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一种新的逻辑、一种新的信息度量和一种基于信息的新方法来解释量子力学
摘要：新的分区逻辑与通常的布尔子集逻辑（通常仅在命题逻辑的特殊情况下出现）是双重的，因为分区和子集是范畴论的对偶。逻辑熵的新信息度量是分区的规范化定量版本。解释量子力学 (QM) 的新方法表明 QM 的数学（而不是物理）是分区数学的线性化希尔伯特空间版本。或者，反过来说，分区数学是 QM 数学的骨架版本。从逻辑到逻辑信息再到量子理论的整个过程中，关键概念是区别与无区别、确定性与不确定性或可区分性与不可区分性。分区的区别是来自底层集合的有序元素对，它们位于分区的不同块中，逻辑熵最初定义为区别的规范化数量。确定性和可区分性的同源概念贯穿于整个量子力学的数学，例如，在关键的非经典叠加概念（=本体不确定性）中，以及在费曼规则中，用于添加振幅（不可区分的选择）与添加概率（可区分的选择）。
朝着基因疗法用于遗传性内耳疾病的临床应用
摘要：当一个人最小化运动至今未检测到相关的肌肉激活的程度时，观察到准运动（QM）。同样，对于假想运动（IM）和明显的运动，QM伴随着EEG感觉运动节奏的事件相关的对异步（ERD）。更强的ERD。但是，差异可能是由于QMS中剩余的肌肉激活可能引起的，该肌肉可能逃脱检测。在这里，我们使用敏感的数据分析程序重新检查了肌电图（EMG）信号（EMG）信号（EMG）信号和ERD之间的关系。与视觉任务和IMS相比，在QMS中观察到更多具有肌肉激活迹象的试验。但是，此类试验的速率与实际运动的主观估计无关。对侧ERD不依赖EMG，但与IMS相比，QMS中的EMG仍然更强。这些结果表明，大脑机制在严格的意义上是QMS常见的，并且“ Quasi-Quasi运动”（尝试执行相同任务并伴随可检测到的EMG升高），但它们与IMS之间有所不同。QM可能有助于更好地了解运动动作的研究，并建模与健康参与者在脑部计算机接口中尝试使用的运动。
Zongfan Yang，Rebecca M. Twidale，Silvia Ger 敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：金属蛋白锌无处不在，具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心，涉及与配体和底物的相互作用，并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构，动力学，配体相互作用和催化的研究中越来越突出，但是锌构成了一个特殊的挑战，部分原因是它具有多功能，灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里，我们使用（非键）分子力学（MM）和量子力学/分子力学（QM/ mm）在半词性（DFTB3）（DFTB3）和理论的密度功能理论（DFTB3）和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平，以评估替代处理的能力。 （单核和二核），以及相互作用组的性质（特别是锌 - 硫相互作用的存在）。mM分子动力学（MD）模拟可以过度影响八面体的几何形状，将其他水分子引入锌配位壳，但可以通过随后的半经验（DFTB3）QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性，该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用，而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程，然后使用DFT（例如B3Lyp）进行QM/MM几何形状优化，很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合，并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
在量子力学中可决定和不可决定的
经典概率理论（CPT）和量子元素（QM）是两个根本不同的代数框架，产生了非常相似的输出：[0，1]中代表给定物理现象的频率或概率中的真实阀门。因此，自然要问，尽管它们的形式明显不同，但这两种理论是最终的同等程度。答案是否定的，正如贝尔[1-5]明确证明的那样，他得出了在两个框架之间建立定量边界的不平等现象：QM违反了某些在CPT中保持不明的不平等。贝尔的定理已得到广泛的分析，从多个角度进行了重新分析，并经过了彻底的实验验证[6]。最终获得了2022年无奖奖的意义。贝尔的作品在围绕本体论，现实主义以及更广泛地解释量子的辩论中扮演并继续发挥了作用。，它似乎明确地排除了量子理论形式结构背后的经典现实潜伏的可能性。如果发生这种现实，它将产生与CPT一致的实验值 - 但事实并非如此。换句话说，QM的特殊性，包括其固有的概率含义，不能仅仅归因于认知的无知。该理论必然描述了一个具有一些不寻常的本体论特征的世界。另一种立场是拒绝本体论的理解，更普遍地是哲学上的讨论。qm就是它；它效果很好，而且没有什么需要说的。这种激进的立场被封装在“闭嘴” [7] [7]中，在某些物理学家对哲学表达的厌恶中产生了共鸣（霍金的“哲学是死者” [8]是一个众所周知的例子），除了其挑衅性的措辞外，还具有自己的理由。即使在最古典的框架内（牛顿的引力）也存在着关于普遍重力的本质的前提问题，就像已经
安普夸社区学院自我评估报告
UCC 继续发展在线教学，并致力于提高在线教学的质量。这项工作的动机既在于学生对在线教育产品的期望越来越高，也在于传统和混合课程教学中使用的在线材料的复杂性和质量不断提高。越来越多的 UCC 教职员工是经过认证的质量问题 (QM) 审核员，大量在线提供的课程需要获得 QM 认证，并且还需要定期审查以确保它们符合这些标准。校园正在广泛参与“教学、学习和评估”对话，并正在大力重组、扩展和开发其资源，并为教师使用数字学习工具进行教学提供支持——无论是完全在线、混合还是增强型。
面向量子启发式二元分类器
抽象机器学习分类模型学习输入作为特征和输出作为类的关系，以预测新给定输入的类。几项研究工作证明了机器学习算法的有效性，但最新的算法基于概率和逻辑的经典理论。量子力学（QM）已经在许多领域显示其有效性，研究人员提出了几个有趣的结果，这些结果无法通过经典理论获得。近年来，研究人员一直在尝试调查QM是否可以帮助改善经典的机器学习算法。认为，如果正确实施QM理论也可能会激发有效的算法。从这种灵感中，我们提出了量子启发的二进制分类器，该分类基于量子检测理论。我们使用文本语料库和图像库来探索我们提出的模型的效果。我们提出的模型在20个新闻组文本语料库中的几个主题（类别）方面优于最先进的模型。当使用MNIST手写图像数据集时，我们所提出的模型在召回方面优于所有基准。对于大多数类别而言，F量也更高，对于某些类别，精度也更高。我们提出的模型表明，使用量子检测理论可以实现二元分类效果。特别是，我们发现我们的量子启发的二进制分类器可以增加分类的精度，回忆和f量表，而最先进的方法不能。
