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人类感知，行为和决策的量子力学：用于建模错觉和意见形成
摘要：从表面上看，行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而，对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明，它们彼此唯一相关。以量子思维，认知和决策理论为例，这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着，我们提出了量子力学在人类感知，行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此，我们主要旨在回答“如何”问题，故意避免复杂的数学概念，但要开发一种技术简单的计算代码，读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例，其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。
选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
博士论文药代动力学-药效学建模...
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键，在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此，开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此，近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注，需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究，这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发，必须验证现有工具并开发新工具。然而，用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。
结合模型和瑞士艾滋病队列数据的研究
1 巴塞尔大学医院医学与临床研究系传染病与医院流行病学科，瑞士巴塞尔 4031；2 巴塞尔大学医学院，瑞士巴塞尔 4031；3 Certara UK Limited，英国谢菲尔德；4 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学实验室医学与病理学系临床药理学服务与实验室；5 巴塞尔大学巴塞尔州立大学，瑞士布鲁德霍尔茨；6 瑞士洛桑大学医院传染病服务中心；7 瑞士苏黎世大学医院传染病与医院流行病学系；8 瑞士伯尔尼大学医院传染病系； 9 瑞士卢加诺日内瓦大学及瑞士南部大学卢加诺州立医院传染病科；10 瑞士日内瓦大学日内瓦大学医院传染病科；11 圣加仑州立医院传染病和医院流行病学系
灵活性选项及其在开放式能源建模工具中的表示
为了实现气候目标，未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加，灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型，但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距，本文提取了灵活性表示的关键因素，并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况，我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷，并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析，这是一种开源评估算法，用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示，各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出，出现了包括部门耦合元素的趋势。然而，当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面，应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项，但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
福利与市场应对银发经济的挑战
数据说明了一切•意大利是欧洲最古老的国家。意大利在世界出生时预期寿命排名中位居第五，仅次于香港、日本、瑞士和新加坡（男性为 80.5 岁，女性为 84.8 岁）。然而，老龄化质量较差，65 岁以上人群的健康状况差异很大。一旦达到 65 岁，健康预期寿命仅为 10 年，男女之间差别不大（Istat 数据）。人口老龄化带来了一系列挑战，其中许多挑战已为人所知并已争论了一段时间，但应对这些挑战的方案却不太为人所知和分享。人口老龄化和少子化带来的第一个挑战是如何应对福利成本的增加。社会保障和医疗卫生支出占国内生产总值的近25%，其中我国社会保障支出在最发达国家中位居第一（OECD数据），而与老年人口的需求相比，社会护理支出的资金越来越不足。第二个挑战涉及劳动力市场，因为人口急剧下降：从 2022 年的 5900 万人减少到 2080 年预计的 400 万人以上。20 世纪 50 年代至 70 年代（人口爆炸式增长的几年）期间，几乎有一半的意大利人出生，在未来 25 年内，他们将达到退休年龄（约 800 万工人），每天近千人。总体劳动力（由处于工作年龄（15-64岁）的人组成）的减少意味着公司将越来越难以找到可雇用的工人，并且需求和供应之间的技能不匹配将越来越严重。此外，到2050年，劳动年龄人口与非劳动年龄人口的比例将从目前的3比2变为1比1：因此，每有一个“劳动”年龄人口，就会有一个“被动”年龄人口，即依赖福利的人口。经合组织的报告《寿命更长，工作更长》分析了这些事实的含义，提醒我们寿命更长也意味着工作时间更长，如果没有适当的应对，人口变化将不可避免地对家庭福祉、公共财政以及劳动力市场产生影响。尽管到目前为止，人口结构转变效应的渐进性使我们能够推迟必要的改革，但不作为的代价会随着时间的推移而增加，从而使潜在的再平衡越来越遥不可及。但与年轻人相比，人口结构中更大的比重到底起到了什么作用，我们真的知道多少呢？这是否影响经济运转？事实上，这是一个分析老年人经济部分功能的问题，由于老年人寿命较长，他们不仅在社会保障和医疗保健方面有新的需求，而且在消费、投资、投资组合选择和环境可持续性方面也有新的需求。这是一个多元化的世界，由接近退休的工人、年轻的退休人员和仍然活跃的老年人组成，但也由具有不同需求的非自给自足的个人组成。寿命的延长导致人口统计学上产生了新一代：长世代，即那些在 65 岁以后仍然活跃的人群。在这个漫长的晚年阶段，人们只有在 70-75 岁之后才可以被视为老年人，而且在许多情况下