现在如何才能将其与社会科学联系起来?不确定的量子世界如何导致确定的经典世界(包括我们的社会生活)是一个难以理解且最难以理解的秘密之一,尤其是考虑到量子力学涵盖了经典物理学,而其实际适用性仅限于亚原子粒子。从量子世界到宏观现实的这一过程在物理科学中称为退相干(Zeh,1970)。如果社会生活不是由经典世界决定,而是由波函数形式的量子决定,会怎样?这(社会生活)还包括经济学及其研究领域,例如决策理论。本文特别关注的是包括认知偏见在内的心理决策理论,该理论从根本上是由诺贝尔奖获得者行为经济学家卡尼曼和特沃斯基 (Tversky & Kahn eman, 1973 , 1974 , 1983 ; Kahneman & Tversky, 1979 , 1984 ; Kahneman, 2011 ) 塑造的。除了认知偏见这一特点之外,人类的决策行为总体上也应该从量子达尔文主义的角度来看待,以期设计一种新的决策行为量子模型。因此,研究问题如下:首先,量子物理学的发现如何转移到社会科学 (包括经济学),会产生哪些新的视角?其次,如何从量子物理学的角度对 (行为) 决策理论进行不同的解释?第三,量子达尔文主义的视角如何完善人类的决策行为?
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系,莱比锡 04103,德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心,柏林 10117,德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病,罗氏巴塞尔创新中心,F.霍夫曼-罗氏有限公司,巴塞尔,4070,瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 文明疾病研究中心,莱比锡,04109,德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系,埃尔福特,53604,德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系,莱比锡,04103,德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗,法兰克福歌德大学,法兰克福,60323,德国 [8] 医学信息学,统计学和流行病学研究所(IMISE),莱比锡大学,莱比锡,04109,德国 [9] 认知神经病学系,莱比锡大学医院,莱比锡,04103,德国 [10] 神经物理学组,神经病学系,夏里特 - 柏林大学医学院,柏林,10117,德国
采矿论点是一个自动自然语言处理(TALN)和计算机论证模型的全面扩展领域,旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构(即组成部分和关系)。在媒体领域,通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法,被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实:尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性,但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题,并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估,以帮助医学诊断预测,以帮助临床医生进行决策和教育。首先,我提出了一条新的完整管道,以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试(MCQ)医学的永久解释(MCQ)医学。我定义了对医疗指定实体(NERC)的认可和分类的艺术状态,以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的,以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字:自动自然语言处理,提取论证结构,解释性论点。管道称为SYMEXP,允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释,以证明正确的答案是正确的,以及为什么提出的其他选项不正确。其次,我提出了一个框架,用于评估基于论证的解释,称为Abexa,以自动提取医学MCQ的论证结构,并突出显示一组可自定义的标准,以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底,我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献,该软件提供了不同的解释性人工智能模块,这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能:用于医学领域的多语言论证分析,临床诊断的解释,提取和生成,医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之,在本文中,我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。,我们通过在医学支持方面展示其所有潜力,例如医学生,将结果应用于关键的医学领域。
细菌无处不在,能够在包括工业废水在内的各种环境中繁荣发展,这些环境通常会带来严峻的物理和化学条件。这些微生物产生各种细胞内和细胞外生物分子,可实现这种极端环境的适应,耐受性和利用。认识到对热稳定脂肪酶的工业需求不断增长,这项研究集中于从印度西孟加拉邦西孟加拉邦加尔各答的北24 Parganas的一家工厂收集的药物垫片中产生脂肪酶的细菌的隔离,表征和优化。十九个产生脂肪酶的细菌分离株,并使用Tributyrin琼脂(TBA)板筛选。通过具有20/80琼脂和甲基红色的杯子板法证实了细胞外脂肪性活性。通过形态学和生化测试对分离株进行表征。细胞外脂肪酶活性是在50 mM TRIS-HCL缓冲液中用二硝基苯基棕榈酸酯(PNPP)作为底物对分光光度计进行定量的,并在65°C孵育20分钟后在410 nm下测得的吸光度为20分钟,以评估可温度。产生了热不稳定脂肪酶,而8种则表现出热稳定脂肪酶活性。其中,三个分离株(MWS14,MWS6和MWS18)表现出高温脂肪酶的产生,其中MWS18是最有生产力的。结型和爆炸分析表明,这些分离株分别与肠球菌,芽孢杆菌和Serratia spe CIE共享99%的序列相似性。使用Kruskal-Wallis H检验的统计分析证实,在这三组分离株中,脂肪酶产生的显着差异。 该研究还可以预测,与革兰氏阳性分离株相比,革兰氏阴性细菌菌株中的脂肪酶产生潜力更大。 这些发现突出了药物废水作为热稳定脂肪酶产生细菌的来源的工业相关性。使用Kruskal-Wallis H检验的统计分析证实,在这三组分离株中,脂肪酶产生的显着差异。该研究还可以预测,与革兰氏阳性分离株相比,革兰氏阴性细菌菌株中的脂肪酶产生潜力更大。这些发现突出了药物废水作为热稳定脂肪酶产生细菌的来源的工业相关性。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术,并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止,大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域,然而,每种材料都有自己的问题,限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求,迫切需要开发先进的功能材料。在此,本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论,内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域(如可充电电池、超级电容器和催化等)的吸引人的应用。”
抽象目的 - 本文研究了数字时代建筑批评的不断发展的景观,利用建筑与媒体之间的持久相互作用。它专门研究了社交媒体和公共奖励在改善用户参与建筑话语中的作用。设计/方法/方法 - 一种混合方法方法,既包含定性和定量分析),用于讨论三个建筑奖。这些是为了不同的评估过程以及为公众互动和参与提供多种机会的能力而选择的。发现 - 该研究强调了社交媒体使建筑批评民主化的潜力,同时还解决了诸如非关键视觉材料的突出和算法偏见的存在之类的挑战。调查结果强调了为公众评估提供足够材料的重要性,并整合专家陪审团以支持评估过程。这些要素对于培养知情的公众参与,弥合专业知识与大众参与之间的鸿沟以及在社交媒体上实现有意义的建筑论述至关重要。独创性/价值 - 本文通过将公共建筑奖(一个相对未开发的建筑文化方面)与社交媒体作为建筑批评平台的潜力联系在一起,填补了学术文献的差距。关键词社交媒体批评,建筑批评,公众参与,建筑奖,建筑摄影,媒体素养,媒体对建筑纸类型研究论文的影响
本工作文件由货币与金融稳定研究所 (IMFS) 赞助发布。本文表达的任何观点均为作者观点,而非 IMFS 观点。IMFS 传播的研究可能包括政策观点,但 IMFS 本身不代表任何机构政策立场。IMFS 旨在提高公众对货币和金融稳定重要性的认识。其主要目标是实施由货币和金融稳定基金会支持的“货币和金融稳定项目”。该基金会于 2002 年 1 月 1 日根据联邦法律成立。其捐赠基金来自 2001 年为纪念德国马克引入欧元现金而发行的 1 德国马克金币的销售。IMFS 工作文件通常代表初步或未完成的工作,用于鼓励讨论和评论。引用和使用此类文件时应考虑到其临时性。货币与金融稳定研究所 法兰克福歌德大学金融之家 Theodor-W.-Adorno-Platz 3 D-60629 法兰克福 www.imfs-frankfurt.de | info@imfs-frankfurt.de
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能(Orthoptera:Acrididae:Chorthippus)。林尼社会生物学杂志,2023年,10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设,这可以改写为找到一个氨基酸序列,其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列,还涉及所有可能的结构,因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题,即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列,通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象,并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明,通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列,我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构,并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现,考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较,并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感,而后者则不然。我们进一步表明,通过结合这两种方法的优势,可以设计出更具漏斗形的能量景观:低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态,高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而,在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量,而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法,并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。