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XI-计算机研究
■和法律：x.0 = 0，x.1 = x，x.x = x，x.x'= 0（其中x'不是x）。■或法律：x+0 = x，x+1 = 1，x+x = x，x+x'= 1。■不是法律：（x'）'= x，0'= 1，1'= 0。■交换定律：x.y = y.x，x+y = y+x。■关联定律：（x.y）.z = x。（y.z），（x+y）+z = x+（y+z）。■分配法律：x。（y+Z）= X.Y+X.Z，X+（y.z）=（x+y）。（x+z）。■吸收定律：x+（x.y）= x，x。（x+y）= x。■de Morgan的定理：（x.y）'= x' + y'，（x + y）'= x'.y.y'。○真相表：布尔表达的表达式。它列出了所有可能的
空间科学博士学位学习计划 - 拉合尔
表 1 课程结构 博士课程 学号 课程结构 学分 课程 01 核心课程 09 3 02 选修/专业课程 09 3 03 论文 50 - 总计 68 6 表 2：研究生核心课程清单： 课程代码 课程名称 学分 SPSC-801 高级遥感与数字图像处理 3(2+1) SPSC-802 高级地理空间建模与 GIS 3(2+1) SPSC-803 高级图像分析编程 3(2+1) SPSC-804 应用遥感与 GIS 3(2+1) 表 3：研究生选修\专业课程清单
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
Sanfilippo综合征的临床研究
这是一项剂量升级研究，其中最多10名成年患者（> 18岁）具有任何形式的Sanfilippo（MPS III），将接受Ambroxol。研究药物将通过口腔或喂食管给予。研究状态：尚未招募研究时间：60周；筛查4周，治疗期限为52周，治疗后4周进行提款/安全随访期临床试验清单：研究详细信息|一项开放式标签剂量升级研究，以评估成人（≥18岁）受试者MPS III的成人（≥18岁）受试者的高剂量Ambroxol盐酸盐的安全性，耐受性和药理性能。临床研究赞助商：Ozlem Goker-Alpan合作者：Sanfilippo团队研究地点：在美国弗吉尼亚州Fairfax的溶酶体和稀有疾病研究与治疗中心有一个临床站点，
全球发展研究博士后研究员
责任成功的候选人将设在克里斯蒂安郡校园，并与该部门的Batjust研究人员紧密合作。成功的候选人有望就全球锂商品流动的全球锂商品流进行全球发展和批判性社会科学研究，与全球锂离子电池价值和供应链中更广泛的司法和透明度有关。batjust通过双重方法追求对这些链的研究：关注价值链，研究在特定的提取和生产地点（从电池原材料的提取到电池回收）中的活动；并关注供应链，该供应链的重点是在不同转换阶段（从原材料到精制产品，电池组件和电池电池）的电池材料的物理运动和商品交易。
Pratibha商务与计算机研究学院
po5：获得有关Prolog，Lisp，Dot Net等编程语言的知识。po6：在不同的目的和不同情况下进行有效沟通。po7：在生活和工作的日常工作中获得自我纪律。po8：使用应用程序基础，包括信息管理和智能应用程序。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
物质与心灵：哲学探究（波士顿科学哲学研究，287）
有人给我递来一个鳄梨。它很有营养 — — 这是一个客观陈述；我喜欢它 — — 这是一个主观句子。其实只有我的一部分喜欢它，也就是我的大脑。它 — — 当然还有一件事 — — 让我兴奋不已。没有它就没有我。我的大脑是物质的东西，虽然是活的，而不仅仅是物理的。它的思想，我的意思是我的思想，是我大脑功能的一部分，就像我的微笑是我面部肌肉的收缩 — — 虽然不是自动的，而是由我的前额叶皮质控制的。没有器官，就没有功能。简而言之，有物质的东西，比如大脑，也有其中的过程，比如思想和感觉。换句话说，有它的，或物质的东西，也有我们，我们自己。这不是现实的二元性或二元性的例子，而是事物（比如大脑）和其中某些过程（比如思想）之间的区别。所以，就是这样：我是一个毫不掩饰的一元论者。我和德谟克利特属于同一个俱乐部，而不是柏拉图，而且我为伟大的亚里士多德在这一点上的犹豫不决而感到顽皮的喜悦，而这一点是所有宗教和哲学的思想源泉。我是唯物主义者，但不是物理主义者，因为作为一名物理学家，我了解到物理学既不能解释生命，也不能解释思想，也不能解释社会。物理学甚至无法解释现象（表象），因为这些现象发生在大脑中，而大脑是超物理的东西；它也不能完全解释机器，因为机器体现了诸如价值、目标和安全等非物理的思想。物理学只能解释最低层次的组织，这是大约 35 亿年前最早的生物出现之前唯一存在的组织。因此，物理主义，即唯物主义最早和最简单的版本，无法应对化学反应、新陈代谢、颜色、心理、社会性或人工制品。我们当代的物质概念既不是德谟克利特的，也不是牛顿的，后者仍被大多数哲学家所持有，这也是大多数人难以相信物质能够思考的原因。他们是对的：一堆大理石无法思考。但大脑是由活组织构成的，活组织具有物理物质所缺乏的特殊性质；其组成原子比古代原子论者想象的微小大理石要微妙和复杂得多。因此，现代唯物主义不应与物理主义相混淆，更不用说机械论了，因为它是包容性的，而不是排除性的。然而，这些混淆在哲学文献中却十分普遍。正统的身心二元论反映在心灵哲学与物质哲学之间的鸿沟中。在维特根斯坦的影响下