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连接经典和量子领域：高级观察者模型的概念和理论框架
本文介绍了高级观察者模型 (AOM)，这是一个开创性的概念框架，旨在阐明量子力学复杂且往往神秘莫测的本质。AOM 就像一个隐喻镜头，通过将其固有的不确定性转化为连贯、结构化的“帧流”，使难以捉摸的量子领域更加清晰，有助于理解量子现象。虽然 AOM 提供了概念上的简单性和清晰度，但它认识到需要严格的理论基础来解决量子力学核心的基本不确定性。本文旨在阐明这些理论上的模糊性，弥合 AOM 的抽象见解与量子理论复杂的数学基础之间的差距。通过将 AOM 的概念清晰度与量子力学的理论复杂性相结合，这项工作旨在加深我们对这个迷人而难以捉摸的领域的理解。关键词
Tristan Bereau理论物理研究所海德堡大学
Collaborators Robert Distasio Jr. (Cornell), Anatale von Lilienfeld (Basel), Andrew Ferguson (U Chicago), Sapun Parekh (UT Austin), Dirk Schneider (Jgu Mainz), Alexandre tkatchenko (Luxembourgg), Michael Wand (Jgu Mainz), Jilles Vreeken (Sarland), Luca Ghiringhelli（FHI柏林）Collaborators Robert Distasio Jr. (Cornell), Anatale von Lilienfeld (Basel), Andrew Ferguson (U Chicago), Sapun Parekh (UT Austin), Dirk Schneider (Jgu Mainz), Alexandre tkatchenko (Luxembourgg), Michael Wand (Jgu Mainz), Jilles Vreeken (Sarland), Luca Ghiringhelli（FHI柏林）
自动驾驶汽车的理论框架
自动驾驶汽车（AV）激发了人们对解决现有运输部门困难的极大兴趣，尤其是在最近的可持续运输方式中突破。但是，理论框架或模型有效地分析与AVS使用情况相关的威胁，挑战，机会和可持续性的应用程序仍然有限。本研究介绍了问题解决方案可持续性优势的问题劣势威胁机会（PC-SSADTO）概念框架，一种修改的强度弱点的形式将机会机遇威胁（SWOT）分析以将AVS分析为可持续的解决方案。该框架研究了在运输领域使用AV的困难，风险和可能性，以及其全球实施和整合如何有助于降低二氧化碳（CO2）排放，提高道路安全性，提高行动性和可及性，从而加速可持续发展目标（SDGS）的实现。一项调查确认了PC-SSADTO框架的要求，该调查收集了200多个公众答案，以解决AVS可能要解决的当前问题或挑战，例如降低交通拥堵，温室气体排放和气候变化，以改善生计。尽管人类对AVS系统的看法有一些不确定性，但完全自主操作的应用似乎对于有效的AV集成至关重要。因此，与公共交通和合作决策结构的高度整合将有利于实用的AVS实施，并积极使用。
童年和青春期认知需求发展的理论框架
摘要：广泛的研究强调了认知需求（NFC）在各种情况下的重要性，但是我们对其发展的理解仍然有限。尤其是当前的心理文献在影响NFC发展的因素上相对沉默。我们旨在通过基于认知适应特征理论（CATT）的原理提出NFC的发展模型来解决这一差距。通过对当前文献的全面综述，我们阐明了有助于童年和青春期NFC发展的潜在关键组成部分。此外，我们概述了基于模型的关键组成部分促进NFC开发的几种潜在策略。该模型旨在为未来研究NFC发展的可能机制进行研究。向前迈进，未来的研究应在现实世界中经验检验这些假设，以增强我们对NFC发展的理解，并验证建议的培养策略对其有效性。
由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏：
本文包括文献综述和人工智能（AI）心脏杂音检测模型的案例研究，以分析在低或中收入国家（LMIC）中在心血管医疗中部署AI的机遇和挑战。这项研究有两个平行的组成部分：（1）文献综述评估了AI有助于解决高收入国家和低收入国家之间的医疗保健差异的能力。讨论了机器学习模型有限部署的原因以及模型的概括。此外，文献综述讨论了新兴以人为中心的部署研究是克服部署障碍的有前途的途径。（2）在巴西农村的心脏杂音检测案例研究中开发并测试了一种预测性AI筛选模型。我们的二进制贝叶斯重新连接模型利用了患者心脏声音记录的重叠的徽标MEL频谱图，并通过XGBoost整合人口统计数据和信号特征以优化性能。这是关于模型的局限性，鲁棒性以及阻止其实际应用的障碍的讨论。还讨论了该模型和其他最先进模型的难度，还讨论了分布数据的概括。通过将案例研究的结果与文献综述的结果相结合，使用了NASSS框架来评估在低收入环境中部署AI支持的心脏杂音检测方面的关键挑战。这项研究突出了支持AI的医疗保健的变革潜力，尤其是对于低收入环境中的可负担得起的筛查系统。它还强调了有效实施和集成策略的必要性，以确保这些技术成功地部署。
超导性与
摘要当前的研究工作理论上研究了重型费米亚CECU2SI2超导体中超导性和抗势力磁性之间的可能共存。By developing a model Hamiltonian for the system under consideration, and by employing the double time-temperature dependent Green's function formalism, mathematical computations have been conducted, and phase diagrams of superconducting gap parameter (Δ) versus temperature ( T ), superconducting transition temperature ( T C ) and antiferromagnetism order temperature ( T N ) versus antiferromagnetic order parameter ( η ) have been使用MATLAB脚本单独绘制。最后，通过组合两相图，已经证明了重费菲尔米CECU2SI2超导体中超导性和抗势力磁性之间的可能共存。我们在这项研究中采用的模型显示了一个共同的区域，在该区域中，超导性和抗磁性可以在超导CECU 2 SI 2中共存。我们在这项工作中获得的结果与以前的发现兼容。关键字：超导性，抗铁磁性，共存，绿色功能，CECU 2 SI 2，超导顺序参数。1。简介
SE 3310B - 软件工程的理论基础
英语使用：根据教务委员会和教职员工政策，学生在所有作业、测试和考试中可能会因英语使用不当而被扣掉最多 10% 的分数。此外，除期末考试外，写得不好的作业可能会被退回而不评分。如果允许重新提交作业，可能会因英语不好和/或提交迟交而扣分。出勤：任何学生，如果在教师看来，经常缺课、缺课或缺课，将被报告给院长（在发出适当警告后）。根据系的建议和院长的许可，学生将被禁止参加课程的定期期末考试。因病或其他情况缺课：如果学生遇到任何可能影响其课程表现的问题，应立即咨询教师或系主任。适当时，应记录问题（见附件“无法按时参加考试或提交作业的学生须知”）。
学生的学术压力理论取向
摘要高中教育是一个重要的阶段，它可能导致任何学生学术生活中心理问题的发生率增加。本研究对过去的研究进行了回顾，并提出了学生在学术压力的理论取向。审查了压力和学术压力，不同类型，来源和压力因素等概念的理论取向。还讨论了学术压力的原因以及症状以及压力的影响。压力与其他因素（例如挫败感和焦虑）的关系得到了阐述。讨论了测量学术压力的不同类型的技术。考虑减轻学生的学术压力，强调了针对学术压力的学生的指导以及家庭，教师和利益相关者在克服压力中的作用的一部分。本研究可以帮助研究人员以这种方式设计研究，以至于可以改善过去研究中观察到的局限性和缺点的重新出现，并且可以采取未开发的领域进行进一步的研究。
文章的柔性指导模式共振的理论研究是通过将银纳米颗粒嵌入聚合物矩阵中的应变感应应用的
2 Opto-Electrochemical Sensing Research Team (OEC), Spectroscopic and Sensing Devices Research Group (SSDRG), National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC), Pathum Thani 12120, Thailand E-mail: a pundharika.n@gmail.com, b sakoolkan.boonruang@nectec.or.th, c,* wsoliman@gmail.com（通讯作者）摘要。本文介绍了柔性引导模式共振（GMR）结构的理论分析，其配置具有增强的折射率聚合物纳米复合材料，其中涂有原始聚合物制成的铸造或烙印的银纳米颗粒。控制嵌入式纳米颗粒（NP）的体积分数和膜厚度都调整了设备灵敏度，以用于在机械横向应变检测中应用。工作引入了在有效索引中修改散射矩阵方法（SMM）的使用，以准确预测共振波长峰。结果显示了与严格的耦合波分析（RCWA）的良好一致性，尤其是对于基本指导模式和衍射之间的相位匹配条件。灵敏度是通过横向应变引起的光栅周期来计算的，并将其与产生的波长偏移相关。使用SMM进行共振波长计算，将计算成本降低了144倍，同时与RCWA和有限差频域方法（FDFDM）保持了良好的一致性。关键字：柔性指南模式共振（GMR），嵌入式纳米颗粒（NP），散射矩阵方法（SMM），严格的耦合波分析（RCWA）。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。