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快速隐形频率标记 (RIFT) - Radboud 存储库
过去的研究主要使用较低频率（< 30 Hz）的频率标记。但是，使用低频标记存在两个问题。首先，低频标记可以被有意识地感知，从而干扰任务处理。其次，这种低频标记可能会干扰或破坏相同范围内的内源性神经振荡，而内源性神经振荡通常与认知过程有关，包括预测即将到来的感觉输入（Arnal 和 Giraud 2012；Lewis 等人 2016）和自上而下的机制，这些机制塑造了大脑中远处区域或网络之间的通信（Bastos 等人 2015；Fries 2015；Bonnefond 等人 2017）。为了克服这些问题，过去 5 年来，在新开发的具有更高刷新率的投影仪的推动下，研究以更高的频率（> 60 Hz）标记信息。这
1 简介 - UvA-DARE（数字学术资源库）
量子力学与技术的结合有许多前景，其中量子计算机可能是最引人注目的一个。尽管有这种说法，量子计算机尚未出现。原因是量子力学和技术存在相互竞争的要求。量子计算机的比特，即量子比特，可以同时具有值 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，而传统计算机的比特要么是 0，要么是 1。这称为叠加。其次，量子比特是纠缠的，这意味着它们的值是相连的。量子计算机的优势在于纠缠和叠加的结合：所有量子比特同时执行复杂的计算，同时它们也同时具有所有可能的值。这使得量子计算机比传统计算机快得多。量子计算机中的量子比特应该用量子力学对象来实现，并且它们应该能够进行不受干扰的相干演化。换句话说，它们应该是轻的、冷的和孤立的。另一方面，硬件实现要求系统足够大，并与测量设备足够强地耦合。这种冲突非常普遍，来自不同物理学领域的各种解决方案都有不同的提案。例如，量子信息可以编码在分子中电子的各种自旋（NMR 方法）[96]、固态电子的自旋 [53] 或捕获离子的内部状态 [15] 中。但还有更多的提案 [44]，包括一些乍一看非常奇特的提案，比如基于二维系统中 N 粒子配置拓扑的量子比特 [75, 8]。本篇论文研究了使用气相里德堡原子的状态作为量子比特的想法，这些原子是处于高度激发态的原子。量子计算机需要涉及多个量子位的运算，特别是 XOR 运算，这需要量子位之间的相互作用。相互作用的里德堡原子系统可以执行此任务，并且具有一些独特的优势：
UvA-DARE（数字学术资源库）
随着计算认知神经科学领域的不断扩展和新理论的产生，人们越来越需要更先进的方法来检验大脑行为关系的假设。贝叶斯认知建模的最新进展使得神经和行为模型能够结合成一个统一的框架。然而，这些方法需要手动提取特征，并且缺乏在更复杂的数据中发现以前未知的神经特征的能力。因此，这会阻碍模型的表现力。为了应对这些挑战，我们提出了一种神经认知变分自动编码器 (NCVA)，将高维脑电图与认知模型结合起来，用于生成和预测建模分析。重要的是，我们的 NCVA 既可以根据行为数据预测脑电图信号，又可以根据脑电图信号估计认知模型参数。这种新方法可以让我们更全面地了解行为、大脑活动和认知过程之间的三重关系。
博士作品集 - UvA-DARE（数字学术资源库）
完成这篇论文并在国外进行研究是一次充满快乐、挑战、挫折、学习和成长的冒险。如果没有许多人的宝贵支持和合作，这一切都不可能实现。这项工作是我的推广团队、同事、朋友和家人共同努力、指导和鼓励的结果。首先，我要向 Renske DM Steenbergen 教授、Marc J. van de Vijver 教授和 Barbara C. Snoek 博士表示最深切的感谢，感谢他们在整个过程中给予我的坚定指导、专业知识和耐心。Renske ，作为我的研究导师和我生活中的荷兰“母亲”，您让我的旅程变得异常热情和支持。从您在机场接我的那一刻起，帮助我安顿下来，在新冠疫情期间为我找一辆二手自行车，到照顾您可爱的小猫，您创造了我将永远珍惜的经历。您对我的演讲和写作一丝不苟的反馈，以及无数小时的指导，都是无价的。感谢您给我机会攻读博士学位并继续在您的团队中担任研究员，让我拥抱一种我从未想象过的生活。Marc，感谢您在我的博士生涯中给予我的鼓励和支持。Barbara，您的指导和友谊至关重要。您在研究方面的指导起到了重要作用，您愿意分享您的专业知识，极大地丰富了我的工作。我特别感谢您在所有讨论中提供深思熟虑的反馈和克服挑战的实用解决方案。您的鼓励也给了我继续前进的信心。除了研究之外，您的热情和善良使这段旅程不仅易于管理，而且真正令人愉快。我还要向论文委员会表示衷心的感谢：Jan P. Medema 教授、Eric F. Eldering 教授、Lukas LJA Stalpers 教授Jacqueline Cloos、Zhi-Ming Zheng 博士和 Saskia M. Wilting 博士，感谢他们奉献自己的时间和专业知识来评估我的论文。我衷心感谢我的两个出色的同事 Annina van Splunter 和 Lijie Xu。Annina，带我参观医院、教我实验室技术、帮助我做实验、开车带我去海边、帮助我学习荷兰语写作和口语，我找不到比她更好的朋友和同事了。Lijie，我非常感谢我们之间的友谊。我们一起分享了无数快乐时光，共同面对挑战。旅行、烹饪，甚至是简单的陪伴，都让我在阿姆斯特丹的时光难以忘怀。致“Funky Pipette”团队：Angelina Huseinoviç 博士、Birgit MM Wever 博士和 Annelieke Jaspers，感谢你们成为如此出色的同事和伙伴。共同开展研究项目并指导实验的起起落落是一次有益的经历。我非常感谢你们的支持和建议，特别是在实验没有按计划进行的时候。我们的聚会一直是快乐的源泉。当然，我们的“Funky Pipette”团队在酒吧问答之夜给我的生活带来了许多欢笑和难忘的时刻。谢谢你们让我的旅程更加愉快。特别感谢 Birgit ，感谢你帮助我安定下来的无比善良，你的床保证了我 4 年的良好睡眠。当我遇到困难时，你的支持对我意义重大。
遗传资源委员会-FAO知识存储库
6。粮农组织植物生产和保护部信息管理官员，粮食中及粮食遗传资源植物遗传资源的秘书兼秘书，欢迎参与者，并感谢参与者的粮农组织遗传资源，并感谢亚洲和太平洋地区和太平洋地区的工作人员和款待组织的工作，并为其在其组织中的合作提供了良好的工作，并为此提供了良好的工作。 他强调了委员会对植物遗传资源的保护和可持续使用的持续承诺，并指出了将最近的政策发展（例如Kunming-Montreal全球生物多样性框架）整合到修订后的第二GPA中的重要性。 他以感谢Apaari同事所做的努力，并鼓励积极参与成功和富有成效的研讨会。粮农组织植物生产和保护部信息管理官员，粮食中及粮食遗传资源植物遗传资源的秘书兼秘书，欢迎参与者，并感谢参与者的粮农组织遗传资源，并感谢亚洲和太平洋地区和太平洋地区的工作人员和款待组织的工作，并为其在其组织中的合作提供了良好的工作，并为此提供了良好的工作。 他强调了委员会对植物遗传资源的保护和可持续使用的持续承诺，并指出了将最近的政策发展（例如Kunming-Montreal全球生物多样性框架）整合到修订后的第二GPA中的重要性。 他以感谢Apaari同事所做的努力，并鼓励积极参与成功和富有成效的研讨会。粮农组织植物生产和保护部信息管理官员，粮食中及粮食遗传资源植物遗传资源的秘书兼秘书，欢迎参与者，并感谢参与者的粮农组织遗传资源，并感谢亚洲和太平洋地区和太平洋地区的工作人员和款待组织的工作，并为其在其组织中的合作提供了良好的工作，并为此提供了良好的工作。他强调了委员会对植物遗传资源的保护和可持续使用的持续承诺，并指出了将最近的政策发展（例如Kunming-Montreal全球生物多样性框架）整合到修订后的第二GPA中的重要性。他以感谢Apaari同事所做的努力，并鼓励积极参与成功和富有成效的研讨会。
NASA开放科学数据存储库（OSDR）启用具有灵感4和模型有机体数据，标准，管道和Visua的空间生物医学研究
开放的科学数据存储库（OSDR）使从实验和任务中访问与空间相关的数据，这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
统计标准系列 - FAO知识存储库
正如官方统计数据1的基本原理以及FAO统计和数据质量保证框架（SDQAF）所述，2的传播元数据是可访问性和清晰度的组成部分（SDQAF的原理16），需要质量维度，需要沿所有统计生产周期的所有阶段进行预先文档。本文档定义了在统计数据库中准备和传播数据集的参考元数据时要遵循的标准，并建议对跨粮农组织统计单元进行统计过程的报告框架。该标准包含了涵盖粮农组织SDQAF中所有质量维度的一般指南和建议。当前版本已进行了审查，以包括使用非统计数据源（包括大数据）3在粮农组织统计中使用非统计数据源（包括大数据）3的质量保证规定，并包括与用户就此事进行交流的要求。
健康特别委员会提交的文件 - UC 研究资料库
• 拟议的基因技术法改革没有科学依据。风险分级框架与风险不成比例。它将降低监管负担，但会大大增加对人类健康和环境的风险。 • 我们认为，更换基于流程的框架是不合理的，因为没有对现行法规的实际独特成本进行实质性分析，也没有证据表明它们阻碍了创新。 • 简化在认证隔离设施中完成的工作合规性的替代基于流程的选项将更有效且更实惠。 • 拟议的改革基于对基因技术的理想化和肤浅的描述。与传统育种无法区分的理想结果只是每次使用基因技术时产生的众多产品之一。必须从产生的生物混合物中识别和确认理想的结果。 • 出于安全原因，所有其他强力诱变剂（包括化学和辐射诱变剂）都受到更严格的监督和控制。 • 能够产生类似危害的过程不一定会产生类似的风险。制造与传统育种无法区分的危害，并不等同于制造与传统育种无法区分的风险。• 新西兰将拥有世界上最极端的物种豁免组合（微生物、植物、动物）和工艺（例如 SDN2）豁免组合，且没有释放前逐案确认的安全网。• 构成与传统育种同等风险结果的因素不应留给次级立法。只有继续要求基因技术只能在经过认证的封闭设施中使用，并且结果必须确认符合释放标准，才能有效降低风险。• 该法案包括削弱新西兰人对基因技术可接受风险的决定权的条款。
全球经济展望 - 开放知识库
毕业前景黯淡：21 世纪的低收入国家 ...................................................................................................... 157 引言 .............................................................................................................................. 159 低收入国家和长期发展中国家的宏观经济特征 ........................................................................ 163 增长与结构转型 ............................................................................................................. 167 低收入国家的增长加速 ...................................................................................................... 171 低收入国家增长加速的特征 ............................................................................................. 171 增长加速的宏观经济与发展相关性 ............................................................................. 173 增长与毕业面临的挑战 ............................................................................................................. 184 脆弱性和冲突 ............................................................................................................. 184 气候变化 ............................................................................................................................. 184 财政脆弱性 ............................................................................................................................. 186 地理 ............................................................................................................................. 186 生产力下降 ............................................................................................................. 186 更具挑战性的外部环境 ............................................................................................. 187 增长机遇 ............................................................................................................................. 187 潜在的人口红利........................................................................... 187 全球化与贸易 ...................................................................................................... 188 自然资源禀赋 ...................................................................................................... 189 政策重点 ................................................................................................................ 191 跨领域的国家政策重点 ........................................................................................ 192 针对具体情况的国家政策重点 ................................................................................ 194 全球政策 ............................................................................................................. 196 结论 ...................................................................................................................... 199 参考文献 ................................................................................................................ 204
机构存储库 - 研究门户dépôt机构
人类通过与照料者进行交流互动来获取其母语。这些互动是有意义的，有意的，并且位于日常环境中。互动的位置和交流性质对于语言获取过程至关重要，因为语言学习者依靠交流环境提供的线索来理解他们所感知的话语。因此，他们建立的语言知识植根于语言形式，其含义和交流功能。在机器方面，语言学习的位置，交流和互动方面经常会经过。这特别适用于当今的大语言模型（LLMS），其中输入主要基于文本，以及字符组或单词的分布作为建模语言表达含义的基础。在本文中，我们认为这种设计选择在于许多重要局限性的根源，尤其是关于模型的数据饥饿，它们执行人类逻辑和务实推理的有限能力以及它们对偏见的敏感性。同时，我们为一种替代方法提出了一种理由，该方法可以通过参与定位的交流相互作用来模拟人工毒剂如何获得语言结构。通过选择实验，我们展示了所得模型中捕获的语言知识与LLMS捕获的知识的根本不同，并认为这种观点的改变为机器中更类似人类的语言处理提供了有希望的途径。