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代数和几何拓扑
量化riemann表面S的Teichmüller空间的量化是3维量子重力的一种方法，并且是群集品种的原型典范。s中的任何简单循环都会产生自然的单片函数i。/在Teichmüller空间上。对于S的任何理想三角剖分，此功能i。/是在弧形的凸起的剪切坐标的平方根中的lurent多项式。一个重要的问题是构建此功能的量化i。/，即用量子变量中的非共同劳伦多项式代替它。这个问题与物理学中的框架受保护的旋转特征密切相关，已通过Allegretti和Kim使用Bonahon和Wong的SKEIN代数SL 2量子痕迹解决，以及使用Gaiotto，Moore和Neitzke的Seiberg的Seiberg -Witter -Witter -Witter -Witten Curves，Spectral网络，光谱网络以及Writhes of Writhes的Gaiotto，Moore和Neitzke的Gaiotto。我们表明，量化问题的这两种解决方案一致。我们增强了Gabella的解决方案，并表明它是Bonahon -Wong量子痕迹的扭曲。
使用分层相对比层摄影（HIP-CT）
隶属关系1。英国伦敦大学学院机械工程系2。欧洲同步辐射设施，法国格勒诺布尔3。UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。 Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。 西门子卫生师，德国埃尔兰根6。 Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。 德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8. 末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。 病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。 Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。 Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。 在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。 des Marders，38000 Grenoble）UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。西门子卫生师，德国埃尔兰根6。Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8.末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。des Marders，38000 Grenoble）
复杂行为过程中的全脑神经活动图
国际脑实验室 *，布兰登·本森1，朱利叶斯·本森2，丹尼尔·比尔曼3，尼科尔·波纳奇4，马特·卡兰迪尼5，乔纳·卡塔里诺4，盖尔·盖尔·盖尔·乔伊斯6，安妮·K教堂7，杨教堂7，杨丹8，peter dayan 9，peter dayan 9，ej tatian 9，ej tatian，ej tatian，ej tatian of Eric Fables，Michele 10 Brie 4 6，Laura Freitas-Silva 4，Berk Gerçek6，Kenneth D Harris 5，Michael Hausser 5，Sonja B Hofer 12，Fei Hu 8，F´elix Hubert 6，Julia Hubert 6，Julia Hunten，79 Christopher Krasniak 10，Christopher Kraspher Kraspher Kraspher Krandon 11 13，Thomas D MRSIC-FLOGEL 13，Jean-Paul Noel 2，Kai Nylund 3，Alejandro 11，C.V。Rille Rossant 5，Noam Roth 3，Rylan Schaeffer 1，Michael Schartner 4，Michael Schartner 4，Yanliang Shi 11 16，奥利维尔（Olivier）和r ilana b witten 11
JHEP01(2020)031
摘要：我们考虑时间演化算子的对数负性和相关量。我们研究自由费米子、致密玻色子和全息共形场论 (CFT) 以及随机幺正电路和可积和混沌自旋链的数值模拟。全息行为与已知的非全息 CFT 结果有很大偏差，并显示出最大扰乱的明显特征。有趣的是，随机幺正电路表现出与全息通道几乎相同的行为。一般来说，我们发现“线张力图像”可以有效地捕捉混沌系统的纠缠动力学，而“准粒子图像”可以有效地捕捉可积系统的纠缠动力学。出于这个动机，我们提出了一种有效的“线张力”，可以捕捉时空缩放极限中混沌系统中对数负性的动态。我们比较了负性和互信息，从而发现量子信息和经典信息的不同动态。我们观察到的“伪纠缠”可能对经典计算机上量子系统的“可模拟性”产生影响。最后，我们使用测地线维滕图阐明了共形场论中密度矩阵部分转置运算与反德西特空间中纠缠楔形截面之间的联系。
基于结的基于钥匙交换协议
结是嵌入s 1，→s 3的环境同位素类型（请参见图2和定义2.1），自从远古时代以来，人类使用了自鞋款发明以来的最新时代。结的数学研究始于开尔文勋爵，假设原子实际上是结，分子是在以太中流动的链接。他的合作者彼得·泰特（Peter Tait）随后发起了结理论领域。基本问题是：给定两个结，它们是否相同？在20世纪初期的拓扑发展发展之后，开发了许多结的结[39]，以便对这个问题提供答案。当发现与3个和4个manifolds的研究深入联系时，对结理论的兴趣就会上升。例如，使用结来证明有异国情调的r 4，即同构但不构型的歧管对r 4 [15]。Jones和Witten通过发现琼斯多项式[20]及其与量子拓扑的量子场理论[41]的关系彻底改变了领域。这些突破之后，发现了Khovanov同源性[22]和结式同源性[35]，这些[35]极大地概括了琼斯和亚历山大多项式，并提供了积极的研究领域。在本文中，我们主要对结理论的两个方面感兴趣。第一个是一个称为连接总和的操作（请参见图5），该总和需要两个方向的结，将其切开并胶合
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
医学中chatgpt的好处，限制和风险
1 Department of Neurosurgery, and Neuroscience, Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian Hospital, New York, NY, United States, 2 Department of Neurosurgery, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Royal Academy, Bangkok, Thailand, 3 MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 4 Harrington Heart & Vascular大学医院研究所克利夫兰医学中心，凯斯西部储备大学，俄亥俄州克利夫兰，美国，罗伯特·D·罗伯特·D·罗伯特·D·和帕特里夏·凯恩医疗保健科学科学中心，美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所，梅奥诊所，美国6号卫生保健政策和研究部，卫生科学系，美国梅奥诊所，梅奥诊所，美国梅奥诊所，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，人工学会，纽约市，德国，加利福尼亚大学，旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州旧金山大学8号巴卡尔计算健康科学研究所，美国9号病理学系，纽约大学纽约州纽约州，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州10 Hasso Plattner数字健康研究所10失败医学，大学医院，蒙斯特大学，德国蒙斯特，12个心脏病学系，部门预防医学系，健康促进，卫生学院，医学院，医学院，大学维滕/赫尔德克，德国哈根
Machine-Learning-e-modeling-Statistics.pdf
机器学习和统计建模先例：机器学习和统计学习的要素。学习算法。旋转方法。降低维度和正则化。设置方法。特殊主题。目标：提出基本概念和机器学习中使用的主要工具。讨论与主要算法的实施和应用有关的问题。在课程结束时，学生应有一个坚实的基础，可以批判性地使用这些方法，无论他们在工作的编程环境如何，都能理解和适应算法。示意性内容：机器学习元素和统计学习：什么是机器学习。什么是大数据。数据类型：结构化与非结构化。推论文化与预测性。维度的诅咒。学习算法：学习类型。监督学习算法。学习算法未被监督。雷莫尔方法：交叉验证和引导程序。维度和正规化减少：降低维度的主要方法。正则化方法。设置方法：业务和提升。花键。判别分析。基于概率的分类方法。k均值和变化。决策树。Agroupamentary的教学大纲。子运动退伍军人机器。分析两个主要成分。阅读和深度学习。参考书目：Hastie，T.，Tibishirani，R。在Friedman，J。（2016）。统计学习要素。Springer，第二版。James，G.，Witten，D.，Hastie，T。，intibishirani，R。（2017）。R. Springer中的应用程序的统计介绍。Murphy，K.P。 （2012）。 机器学习，可能的观点。 麻省理工学院出版社。 izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。 早期学徒制：统计流产。 在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论Murphy，K.P。（2012）。机器学习，可能的观点。麻省理工学院出版社。izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。早期学徒制：统计流产。在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论
人类无人机的相互作用：考虑
在无人机（无人驾驶汽车，无人机）或无人机舰队的运行过程中，运营商必须能够监督无人机，任务物业，并在必要时重新控制。正如无人机的运营参数对于任务管理至关重要一样，负责控制或驾驶这些无人机的操作员的心理状态也至关重要，因为他的水平失败在安全性和绩效方面具有重大影响。但是，这常常被忽略了。几年来，神经工程学领域一直通过神经生理学测量来研究人类操作员。基于自动学习的工具的开发带来了一种在线估算心理状态的方法，因此可以开发考虑到这种心理状态的接口（即被动脑机接口）。迄今为止，航空学中的神经工学和被动脑机构界面的研究主要集中在飞行员（Verdière等，2018）和控制器（Arico等，2016）。然而，一些研究开始关注无人机运营商（Roy等，2017； Senoussi等，2017； Drougard等，2017； Jahanpour等，2020； Roy等，2020）。本论文旨在通过专注于使用无人机操作员的精神疲劳状态来发展这一迅速扩展的研究领域。适应性系统监视用户的活动和上下文，并试图适应用户的需求和偏好（Greenberg＆Witten，1985）。这意味着系统的灵活性，但也考虑了用户的经验和状态。例如，这些系统已在驾驶的背景下进行了测试，在这种情况下，它们在常规情况下被证明特别有用（Lavie＆Meyer，2010）。人类无人机相互作用是过去几年稳步增长的人类计算机相互作用的领域（Cauchard等，2021），是本文的中心。本文旨在建模，设计和实验能够在无人机操作员的状态和任务环境之间实现有效适应的新型界面。它将利用先前在isae-supaero进行的工作和疲劳估计的ENAC
新冠肺炎疫情的经济影响
我们感谢提供用于构建本文所建立的公共数据库的基础数据的企业合作伙伴：Affinity Solutions（特别是 Atul Chadha 和 Arun Rajagopal）、Lightcast（Anton Libsch 和 Bledi Taska）、CoinOut（Jeff Witten）、Earnin（Arun Natesan 和 Ram Palaniappan）、Homebase（Ray Sandza 和 Andrew Vogeley）、Intuit（Christina Foo 和 Krithika Swaminathan）、Kronos（David Gilbertson）、Paychex（Mike Nichols 和 Shadi Sifain）、Womply（Derek Doel 和 Ryan Thorpe）以及 Zearn（Billy McRae 和 Shalinee Sharma）。我们非常感谢 Nathaniel Hendren，他与我们合作推出了数据库的初始版本，并帮助在 2020 年春季对本文初稿进行了初步分析。我们还要感谢盖茨基金会的 Ryan Rippel 对启动该项目的支持，以及 Gregory Bruich 的早期对话，这些对话帮助激发了这项工作。我们感谢 David Autor、Gabriel Chodorow-Reich、Haley O'Donnell、Emmanuel Farhi、Jason Furman、Steven Hamilton、Erik Hurst、Xavier Jaravel、Lawrence Katz、Fabian Lange、Emmanuel Saez、Ludwig Straub、Danny Yagan 以及众多研讨会参与者的有益评论。这项工作由陈-扎克伯格倡议、比尔和梅琳达盖茨基金会、Overdeck 家族基金会以及 Andrew 和 Melora Balson 资助。该项目已获得哈佛大学 IRB 20-0586 的批准。截至 2023 年 4 月，Opportunity Insights 经济追踪团队的成员包括 Hamidah Alatas、Camille Baker、Harvey Barnhard、Matt Bell、Gregory Bruich、Tina Chelidze、Lucas Chu、Westley Cineus、Sebi Devlin-Foltz、Michael Droste、Dhruv Gaur、Federico Gonzalez、Rayshauna Gray、Abigail Hiller、Matthew Jacob、Tyler Jacobson、Margaret Kallus、Fiona Kastel、Laura Kincaide、Cailtin Kupsc、Sarah LaBauve、Lucía Lamas、Maddie Marino、Kai Matheson、Jared Miller、Christian Mott、Kate Musen、Danny Onorato、Sarah Oppenheimer、Trina Ott、Lynn Overmann、Max Pienkny、Jeremiah Prince、Sebastian Puerta、Daniel Reuter、Peter Ruhm、Tom Rutter、Emanuel Schertz、Shannon Felton Spence、 Krista Stapleford、Kamelia Stavreva、Ceci Steyn、James Stratton、Clare Suter、Elizabeth Thach、Nicolaj Thor、Amanda Wahlers、Kristen Watkins、Alanna Williams、David Williams、Chase Williamson、Shady Yassin、Ruby Zhang 和 Austin Zheng。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。