在没有全息原理 [3, 4, 5] 的传统量子引力解释 [1, 2] 中,量子态是整个宇宙的量子态。在这种解释中,玻恩规则的一个典型应用是暴胀多元宇宙场景 [6, 7, 8]。作者采取不同的方法,在三维反德西特时空/二维共形场论 (AdS 3 /CFT 2 ) 对应 [11, 12, 13, 14] 的背景下,在边界 CFT 2 的强耦合极限 [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],提出了一种基于全息原理 [3, 4, 5] 的量子引力新解释 [9, 10]。在这种量子引力解释中,对基态或空间纯化量子热平衡态,即全息张量网络(HTN)[19, 20, 21]进行非选择性量子测量[24],在量子力学的集合解释中,是通过完全消相干该量子态的量子相干性来实现的。消相干(即可观测量量子干涉的损失)正是通过引入超选择规则算子,然后将作用于 HTN 的希尔伯特空间的可观测量集限制为阿贝尔集(其元素与超选择规则算子可交换)来实现的[25]。作者将这种退相干称为经典化。量子引力的经典化不是经典引力;事实上,HTN 的经典化状态仍然是一种量子态,但却是一种高度非平凡的混合态。由于该量子态是乘积量子本征态的统计混合,因此存在负局部自由度 [10, 25]。到目前为止,我们已经在 HTN 的欧几里德区域对空间进行了经典化,即边界 CFT 2 的纯净量子热平衡态(包括基态)[9, 10, 25, 26]。然后,为了在 Lorentzian 区域中制定时间相关的 HTN,
到自由落体进入黑洞的质量的辐射[6-9])。同样,一个永恒的均匀加速边界(移动的镜子)显然不会向无穷远处的观察者发射能量,例如[10]。对于永恒均匀加速的微妙之处和非直观行为,目前尚未达成共识(有关选择真空态之间区别的可能理由,请参阅[11])。另一个非常有趣的方面[12]是渐近静态镜子保持幺正性和信息[13]。我们探索了一个融合均匀加速和零加速度这两种状态的模型,并直观地表明该系统可以在较长时间内以恒定功率辐射粒子。该系统不仅会保存信息,还会发射热能,守恒总辐射能量,并发射有限的总粒子,而不会发生红外发散。这个模型可以模拟黑洞完全蒸发。相关的探索并非史无前例。黑洞蒸发具有相近的加速类似物[14],包括移动镜像模型[4,15]。渐近无限加速轨迹[16],如史瓦西黑洞、雷斯纳-诺德斯特伦黑洞和克尔黑洞的加速边界对应关系[17-19],演化为永恒热平衡解[20]。渐近有限加速(渐近均匀加速)对应于极值黑洞[21-24],而渐近恒定速度(零加速度)可以提供描述黑洞残余模型(例如[25-31])的信息保留准热解。最近,人们特别关注以渐近零速度镜为特征的幺正完全黑洞蒸发模型(例如 [ 32 – 38 ])。纠缠熵 [ 39 ] 以及信息直接与镜轨迹相关 [ 40 ]。然而,远处的观察者探测到的是辐射功率,而不是熵。我们通过均匀加速的模拟情况研究了完全黑洞蒸发中这两者之间的联系。
摘要简介生物标志物和药物的结合是监管机构,医师和公司越来越感兴趣的主题。该系统综述的研究方案旨在描述有关实体瘤中生物标志物作为定制免疫疗法以确定进一步研究需求的工具的可用文献证据。方法和分析,将根据首选的报告项目进行系统审查和Meta-Analyses声明指南进行系统审查。PubMed和Embase将于2010年6月至2021年6月。将应用PICOS模型:目标群体(P)将是用免疫检查点抑制剂(ICIS)治疗的实体瘤患者;干预措施(i)将是对免疫检查点预测生物标志物的测试;比较器(C)将是任何其他有针对性或非靶向疗法;评估的结果(O)将是根据逐步成本效益比,净健康益处,净货币福利,获得的寿命,生活质量等评估的健康经济和临床意义;所考虑的研究将是经济评估报告成本效益分析,成本效益分析,净额收益。证据的质量将根据建议评估,开发和评估的评分进行评分。伦理和传播这项系统审查将评估使用ICIS在免疫疗法中使用生物标志物的成本效益含义,这可能有助于了解这种方法在实际临床实践中是否广泛存在。这项研究免于道德批准,因为这项工作是在已发表的文件上进行的。我们将在相关的同行评审期刊中传播该协议。Prospero注册号CRD42020201549。
机载风能 (AWE) 是一种令人着迷的技术,它利用自主系留飞机将风能转化为电能。AWE 被视为一种可能改变游戏规则的解决方案,它有望在全球范围内生产大量具有成本竞争力的电力,并具有广泛的适用性,因此吸引了政策制定者和利益相关者的关注。经过 2000-2010 年的开创性实验努力,自 2010 年代初以来,该领域出现了明显的技术融合趋势和稳步发展。如今,AWE 系统可以在所有运行阶段以最低限度的监督自动运行。第一款产品也正在商业化。然而,全方位的完全自主运行仍然面临着重要的基本挑战,在概念上类似于有望改变我们生活的其他系统,例如完全自主的乘用车或服务无人机。同时,自主运行对于实现大规模 AWE 是必要的,因此将具有挑战性的基本问题与对社会和经济的巨大潜在影响结合在一起。本文从系统角度和对一些基本方面的批判性观点描述了该技术的最新进展,介绍了著名工业参与者的最新自动控制结果,并最后指出了完全自主机载风能系统道路上最重要的挑战。
论文题目为“基于 IPv6 网状网络的物联网架构研究与实现”。研究课题涉及设计一种创新的无线网状网络系统,该系统具有可移植到不同硬件平台(微处理器+收发器或 SoC)的特点,以及功能块模块化的特点,这些功能块可以独立出来,以减轻协议栈的负担。后者满足对内存占用影响的严格要求,必须考虑到由低成本微控制器和片上系统(减少的 ROM 和 RAM 内存)组成的有限硬件资源以及节点通常必须自供电的事实(路由器节点除外)。所开发的系统的应用范围从电力计量到智能照明,通过用于AAL和环境监测的传感器网络,即所有这些应用都是物联网市场的一部分并为其提供动力。 • 日期(从 – 到)AA 2010/2011 – AA 2011/2012 • 教育或培训机构的名称和类型
在实践中很难繁殖,因为它们需要以幅度和相项的调制,因此很难繁殖高斯光束。在此,计算了一种新的线性极化的Lorentz - 高斯光束,该束由螺旋隔离膜(LGB-HA)调制,并描述了该梁的两种各种实验生成方法,傅立叶变换方法(FTM)和复杂振幅调制(CAM)方法。与FTM相比,CAM方法只能通过一个反射型型相位液晶空间光调节器同时调节相位和幅度。这两种方法都与数值结果一致。CAM虽然更简单,更有效,并且通过数据比较具有更高程度的符合度。此外,考虑到具有异质分布的复杂Lorentz - 高斯光束中存在一些障碍,还实现了具有不同参数的梁的进化规律性(轴向参数,拓扑电荷和相位因子)。
数据和计算能力的不断增长使得开发具有高度预测性的机器学习模型成为可能。另一方面,考虑到对具有重大社会影响的活动可能产生的不利后果,政策制定者和监管者对人工智能应用产生了一定程度的怀疑。为了在保护社会的同时促进创新,人们开始就开发可解释的人工智能 (XAI) 方法达成共识,即能够使机器学习模型可解释并因此被理解的方法,特别是在因果发现方面。事实上,近年来,人工智能应用和产品的日益普及,促使政策制定者和监管者要求底层机器学习模型是可解释的,以便人类用户能够理解它们:例如,参见欧洲委员会 (2020) 最近的论文。这一要求在受到严格监管的经济部门(如卫生和金融)中尤为明显。根据政策要求,研究人员最近讨论了如何使机器学习模型可解释的问题。现有论文将内容分为不同的解释类别。这些方法的详细评论可以在 Guidotti 等人 (2018) 中找到。本文仅关注两种方法:全局解释和局部解释。这是因为我们的提议是局部解释和全局解释相结合的结果。虽然全局解释描述了整个模型,即哪些解释变量最能决定其预测,但对于所有统计
Kost TD、Gessler C、Jänsch M、Flachowsky H、Patocchi A 和 Broggini GA (2015) 开发出第一种对火疫病具有更高抗性的顺式基因苹果。PLoS One doi: 10.1371/journal.pone.0143980 Meng XD、Bonasera JM、Kim JF、Nissinen RM 和 Beer SV (2006) 与火疫病病原菌 Erwinia amylovora 的致病效应物 DspA/E 相互作用的苹果蛋白。Mol Plant Microbe Interact 19:53-61 Nishitani C、Hirai N、Komori S、Wada M、Okada K、Osakabe K 等人 (2016) 利用 CRISPR/Cas9 系统对苹果进行高效基因组编辑。科学代表 doi: 10.1038/srep31481
最近,Kostelecký 和 Samuel [1] 证明,在弦场论的背景下,当扰动弦真空不稳定时,由张量场控制的洛伦兹对称性 (LS) 破坏是自然的。Carroll 等人 [2] 在电动力学的背景下,研究了在修正的陈-西蒙斯拉格朗日空间中,即在 (3 + 1) 维中,存在背景矢量场的理论和观察结果,这种空间保持了规范对称性,但破坏了洛伦兹对称性。这些研究的目的之一是扩展可能涉及 LS 破坏的理论和模型,以寻找可以回答通常物理学无法回答的问题的基础物理理论。从这个意义上讲,标准模型 (SM) 已成为这些扩展的目标,这些扩展以 LS 破坏为特征,最终形成了我们今天所知道的扩展标准模型 (ESM) [3, 4]。近年来,LS 破坏已在物理学的各个分支领域得到广泛研究,例如磁矩产生 [5]、Rashba 自旋轨道相互作用 [6]、Maxwell-Chern-Simons 涡旋 [7]、涡旋状结构 [8]、卡西米尔效应 [9, 10]、宇宙学