文 Klein, A. (2020)。人工智能与个人理财：法律和道德影响。网址：网址：https://digitalscholarship.unlv.edu/brookings_lectures_events/151
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引用Neilson BN，Craig CM，Altman GC，Travis AT，Vance JA和Klein Mi（2021）可以将生物友善假设应用于长期的人类空间
国际空间站（ISS）始终在船上约有3-5名机组人员，通常在ISS上持续约5-7个月。自2020年3月以来，ISS上发生了170个长期空间任务。因此，长期空间任务是太空探索的组成部分，并且随着月球和火星的任务即将到来，只会继续扩大持续时间。但是，长期空间任务给人机组人员带来了一些挑战。这些挑战中的大多数都与对微重力的生理适应有关，包括晕车，肌肉萎缩和心血管衰减。虽然不是很好，但在计划长期空间任务时要考虑的另一个主要因素是环境对宇航员的心理影响。居住在太空中的宇航员将无法进入自然景观和其他发现对心理压力和整体幸福感具有恢复性影响的环境。除了无法进入这些修复的自然环境之外，宇航员还将暴露于压力大，陌生的空间环境中。该迷你审查的目的是首先总结与与空间相关的压力源相关的文献。接下来，将提供有关生物质假说和恢复性环境的大量文献概述，因为这些文献可能是相对简单且具有成本效益的解决方案，以减轻长期空间任务中所面临的压力。最后，将介绍与太空胶囊中此类环境的设计以及未来的方向有关的考虑。
马修·克莱恩和迈克尔·佩蒂斯的评论，贸易战是......
学习是指观察记录额外特征的数据。“学习”或“世界反馈”是通过观察记录额外特征的数据而发生的。记录行动、结果和情境特征实例的“案例”数据是 Gilboa 和 Schmeidler (2001) 提出的基于案例的决策理论的基本概念。将学习视为主体对新数据形式的客观信息的主观反应，可能为研究具有不可预见的偶然事件的学习提供一个有前途的框架。事实上，它可能调和经典的贝叶斯方法，其中新数据仅包含熟悉的情境特征并且仅增加观察频率，以及数据包含决策者迄今未知的“新”特征记录的情况。
使用 NEWS-G 进行太阳能 Kaluza-Klein 轴子搜索 - arXiv
a 法国里昂第一大学 IP2I，CNRS/IN2P3，IP2I-Lyon，F-69622 维勒班 b 法国皇后大学机械与材料工程系，加拿大安大略省金斯顿 K7L 3N6 c 法国皇后大学物理、工程物理与天文学系，加拿大安大略省金斯顿 K7L 3N6 d 法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 LPSC，CNRS/IN2P3，38026 格勒诺布尔 e 法国皇家军事学院化学与化学工程系，加拿大安大略省金斯顿 K7K 7B4 f 加拿大阿尔伯塔大学物理系，加拿大艾伯塔省埃德蒙顿 T6G 2R3 g 法国巴黎萨克雷大学 IRFU，CEA，F-91191 伊维特河畔吉夫 h 法国劳伦森大学物理与天文学系，安大略省萨德伯里 P3E 2C6，加拿大 i SNOLAB，加拿大安大略省莱夫利 P3Y 1N2 j Arthur B. McDonald 加拿大天体粒子物理研究所，皇后大学，加拿大安大略省金斯顿 K7L 3N6 k SUBATECH，IMT-Atlantique/CNRS-IN2P3/南特大学，法国南特 44307 l 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰 99352，美国 m 伯明翰大学物理与天文学院，英国伯明翰 B15 2TT n 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊塞萨洛尼基 54124
使用 NEWS-G 进行太阳 Kaluza-Klein 轴子搜索
1 法国里昂第一大学 IP2I，CNRS/IN2P3，IP2I-Lyon，F-69622 维勒班 2 加拿大安大略省金斯顿皇后大学机械与材料工程系 K7L 3N6 3 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理与天文学系 K7L 3N6 4 法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 LPSC，CNRS/IN2P3，格勒诺布尔 38026 5 加拿大皇家军事学院化学与化学工程系，安大略省金斯顿 K7K 7B4 6 加拿大阿尔伯塔大学物理系，艾伯塔省埃德蒙顿 T6G 2R3 7 加拿大巴黎萨克雷大学 IRFU，CEA，F-91191 伊维特河畔吉夫 8 加拿大劳伦森大学物理与天文学系加拿大安大略省萨德伯里 P3E 2C6 9 SNOLAB，加拿大安大略省莱夫利 P3Y 1N2 10 加拿大皇后大学亚瑟·B·麦克唐纳天体粒子物理研究所，加拿大安大略省金斯顿 K7L 3N6 11 SUBATECH，IMT-Atlantique/CNRS-IN2P3/南特大学，法国南特 44307 12 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰 99352，美国 13 伯明翰大学物理与天文学院，英国伯明翰 B15 2TT 14 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊塞萨洛尼基 54124
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1 法国里昂第一大学 IP2I，CNRS/IN2P3，IP2I-Lyon，F-69622 维勒班 2 加拿大安大略省金斯顿皇后大学机械与材料工程系 K7L 3N6 3 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理与天文学系 K7L 3N6 4 法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 LPSC，CNRS/IN2P3，格勒诺布尔 38026 5 加拿大皇家军事学院化学与化学工程系，安大略省金斯顿 K7K 7B4 6 加拿大阿尔伯塔大学物理系，艾伯塔省埃德蒙顿 T6G 2R3 7 加拿大巴黎萨克雷大学 IRFU，CEA，F-91191 伊维特河畔吉夫 8 劳伦森物理与天文学系大学，加拿大安大略省萨德伯里 P3E 2C6 9 SNOLAB，加拿大安大略省莱夫利 P3Y 1N2 10 Arthur B. McDonald 加拿大天体粒子物理研究所，皇后大学，加拿大安大略省金斯顿 K7L 3N6 11 SUBATECH，IMT-Atlantique/CNRS-IN2P3/南特大学，法国南特 44307 12 太平洋西北国家实验室，美国华盛顿州里奇兰 99352 13 伯明翰大学物理与天文学院，英国伯明翰 B15 2TT 14 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊塞萨洛尼基 54124