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量子困境规则.docx
i. 牛顿力学 ii. 哈密顿力学 iii. 拉格朗日力学 iv. 波动力学 (1) 简正模 (2) 波叠加 (3) 经典谐振子 v. 统计物理学 (1) 热力学定律 (2) 玻尔兹曼分布、泊松分布、二项分布、几何分布 (3) 熵及其与温度和信息的关系 (4) 配分函数 (5) 微正则系综 (6) 正则系综 vi. 相对论 (1) 狭义相对论 (2) 洛伦兹变换 (3) 长度收缩 (4) 时间膨胀 (5) 时空图 (6) 引力 b. 量子物理学
认知闭合的边界
意识的“难题”长期以来一直是哲学界争论的焦点，神秘主义认为，由于认知或认识论的局限性，意识可能本质上无法解决。本文从人工神经网络的复杂性出发，提出了一种支持神秘主义的新论点。以一个经过训练可以对图像进行分类的简单多层神经网络为例，结果表明，即使理解单个人工神经元在信息处理中的作用也超出了我们的认知能力。考虑到生物神经元的复杂性，其复杂性远远超过人工神经元，挑战就变得更加突出。这引发了人们对理解意识这一复杂得多的现象的可行性的质疑，因为我们的认知局限性延伸到了解释复杂系统的基本原理。本文强调了分层抽象所带来的挑战，并将其与微处理器等其他多级系统进行比较，以论证某些问题可能是无法克服的。
Antonio Mandarino
Regular Article Physical Review Letters, PRX Quantum, Physical Review A, Quantum, New Journal of Physics, SciPost Physics, Communication Physics (Nature group), Scientific Reports (Nature group), Physics Letters A, Quantum Information Processing, Quantum Machine Intelligence, PLOS ONE, Quantum Information and Communication, International Journal of Theoretical Physics, The European Physical Journal D.
引用Alozairi A，Irshad M，Alkandari J，Alsaraf H和Al-Ozairi E（2024）患者的患病率和预测因素和预测者W
中东和北非地区约有7300万成年人受糖尿病的影响（1）。在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。 1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。 糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。 该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。 这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。 估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。 独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。 因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。 抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。 此外，重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。 在中进行的研究在科威特，大约25％的人口居住着糖尿病（1）。1型糖尿病的患病率在各个国家（特定的阿拉伯国家）之间有所不同，其中5-10％的糖尿病患者患有1型糖尿病（2）。糖尿病困扰涵盖了负面的心理经历以及糖尿病患者面临的自我管理的挑战。该术语用于描述与糖尿病管理相关的沮丧和情感困难，例如不断监测和胰岛素给药的需求，碳水化合物计数，碳水化合物计数，对潜在并发症的持续忧虑以及对个人和专业关系的恶化风险（3，4）（3，4）。这种困扰被认为是1型糖尿病患者中最重要的心理问题之一（5）。估计会影响糖尿病患者的三分之一（6）。独立地，与糖尿病有关的困扰和抑郁是维持糖尿病自我保健实践的障碍。因此，它们导致对健康指标的控制丧失（7，8）。抑郁症是糖尿病患者的一种常见而严重的情绪障碍，可能会导致悲伤，失去兴趣，低自尊，疲劳，毫无价值的感觉和其他情绪问题的持续感受（9，10）。重度抑郁症，也称为临床抑郁症，可能会显着影响日常功能和治疗结果（11，12）。在同样，糖尿病困扰是对糖尿病自我管理的自然情感反应，包括对治疗要求的挫败感，对潜在并发症的关注，对糖尿病管理的失败或绝望感以及减少自我保健动机的无意识（13）。一项研究表明，患有2型糖尿病患者的糖尿病和抑郁是相关的和重叠的构建体，但不能互换（12）。研究将抑郁症和糖尿病困扰与恶化的健康结果联系起来，包括升高的HBA1C水平，舒张压升高以及低密度脂蛋白胆固醇水平升高（14，15）。患有抑郁症或糖尿病困扰的人有发生微血管并发症的风险，例如视网膜病变，神经病和肾病（16）。此外，已经观察到表现出较高DD的人的过早死亡风险高1.8倍，并且患有心血管疾病的可能性增加了1.7倍（17），并且生活质量的质量降低（18）和死亡率增加（7）。旨在增强社会心理健康，美国糖尿病协会为所有糖尿病患者建立了建议将心理社会支持纳入以患者为中心的医疗服务（19）。最近的系统评价和荟萃分析报告说，E-Health干预措施可有效减少2型糖尿病患者的糖尿病困扰（20）。但是，缺乏研究1型糖尿病的阿拉伯人的抑郁症状和糖尿病困扰的同时出现的研究。此外，许多研究还记录了所有糖尿病患者的常规评估抑郁症状和糖尿病困扰的重要性（21）。
沉香叶茶康普茶 (Aquilaria malaccensis Lamk.) 的抗氧化活性和乙酰胆碱酯酶抑制剂
痴呆症目前仍然是一个全球性的健康问题，全球估计有5520万人患有痴呆症。最常见的痴呆症类型之一是阿尔茨海默病，因为它占痴呆症病例的 60-80%。日惹是印度尼西亚阿尔茨海默病发病率最高的地区。阿尔茨海默病是一种渐进性的神经退行性疾病，由大脑中形成β-淀粉样斑块引起，会破坏神经系统。根据胆碱能理论，斑块的形成是由于酶乙酰胆碱酯酶 (AChE) 的存在。通过药物治疗方法，抑制AChE酶可以改善认知功能并抑制阿尔茨海默病的进展。同时，抗氧化活性也被证明可以预防阿尔茨海默病。沉香叶（Aquilaria malaccensis Lamk.）是一种富含酚类化合物的植物，具有很强的抗氧化活性。然而，并非所有的酚类化合物都能被人体消化，因此需要通过发酵进行简化。研究表明，将沉香茶制成康普茶可以使其中的酚类含量比普通沉香叶茶中的酚类含量高出两倍。然而，沉香叶康普茶作为阿尔茨海默病替代疗法的抗氧化和乙酰胆碱酯酶抑制剂活性尚未被研究过。基于此，本研究旨在通过薄层色谱（TLC）和气相色谱-质谱（GC-MS）分析测试沉香叶茶康普茶的抗氧化活性、乙酰胆碱酯酶抑制剂和植物化学成分。该研究的阶段包括沉香叶的准备、康普茶发酵、感官测试、抗氧化剂测试、乙酰胆碱酯酶抑制测试和植物化学概况（薄层色谱法和气相色谱-质谱法）。本研究结果表明，沉香叶康普茶提取物具有不同的抗氧化活性，抗氧化活性最好的是康普茶发酵7天的乙酸乙酯提取物，IC50值为2.68µg/mL。沉香叶茶的康普茶提取物通过将癸酸乙酯化合物与 4M0E 蛋白结合，在计算机中具有 AChE 抑制活性。沉香叶康普茶乙酸乙酯提取物的植物化学概况表明，薄层色谱试验中存在黄酮类和酚类化合物，而 GC-MS 试验表明，角鲨烯是提取物中检测到的面积百分比最高的化合物。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
儿童使用人工智能的利弊以及如何设置安全界限.docx
随着人工智能在我们的生活中发挥越来越大的作用，让孩子与科技建立健康的关系非常重要。这意味着不仅要了解如何安全负责地使用人工智能，还要知道如何以批判性和创造性的思维方式对待技术。鼓励孩子培养批判性思维技能在数字时代至关重要，因为它可以让他们评估他们在网上遇到的信息的准确性和有效性。这包括能够识别虚假新闻或错误信息，并了解人工智能算法中可能存在的潜在偏见。与技术建立健康的关系还意味着在其使用方面设定健康的界限。父母可以帮助孩子在屏幕时间和其他活动之间建立健康的平衡，例如户外游戏、与朋友和家人交往以及从事创造性活动。
共同基因组团结以改善全球健康平等
本文强调了在逻辑上流行的逻辑和扩大人类基因组编辑实践之间的两个关键异步，这阻碍了将新技术的有效转换为公共物品的有效和有序的转换。首先是许多非西方国家所采用的“基因组主权”框架，这些国家可能会加剧全球研究中的数据偏见，并将政策关注远离实现非歧视性和公平性基因组医疗所需的必要结构变化。另一个是参与“大规模科学”的全球缺乏效率：规范新的社会利益组合的挑战，这些挑战通常在传统机构之外，并由“政策购物”提供了争议或实验性研究。这两个问题都表明，基因组研究并不代表一个定义的科学共享，而是一个需要主动“共同”的领域，目的是促进基因组团结，以协调在国家边界内部和跨国家边界内的负责任研究。
托莱多宣言2020“社会与团结……
社会和团结的经济实体和其他社会企业在其领土和社区中扎根，使其成为地方经济和社会的重要特征，并且难以离居。由于这种联系，这些实体完全意识到了其环境自然资源的限制，因此有助于经济逐渐脱碳，以实现气候中立的未来和正义的过渡。欧洲致力于以变革性和创新精神的公民领导的社会企业的变革力量，这在欧洲社会权利和欧洲绿色协议的支柱上反映了。此外，根据可访问性，协作和团结的模型，社会和团结经济企业的渐进数字化构成了基础其巩固和领土根源的重要驱动力。
