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逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
痴呆症和智障人士-BPS
和以前一样，我们的主要重点是强调我们认为是优秀服务的要素，并帮助那些从事服务的人评估他们如何帮助越来越多的智障患者发展痴呆症的人，这些人正在发展痴呆症，从而改善了生活期望的改善。重要的是要注意，大多数被诊断出患有痴呆症的智障患者是患有唐氏综合症的人，他们患有遗传形式的痴呆症形式，与智力障碍的人相比，这些痴呆症的痴呆症形式在年轻时（通常是五十年代及以上），而不是由于智力障碍而不是唐纳德氏综合症。患有唐氏综合症的人几乎所有痴呆症诊断都是由于阿尔茨海默氏病。相反，智障人群其他人群的痴呆症特征与普通人群相似，包括阿尔茨海默氏病，血管性痴呆，刘易体内痴呆症和额颞痴呆。
国际电联 6G 愿景和框架：场景、能力和推动因素
摘要 —随着第五代 (5G) 无线网络的标准化和商业化以意想不到的速度完成，学术界和工业界的研究人员、工程师和高管将注意力转向了可以支持下一代无线网络的新候选技术，以便在新兴场景中实现更先进的功能。明确地说，第六代 (6G) 地面无线网络旨在为未来十年及以后的用户和机器类型设备提供无缝连接。本文介绍了国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 正式将 6G 称为“面向 2030 年及以后的国际移动通信 (IMT)”的进展。具体来说，讨论了使用场景、其代表性能力、支持技术和频谱，并强调了研究机遇和挑战。
通过侵入式脑机接口进行神经元干扰网络攻击，影响需要视觉能力的任务的解决
根据侵入性，BCI 主要分为两类。非侵入式 BCI 无需手术即可从外部刺激大脑。尽管某些技术可以针对大脑的较小区域，但非侵入式 BCI 可以覆盖大脑的较大区域。相比之下，侵入式系统可以应用于小区域，甚至具有单神经元分辨率，但会带来更高的生理风险（Ramadan 和 Vasilakos，2017 年）。基于 BCI 的相关性和扩展性，近年来出现了新的技术和公司，专注于开发新的侵入式系统，以神经元粒度刺激大脑。Neuralink 就是一个例子（Musk 和 Neuralink，2019 年），这家公司设计了颠覆性的 BCI 系统来记录神经元级别的数据，目前正致力于覆盖刺激功能。此外，神经尘埃（Seo 等人，2013）是一种由数百万个位于大脑皮层中的纳米级可植入设备组成的架构，可以进行神经记录。神经尘埃的演变是无线光遗传学纳米网络设备 (WiOptND)（Wirdatmadja 等人，2017），它使用光遗传学来刺激神经元。尽管这些方法很有前景，但 Bernal 等人 (2020) 的作者表明，它们存在漏洞，可能允许攻击者控制两个系统并执行恶意刺激动作，从而改变自发的神经元信号。根据攻击的覆盖范围（就大脑区域和受影响的神经元数量而言），网络攻击者可能会造成永久性脑损伤，甚至导致患者死亡。在同一方向上，Bernal 等人 (2021) 发现 BCI 的网络安全领域还不够成熟，非复杂的攻击可能会造成重大损害。总之，攻击者可以利用 BCI 漏洞来利用这些有前途的神经刺激技术。以这些研究的发现为动机，本文重点关注针对旨在改变神经元行为的网络攻击的稀缺研究。此外，还需要新的方法来衡量和理解这些攻击的影响。特别是，这些问题具有特殊的意义，因为攻击可能会恶化或重现常见神经退行性疾病的影响（Bernal 等人，2021 年）。为了改进以前的挑战，这项工作的主要贡献是定义和实施一种新的神经元网络攻击，即神经元干扰网络攻击 (JAM)，重点关注神经活动的抑制。本研究旨在探索抑制性神经元网络攻击对大脑的影响。然而，文献中缺乏全面的神经元拓扑结构，因此，我们模拟了小鼠视觉皮层的一部分，放置在大脑的枕叶区域，定义了小鼠试图离开特定迷宫的用例。神经元拓扑是使用经过训练以解决此特定用例的卷积神经网络 (CNN)（Géron，2019）构建的。这项工作的第二个贡献是评估了 JAM 网络攻击对特定场景中的神经元和人工模拟造成的影响。为了进行分析，我们使用了现有指标，但也定义了一组新指标，得出结论：JAM 网络攻击可以改变自发的神经元行为，并迫使小鼠做出不稳定的决定以逃离迷宫。
Virgin Galactic 与 Redwire 合作，提升新研究能力
加州奥兰治县 [1 月 30 日] – Virgin Galactic Holdings, Inc. (NYSE: SPCE)（“Virgin Galactic”或“公司”）今天宣布与 Redwire Corporation (NYSE: RDW) 合作制造将搭载在 Virgin Galactic 新型 Delta 级太空船上的研究有效载荷储物柜。这一新平台将显著提升 Virgin Galactic 的微重力研究能力。Redwire 是一家全球空间基础设施和创新公司，在开发微重力环境下运行的生物技术和工业制造技术方面拥有数十年的经验。该公司已经为载人航天器开发了 20 个研究设施，其中 10 个目前位于国际空间站 (ISS) 上，为世界领先的研究和制造任务提供支持。维珍银河研究运营副总裁 Sirisha Bandla 表示：“我们全新的先进研究平台专为兼容较长时间的太空任务储物柜标准而设计，这意味着我们可以提供一个亚轨道空间实验室，适合测试技术和研究，为轨道、月球或火星任务做准备。Redwire 是低地球轨道 (LEO) 研究商业化的先驱，我们很高兴与 Redwire 合作，进一步增强维珍银河成熟、安全、可靠的微重力研究平台。”新平台还将通过可定制的 Redwire“即插即用”储物柜增强和简化研究体验，在整个太空飞行过程中提供实时数据。这些储物柜针对自主和人工研究进行了优化，具有可调节的前面板，可在太空飞行前、飞行中和飞行后更轻松地访问。它们还将允许研究人员以更低的成本和更低的风险将他们的亚轨道实验转移到国际空间站上的有效载荷。Redwire 太空工业总裁 John Vellinger 表示：“我们正在利用我们在 35 年的载人航天器装备经验中学到的一切来开发这些储物柜。”“Redwire 很高兴与维珍银河合作，利用其独特的亚轨道到轨道研究和开发平台。维珍银河的 Delta 飞船为市场带来了一种新功能，扩大了商业太空创新的机会。”维珍银河的飞行器为研究人员、商业行业和政府提供了一个亚轨道太空实验室，用于实验、验证技术以及训练宇航员进行太空飞行和微重力训练。维珍银河在美国太空港的集中飞行运营为研究人员提供了专门的培训计划和设施、科学和研究准备实验室，并且在跑道起飞和降落时，研究人员可以立即进行研究并进行装卸。维珍银河的宇宙飞船可以灵活地容纳有效载荷架和研究宇航员，以支持自主和人工研究。每艘宇宙飞船将
硫酸属。来自硫化物矿物风化环境具有多种硫和铁循环能力
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月31日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.29.635580 doi：biorxiv preprint
构建包容性工作场所：健康状况和残疾指南
雇主必须尽其所能，在工作场所为残疾员工和工人提供支持。雇主必须做出合理调整，确保残疾工人或身体或精神健康状况不佳的工人在工作时不会受到太大的不利影响。雇主和员工必须就他们的个人需求以及他们在工作场所需要哪些支持进行公开对话。为了帮助对话，员工还可以填写健康调整护照，其中将包含需要提供的支持和调整。
设计基于沟通的有效营销能力模型 Yoones Banisaeed 1、Ghanbar Amirnejad 2、Morteza Mousakhani 3、Leila
摘要 本研究旨在设计基于沟通的有效营销能力模型（案例研究：伊朗国家钻井公司）。研究方法在目的上为适用型；在实施方法上为混合型（定性-定量）；在性质和方法上为描述性-调查型；是一种探索性研究类型。研究的统计人群包括伊朗国家钻井公司的 10 名专家、教授和战略经理。定性部分的数据收集通过半结构化访谈进行，定量部分的数据收集通过问卷进行。定性部分的数据分析使用编码，定量部分使用 SPSS 和 Lisrel 软件。研究结果表明，经过核心和可选编码以及主类别和子类别的创建，确定了基于沟通的有效营销能力的六个维度，即战略能力、运营能力、职能能力、公司内部能力、外部能力和沟通作为基于沟通的有效营销能力方法的维度。
海报：在自动驾驶系统中发现传感器 - 融合 - 视力攻击
摘要 - 结合了LiDAR和相机等备用器的多数传感器融合（MSF），它引起了人们的关注，以此作为对Lidar Spoofiff的对策，威胁着自动驾驶系统的安全性。但是，当前无国界医生实施的有效性尚未在实际的自主驾驶系统中彻底列出。在这项研究中，我们提出了一个初始框架，旨在基于开源自动驾驶软件AutoWare Universe和Awsim Simulator探索MSF的潜在漏洞。通过使用此框架进行的实验，我们证明了自动保健宇宙中的MSF实现也可能导致整个系统的危险状态，即使摄像机丢失了镜头点云，摄像机可以正确检测对象。此漏洞之所以出现，是因为相机信息仅限于点云聚集中的补充作用。我们的发现表明，自动保健宇宙中的MSF实施缺乏针对LiDAR SPOOFIFG FIFG攻击的能力，由于其结构上的限制。该框架可在以下网址获得：https：// gi thub.com/keio-csg/multi-sensor-defense-analysis-platform。