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新的量子自旋视角和心灵物质的时空
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络，它用于量化 LQG 中的物理时空。最近，利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念，并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力，还可用于量子力学。利用这一观点，我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
心身问题：类型同一理论的批判
摘要 1967 年，类型同一理论被许多哲学家抛弃，因为希拉里·普特南提出的多重可实现性反对意见似乎是致命的。本文深入探讨了对类型同一理论的批判，从而为引入一种替代性的心智理论：突现主义铺平了道路。长期以来，围绕心灵的哲学论述一直被古典物理主义和二元论的二元对立所主导。然而，科学发现对当代思想的影响引发了人们越来越倾向于还原物理主义框架，目的是与科学方法保持一致。因此，当代思想家开始探索新的物理主义思想。本文探讨了所有还原物理主义理论中固有的挑战，揭示了它们的局限性，并提出了克服障碍的潜在解决方案。这种分析表明，类型同一理论与其还原理论类似，无法适应意识的不可还原性。这就是托马斯·内格尔 (Thomas Nagel) 的“它与什么相似”的体验所表征的意识，它本质上是主观的。相反，本文认为，尽管涌现论是一种物理主义理论，但它提供了一种令人信服的替代方案。它假设意识是一种高阶现象，超越了对其组成部分的还原。我认为，涌现论的这一属性使其成为对思想和意识的持续探索中一个有前途的理论。
用于在私人市场中选择最合适的经理的“算法”心态
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MQ在我的脑海中：非...
摘要。本文在我的脑海中介绍了MQ（MQOM），这是一种基于求解二次方程多元系统（MQ问题）的难度的数字签名方案。MQOM已被列入NIST呼吁，以寻求额外的量词后签名方案。MQOM依赖于头部（MPCITH）范式的MPC来为MQ构建零知识证明（ZK-POK），然后通过Fiat-Shamir启发式将其转变为签名方案。基本的MQ问题是非结构化的，这是因为定义一个实例的二次方程系统是随机统一绘制的。这是多元加密策略中最困难，最研究的问题之一，因此构成了建立候选后量子加密系统的保守选择。为了有效地应用MPCITH范式，我们设计了一个特定的MPC协议来验证MQ实例的解决方案。与基于非结构化MQ实例的其他多元签名方案相比，MQOM实现了最短的签名（6.3-7.8 kb），同时保留非常短的公共钥匙（几十个字节）。其他多元签名方案基于结构化的MQ问题（不太保守），该问题要么具有大型公共密钥（例如uov）或使用最近提出的这些MQ问题的变体（例如mayo）。
种族，性别和遗传隐私在凯·雷德菲尔德·贾米森（Kay Redfield Jamison）的朴素思想中
摘要：本文分析了两次1990年代的妇女回忆录，这些妇女因遗传性精神疾病而苦苦挣扎，她们对揭示自己的状况以及她们的启示是否会侵犯其密切关系的隐私表示焦虑。中世纪的供词诗在凯·雷德菲尔德·贾米森（Kay Redfield Jamison）的《无想的心灵》（1995年）和梅里·纳娜·纳娜·丹玛（Meri Nana-Nana-Mama Danquah）的柳树（Meri Nana-Mama danquah's Willow for Me）中影响自我披露的模式（1998年），尽管该成员担心对1960年代的遗传学和生物学精神病学的担忧。正如我们所显示的，围绕精神疾病的语言结构妇女在临床环境中的隐私，并包含了真实自我代表的性别和种族障碍。交叉语言使妇女能够对自己的状况发表声音，并以自己的条件获得私人身份。
主持人指南 - 正念研讨会iikelc
因此，要开始身体扫描，我们邀请所有人找到一种向内转动的方法。，您可以闭上眼睛，或者只是看地面。每当准备就绪时，您都可以大声呼吸并大大伸展。将手臂从一侧向一侧移动，再呼吸。好吧，将手臂放在身边，闭上眼睛。慢慢开始扫描您的身体。试图注意您内心的感觉和素质。注意您的脚，脚底，脚踝。慢慢向上移动，并注意到今天的双腿的感觉。膝盖。你的大腿。慢慢注意臀部的感觉。和你的肚子。今天您的肺有什么特质？你的肋骨？你的肩膀？注意到沿着手臂和手移动的感觉。注意您的脖子和下巴。尝试释放您可能在下巴中抓住的任何张力。注意到您的眼睛和额头。您的耳朵和鼻子。最后，注意您的大脑和头骨。尝试放松所有覆盖身体的皮肤。
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
