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alpha活性神经调节由基于单个α的神经反馈学习在生态环境中诱导的：一项双盲随机研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
IUCN BBNJ政策简要序列序列信息（DSI）作为BBNJ协议
MGR的经济潜力巨大，特别是对于药品，生物技术和消费产品。但是，值得注意的是，除非将鱼类用于研究和开发目的，否则MGR部分的规定不适用于捕鱼/鱼类和其他捕鱼的生物海洋资源。此外，迄今为止，大多数跨国公司的创新都起源于国家辖区内，但是由于其非凡的丰富生物多样性和新颖的生态系统，ABNJ的潜力提供了更多机会。由于BBNJ DSI是全球DSI的一小部分，因此几乎所有BBNJ-DSI商业结果也可能还会使用CBD（即国家司法管辖区）的DSI。由于与ABNJ中的MGR收集相关的高成本，需要强大的经济激励措施。通过对几个联合国工具的监管景观对齐（例如bbnj和cbd），可以加强BBNJ协议及其利益共享机制。
美好生活：幸福、意义和联系的 14 个基本关键
完成这项新课程的参与者将能够：1. 确定幸福对我们的身体健康、情绪健康、人际关系和工作表现的主要益处。2. 解释幸福的主要障碍，包括可能阻碍一个人幸福的消极偏见和遗传因素。3. 采用研究支持的方法来有效治疗常见的心理健康问题，这些方法来自于积极心理学和其他基于优势的方法。4. 实施特定的练习来培养感恩、同情、自我同情、敬畏和联系——并描述如何将这些有效地融入治疗中。5. 确定十四项与心理健康相关的研究支持的原则。6. 探索与积极情绪状态相关的大脑特定区域，并学习增加这些区域神经元放电的技术，以便通过积极的神经可塑性过程创造持久的变化。
加州法案对电池能量存储可能意味着什么
1月24日 - 在加利福尼亚州蒙特雷县的Moss Landing发电厂发生大规模大火后一周 - 加利福尼亚州议会主管Dawn Addis，D-Morro Bay，引入了A.B.303。[1]如果通过，该立法（也称为《电池能源安全与问责制法》）将影响加利福尼亚州大型电池储能系统或BESS项目的发展。旨在“提高安全标准并恢复加利福尼亚的BESS设施的当地监督”，A.B。303除其他外，将批准权限制在地方政府机构中，需要当地参与许可程序，并在贝斯项目和“敏感受体之间建立强制性缓冲区。” [2]但是A.B.303将受到立法机关和州长的审查。因此，它可能不会以目前的形式将其转为法律。目前起草的A.B.303将适用于能够存储200兆瓦或更多能量的BESS设施。对于此类项目，该法案包括：
熵成本类型的混乱对于平均场粒子系统的混乱传播，具有有限的可测量相互作用∗
k相互作用粒子的关节分布的定量收敛速率会收敛到k独立的麦基恩 - 弗拉索夫sdes的解决方案，这引起了很多关注。有不同的感觉，可以使混乱的繁殖，例如强烈的感觉，瓦斯汀距离，相对熵和渔民信息等等，例如，有关更多详细信息，请参见[12，17]。对于任何波兰空间（E，ρ），令P（e）为配备弱拓扑的E的所有概率度量的收集。修复T> 0。在某些完整的填充概率空间（ω，f，（f t）t≥0，p）上，让w t成为n维的布朗运动。b：[0，t]×r d×p（r d）→r d，σ：[0，t]×r d×p（r d）→r d r n是可测量的，并在有限的集合上界定。令x 0为f 0-可衡量的r d d值随机变量，n≥1为整数，（x i 0，w i t）1≤i≤n为i.i.d.（x 0，w t）的副本。考虑平均场相互作用的粒子系统
“安全性”的陷阱及其对透明ai
呼吁AI系统透明度的呼吁在各种利益相关者到研究人员再到用户的各种利益相关者的数量和紧迫性都在增长（在开发AI的公司的比较缺失）中。AI的透明度概念比比皆是，每个人都涉及独特的兴趣和关注点。 在计算机安全性中，透明度同样是一个关键概念。 安全社区数十年来一直在默默无闻上反对所谓的安全性 - 隐藏系统的工作方式可以保护其免受攻击的想法 - 对行业和其他利益相关者的压力重大压力[20，126，162]。 在几十年中，在一个不完美和持续的社区过程中，安全研究人员和实践者逐渐围绕着如何平衡透明度利益与可能的负面影响。 本文问：AI社区以透明度的经验可以从哪些见解中获得什么见解？ ，我们在安全统一的观点中确定了三个关键主题，及其对透明度的利益及其在平衡透明度与反击利益之间的方法。 对于每个人，我们研究了与AI透明度相关的分析和见解。 然后，我们提供了一个案例研究讨论，讨论透明度如何塑造了匿名的研究子场。 最后，将我们的重点从模拟转变为差异，我们重点介绍了关键的透明度问题，在这些问题中，现代AI系统与其他类型的安全 - 关键安全系统提出了挑战，为安全和AI社区提出了有趣的开放问题。AI的透明度概念比比皆是，每个人都涉及独特的兴趣和关注点。在计算机安全性中，透明度同样是一个关键概念。安全社区数十年来一直在默默无闻上反对所谓的安全性 - 隐藏系统的工作方式可以保护其免受攻击的想法 - 对行业和其他利益相关者的压力重大压力[20，126，162]。在几十年中，在一个不完美和持续的社区过程中，安全研究人员和实践者逐渐围绕着如何平衡透明度利益与可能的负面影响。本文问：AI社区以透明度的经验可以从哪些见解中获得什么见解？，我们在安全统一的观点中确定了三个关键主题，及其对透明度的利益及其在平衡透明度与反击利益之间的方法。对于每个人，我们研究了与AI透明度相关的分析和见解。然后，我们提供了一个案例研究讨论，讨论透明度如何塑造了匿名的研究子场。最后，将我们的重点从模拟转变为差异，我们重点介绍了关键的透明度问题，在这些问题中，现代AI系统与其他类型的安全 - 关键安全系统提出了挑战，为安全和AI社区提出了有趣的开放问题。
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
Hubbard模型的平均场解：磁相图
在我们的凝结物理学的研究生讲座（主1或Master 2的第一个学期的第二学期）中，我们发现了哈伯德模型的均值解决方案，这是一种非常有用的工具，可用于接近对材料的现实描述。所需的是对第二量化形式主义的一般知识，与相应的第一个量化波函数相比，研究生通常更容易可视化的创建和歼灭操作员更容易可视化。然后，通过傅立叶变换到⃗k空间和矩阵对角线化，以横扫方式获得了哈伯德模型的均值解决方案。尽管工作量相对较少，但学生可以学到的教训非常丰富：他可以自己构建磁性相图，并以这种方式理解为什么铁磁性（FM）或防铁磁性（AFM）可以通过coulomb coulomb排斥，带能量和平均值的方式来确定相互依靠的材料，从而朝着独立的材料来确定，这是一个独立的材料，即相关的材料。尽管有关哈伯德模型的文献是广泛的，但该模型通常仅在所谓的两极近似中处理，例如原始的哈伯德论文1-3中，在这种情况下，使用相当复杂的数学工具（例如绿色功能方程），强制性的数学工具是强制性的。相反，与通常的单粒子方法相比，我们的均值范围解决方案允许处理连续性，而不是不连续性方面：这可能允许在凝结物理学的后者和更高级的研究处理之间填补差距。目前的论文如下：在第2节中，我们介绍了哈伯德的哈密顿式及我们的符号。第3节专用于平方晶格上的均值近似值中模型的解。我们选择了平方晶格，以解决一个逼真的情况（例如，在Cuo 2平板中，超导粉提土中的铜位点）同时保持简单的几何形状。在第4节中，我们描述了获取基本相图所需的计算细节，并就感兴趣的物理参数进行了讨论。最后，在第5节中，我们将可能的概括作为学生的长期练习并得出结论。
使用DART
摘要：城市环境的微气候条件影响着人类的热舒适性。热舒适的主要人类生物气象学参数之一是平均辐射温度（TMRT），它可以量化有效的辐射液到达人体的有效辐射流。模拟工具已被证明可用于分析城市空间的辐射行为及其对居民的影响。我们提出了一种新方法，使用3-D离散各向异性辐射转移模型（DART）进行TMRT空间分布的详细建模。我们的方法能够在不同的尺度和一系列参数下模拟TMRT，包括城市图案，地面材料，墙壁，屋顶和植被的特性（覆盖，形状，光谱，频谱，叶片区域索引和叶子面积密度）。在（1）短波和长波域中的辐射的细节处理中，（（2）城市表面材料和植被的光学特性的详细规范，（3）植被组件的精确表示，以及（4）从多个输入中衍生出的远程分配的能力。我们说明并提供对新加坡方法的第一次评估，这是一个具有强大城市热岛效应（UHI）的热带城市，并寻求增强户外热舒适。在10:00至19:00的一段时间内，在我们的研究地点，在我们的研究地点中，模拟和场估计的TMRT之间的比较在我们的研究地点显示出良好的一致性（r 2 = 0.9697，RMSE，RMSE = 3.3249）。使用3-D辐射转移模型显示出有望研究城市微气候和室外热舒适的有希望的能力，并增加了景观细节，并建立与遥感数据的联系。我们的方法论与适当的工具结合使用，有助于优化气候敏感的城市设计。
椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。