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非物理学家的量子力学
1. 量子现象背景下的古典物理学回顾 行星运动和原子、辐射和量化、随机过程和干涉。 2. 量子力学的数学语言 量子态、算子、矩阵、不确定性和时间演化。 3. 基本量子系统 盒中粒子、谐振子、非谐振子、隧穿。快速了解静态微扰理论。 4. 耦合量子系统 纠缠、密度矩阵、测量和退相干。快速了解费米黄金法则。 5. 探索量子腔量子电动力学、量子控制、量子非破坏性测量 6. 量子计算简介（时间允许）
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
对电费的决定
•低端国内类别消费者和中小型企业的负担能力问题，以及需要公平地分配来自水力，风和太阳能等土著资源产生的电力。•国内TOU率不合理，应降低•应进行成本审计和派遣审计，以确保成本合理且高效。•通过无所作为的成本是不公平的；在网格中增加了低成本的土著电力，对消费者的错误政策决定差。•“ Grama Sewaka”办公室发现，由于这些办公室提供的公共服务，应为政府适应津贴支付账单，因此应提供救济•在比较国际指数时，CPC和Lanka Coal Ltd假定或提供的燃料价格过高。因此，应建立燃料供应协议•现有的宗教关税是无法承担的。要求明确指令对哪种关税适用于宗教批量供应联系。政府应向宗教机构提供太阳能系统。应为非营利性公共机构提供救济•诸如塑料/聚乙烯制造的行业具有较高的能量强度，受关税息肉影响，因此关税应减少。他们的竞争力受到关税增加的严重影响。降低峰值行业的利率太高，不会鼓励载荷转移•工业关税还应获得降低成本的好处，以使斯里兰卡服装行业在全球竞争激烈•高固定费用不合理，不鼓励节能。因此，可以减少固定费用并将其添加到能源费中•应付出更多的努力来提高能源效率和节能•应允许使用电力驱动器来增加电力行业的私营部门投资，并允许私营公司绕过CEB效率低下。应引入多买家模型•法定断开连接后的重新连接费用不公平•安全存款的利息应按照《电力法》的要求支付
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
量子决策理论中的进化过程
近年来，人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为，因此需要开发其他方法。借助量子理论技术，人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体，因为这需要太多篇幅，可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到，而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中，我们仅限于考虑量子决策理论，而不会涉及量子技术其他应用趋势，例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然，一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处，但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中，人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而，在量子决策理论[10]的方法中，决策者不一定是量子设备，他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学，其中观察者是经典人类，而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中，量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具，可以描述现实的人类决策过程，包括
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
精准医疗针对重症肌无力的自身免疫机制
重症肌无力 (MG) 是一种由神经肌肉接头 (NMJ) 自身抗体引起的慢性致残性自身免疫性疾病，临床特征为眼肌、骨骼肌和延髓肌波动性虚弱和早期疲劳。尽管 MG 通常被认为是一种原型自身免疫性疾病，但它是一种复杂且异质性的疾病，表现出不同的临床表型，这可能是由于与不同的免疫反应性、症状分布、疾病严重程度、发病年龄、胸腺组织病理学和对治疗的反应相关的不同病理生理环境所致。目前基于国际共识指南的 MG 治疗可以有效控制症状，但大多数患者无法达到完全稳定的缓解，需要终生免疫抑制 (IS) 治疗。此外，其中一部分患者对传统 IS 治疗有抵抗力，这凸显了对更具体和量身定制的策略的需求。精准医疗是医学领域的一个新领域，有望大大提高多种疾病（包括自身免疫性疾病）的治疗成功率。在 MG 中，B 细胞活化、抗体再循环和补体系统对 NMJ 的损伤是关键机制，创新生物药物针对这些机制的靶向性已在临床试验中被证明是有效和安全的。从传统 IS 转向基于这些药物的新型精准医疗方法可以前瞻性地显著改善 MG 护理。在本综述中，我们概述了 MG 背后的关键免疫致病过程，并讨论了针对这些过程的新兴生物药物。我们还讨论了未来的研究方向，以满足根据遗传和分子生物标志物对患者进行内型分层的需求，以便在精准医疗工作流程中成功做出临床决策。
不同运动干预措施对自闭症谱系障碍儿童执行功能的影响：网络荟萃分析
结果：包括一些相关研究。结果表明，体育活动显着改善了ASD儿童的执行功能（抑制性控制，认知能力和工作记忆）的所有三个维度。认知灵活性和抑制性控制的改善都达到了中等效应的大小。然而，抑制控制的改善要比认知能力的改善要好，而工作记忆的改善未达到培养基水平。迷你篮球可有效改善抑制性控制和认知能力，但没有工作记忆。ping pong在认知的灵活性和工作记忆中更有效，但在抑制性控制方面较弱。固定自行车在所有三个维度上都没有效果。在其他干预措施中，学习自行车，动物辅助疗法和Exergaming的认知能力表现更好。Spark，Neiyang Gong和武术也有效地改善了抑制性控制。但是，火花和固定自行车在改善工作记忆方面并不重要。