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量子力学需要波 - ...
波功能的崩溃的假设位于微型，量子世界和宏观世界之间。由于这种相互的位置，无法用量子力学（QM）的形式来检查崩溃过程，而经典力学也不是。这个事实使一些物理学家提出对QM的解释，以避免这种假设。但是，使用的常见程序是使背心与QM形式主义不相容。目前的工作讨论了最受欢迎的解释。表明，由于这样的假设，这些解释失败了，即预测与QM预测不同的一些实验结果。尽管如此，特别关注S. Gao的提案，这是唯一解决并试图解决明显和重大矛盾的提案。证明了几个定理是在QM中表明崩溃的假设。尽管无法解释量子形式主义，但不能否认这个假设，否则得出的结论是不同意QM的。在这里也证明了“距离崩溃”的想法是有问题的，尤其是在相对论中，这是一种误解。也就是说，在两个量子系统的纠缠中，假设其中一个系统的测量（伴随着该系统在其一个状态上崩溃）也会崩溃另一个系统，而没有测量第二个系统，这导致了矛盾。
叠加原理对人类认知的影响
3 新德里印度政府开放大学社会科学系本科生 摘要 本研究试图探索如何应用量子力学的叠加原理来理解人类认知。它旨在确定这一原理在心理学、教育学和心理健康等领域的潜在应用和影响，同时也试图挑战传统的认知模型，开辟新的研究道路，最终希望帮助我们更多地了解人们的思维和行为方式。 本研究的方法包括建立一个由 3 人组成的研究团队，他们是心理学、研究和数据综合方面的专家，以推进研究。然后，他们提出了研究问题，选择了 ResearchGate、PubMed 和 Google Scholar 等在线数据库，并使用了“叠加原理”和“人类认知”等关键词。研究人员筛选并选择了相关研究，系统地分析了数据，并采用结构化方法确保数据准确可靠。该方法旨在获取最新的文献并最大限度地减少研究过程中的偏见。 《叠加原理对人类认知的影响》研究了量子力学中的叠加原理如何挑战传统的认知模型，为心理学和相关领域的研究提供了新的框架。本文表明，叠加原理不仅引入了非线性概率模型来更好地反映人类认知的动态性质，而且还揭示了实际应用领域，例如不确定性下的决策和心理健康研究。关键词：决策、叠加原理、人类认知、认知科学、量子力学、心理学。引言“尽管情绪或感觉是我们生活中最重要的事件，但情绪理论和认知科学中新兴的意识理论之间的联系相对较少”(LeDoux 等人，2017 年) [1]。扩展基于量子信息论的感觉-知觉模型旨在在类似量子的认知框架内形式化这种联系 (Khrennikov，2015 年) [2]。人类认知长期以来一直吸引着研究人员，并引发了旨在理解和增强认知过程的广泛研究。最近，量子力学与认知科学的交叉领域已成为一个有前途的研究领域。这种跨学科方法的核心是叠加原理，这是量子力学中的一个关键概念，它表明粒子在被测量或观察到之前同时存在于多种状态中（Marshall，2013）[3]。应用叠加原理
海森堡不确定性原理中的复杂性考虑
这项工作通过结合量子复杂性（包括潜在的非线性效应）对海森堡不确定性原理 (HUP) 进行了修改。我们的理论框架扩展了传统的 HUP，以考虑量子态的复杂性，从而提供了对测量精度的更细致的理解。通过在不确定关系中添加复杂性项，我们探索了非线性修改，例如多项式、指数和对数函数。严格的数学推导证明了修改后的原理与经典量子力学和量子信息理论的一致性。我们研究了这种修改后的 HUP 对量子力学各个方面的影响，包括量子计量、量子算法、量子误差校正和量子混沌。此外，我们提出了实验方案来测试修改后的 HUP 的有效性，评估它们与当前和近期量子技术的可行性。这项工作强调了量子复杂性在量子力学中的重要性，并为量子系统中的复杂性、纠缠和不确定性之间的相互作用提供了精致的视角。修改后的 HUP 有可能促进量子物理、信息论和复杂性理论交叉学科的研究，对量子技术的发展和量子到经典转变的理解具有重要意义。关键词
可解释的人工智能作为伦理原则
背景：人工智能 (AI) 的进步为各个领域带来了众多好处。然而，它也带来了必须解决的道德挑战。其中之一是人工智能系统缺乏可解释性，即无法理解人工智能如何做出决策或产生结果。这引发了人们对这些技术的透明度和可问责性的质疑。这种可解释性的缺乏阻碍了人们对人工智能系统如何得出结论的理解，这可能导致用户不信任并影响此类技术在关键领域（例如医学或司法）的采用。此外，人工智能算法中还存在有关责任和偏见的道德困境。方法：考虑到上述情况，从伦理角度研究可解释人工智能的重要性存在研究空白。研究问题是人工智能系统缺乏可解释性的伦理影响是什么，以及如何解决这个问题？这项工作的目的是了解这个问题的伦理影响并提出解决它的方法。结果：我们的研究结果表明，人工智能系统缺乏可解释性会对信任和问责产生负面影响。用户可能会因为不理解某个决定是如何做出的而感到沮丧，这可能会导致对技术的不信任。此外，缺乏可解释性使得很难识别和纠正人工智能算法中的偏见，而偏见可能会导致不公正和歧视。结论：这项研究的主要结论是，人工智能必须在伦理上可解释，以确保透明度和问责制。有必要开发工具和方法，以便了解人工智能系统如何工作以及如何做出决策。促进人工智能、伦理和人权专家之间的多学科合作也很重要，以全面应对这一挑战。
量子无线传感：原理、设计和...
摘要 近年来，无线传感引起了人们的极大兴趣，即利用无线信号代替传统传感器进行传感。非接触式无线传感已经使用各种射频信号（如 WiFi、RFID、LoRa 和 mmWave）成功实现，从而实现了大范围的应用。然而，受限于硬件热噪声，射频传感的粒度仍然相对较粗。在本文中，我们提出了第一个量子无线传感系统，该系统不使用宏观信号功率/相位进行感测，而是使用原子的微观能级进行感测，将感测粒度提高了一个数量级。所提出的量子无线传感系统能够利用宽频谱（例如 2.4 GHz、5 GHz 和 28 GHz）进行感测。我们用两种广泛使用的信号（即 WiFi 和 28 GHz 毫米波）展示了量子无线传感的卓越性能。我们表明量子无线传感可以将WiFi的感知粒度从毫米级推进到亚毫米级，将毫米波的感知粒度推进到微米级。
早期路径主导地位是神经发育的原理
我们执行了针对性的攻击，这是网络的系统计算链接，以通过其巨型群集分析其对整个大脑网络的全局通信的影响。在英国生物库中的个体，青少年的脑认知发展研究和发展人类连接的项目中，我们发现针对较长的白质界长度和密度对衰老和疾病的不变性明显不变。时间逆转攻击计算提出了一种用于大脑发展方式的机制，我们使用渗透理论得出一个分析方程。基于理论与实验之间的紧密匹配，我们的结果表明，限制了从已经在神经发育中最早的巨型群集和最早的区域中散发出来的区域是那些成为最长和最密集的。
隐私保护记录链接与分离原则
o 在澳大利亚创建国家数据链接图一直具有挑战性，但利用现有的链接设施和开发可互操作的系统可以加快和扩大这一进程。分布式数据链接模型连接多个单位，同时保留本地数据控制，可以标准化方法、集成基础设施并实现更快、更广泛的数据集成。
光学性质的首个主要研究
本研究论文的抽象主要任务是研究光学特性（包括介电函数，屈光度指数，消光系数，损耗功能，吸收系数和电导率）METARITION METION DIBORIDES M B 2（M = M = Ti，NB，NB）作为[100]方向的光子能量的功能。理论和实验数据相互比较，以更好地理解这项研究工作。关键词：第一个主要研究；光学特性；过渡金属； Diborides。1。引言在本文中，已经讨论了过渡金属Diborides MB 2（M = Ti，NB，ZR）的光学性质[1]的结果。在此，对于TIB 2，NBB 2，ZRB 2，折射率的虚构部分分别为30.24 eV，30.5 eV和45.41 eV。由于材料没有带隙[2]，因此从带结构中可以明显看出，因此，当光子能量为零时，所有阶段的光电导率[3]开始。光电导率，因此材料的电导率[4]由于吸收光子而增加[5]。在我们的观察中，我们在0.67、6.6和10.0时看到了TIB 2的三个峰。对于其他两种化合物NBB 2观察到相似的趋势，而Zrb 2 .TiB 2由于其金属性质，在低能范围内具有吸收带。它的
人工智能（AI）原则声明 1.1
目标：在本原则声明中，奥迪股份公司承诺负责任地使用人工智能 (AI)，这是当今世界的决定性技术。序言：人工智能 (AI) 是一项高度复杂且极具活力的关键技术。它的使用创造了巨大的机遇，但也带来了风险。奥迪股份公司在其“Vorsprung 2030”战略中表达了对可持续发展以及企业领导层具有约束力的道德原则的承诺。集团通过本原则声明重申了这一承诺，即在相关法律框架、奥迪行为准则和下文所述的奥迪可信人工智能指导原则的基础上负责任地使用人工智能。奥迪以“有意义的技术让世界运转”为目标，在公司的“Vorsprung 2030”战略中，塑造了未来的先进高端移动世界。这项工作的决定性方面以整体移动体验为中心。前瞻性的产品和服务与奥迪整个价值链的根本转型齐头并进。人工智能可以在我们产品的开发、生产和营销等领域发挥关键作用，支持专业职能中的业务流程和程序，并有助于创造附加公司价值。我们对人工智能的理解：根据当前人工智能的一般定义，我们将这项技术视为机器支持和增强人类的沟通、视觉、听觉、决策和行动等能力的能力。我们将人工智能系统视为学习技术系统，它们体验其环境，与之交互并执行任务以产生具体成果。奥迪值得信赖的人工智能指导原则：奥迪采用三项负责任的人工智能指导原则。这些原则可帮助奥迪股份公司的员工了解人工智能，并通过纳入内部政策和有效的管理系统将其融入日常业务运营中。我们的原则以欧盟“值得信赖的人工智能道德准则”为基础。这些欧盟准则既关注人类，也关注潜在风险。它们还描述了人工智能系统、流程、结果以及在这些系统的使用寿命中发挥作用的参与者。原则 1 – 尊重：我们尊重用户、业务合作伙伴、员工和其他利益相关者（如政治团体、学术界、整个社会和媒体的组织和代表）的个人和自决权利。在做出与使用人工智能相关的决定时，保护这些权利具有最高优先级。我们的目标是确保人工智能系统的使用方式能够反映我们的四大企业价值观：欣赏、开放、责任和诚信，并确保这些系统能够加强我们对可持续发展、社会和环境的承诺。原则 2 – 安全：我们代表我们的用户、业务合作伙伴、员工和其他利益相关者（如政界、学术界、全社会和媒体的组织和代表）促进人工智能系统的安全应用，方法是确保这些系统在技术上稳健，并识别和管理潜在风险。与我们的所有产品和服务一样，人工智能系统也受法律、公司质量、可持续性、网络安全和数据保护要求的约束。人工智能系统还受人类监督和问责要求的约束。人类的行为永远优先于人工智能应用。原则 3 — 透明度：在我们的责任范围内，我们向我们的用户、业务合作伙伴、员工和其他利益相关者（如政界、学术界、全社会和媒体的组织和代表）提供有关人工智能在我们的产品、服务、业务流程和工作程序中的使用方式的透明度。通过这样做，我们可以公开解决问题和疑虑并建立信任。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？