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直接的雅各布总数拉格朗日显式动力学有限元算法 -
𝑡2）𝐠̂ 𝐠̂𝑡𝑡𝑡𝐠̂（34）注意1：𝐼̅1=𝐽 -2/3𝐼1，𝐼2=𝐽 -4/3𝐼2，𝐼 -2，𝐼4= 4 =𝐽 -2/3--𝐽 -2/3 - 4，3𝐼4，𝐼5= 5 = 5 = 5 = 5 =𝐽 -4/3--4/3 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 𝐽-4/3𝐼7。注2：𝐦1，𝐦4和𝐦6是恒定的时间不变的向量，𝐌2，𝐌5和𝐌7是恒定的时间不变矩阵（请参阅附录C）。可以预先计算它们。
多巴胺提高了准确性，并延长了明确运动技能学习的审议时间
尽管动物研究暗示了多巴胺在运动技能学习中的核心作用，但在神经型人类中尚未建立直接的因果关系。在这里，我们测试了多巴胺的药理学操纵是否会使用范式进行显式，目标指导的分层的范式改变运动学习。参与者（27名女性； 11岁的男性； 18-29岁）首先消耗了100毫克的左旋多巴（n = 19），这是一种增加多巴胺可用性或安慰剂或安慰剂（n = 19）的多巴胺前体。然后，在培训期间，参与者通过不同大小的指示角度了解了瞄准介绍目标的明确策略。目标通过指示的瞄准角跳跃运动。因此，任务成功取决于目标准确性而不是速度。在训练和过夜后续进行后，评估了多巴胺操纵对技能学习的影响。在训练方面增加多巴胺的可用性提高了瞄准准确性和延长的反应时间，尤其是对于训练的较大，更困难的瞄准角度，尽管精度和速度都有明显的逐步绩效提高，但在训练方面，以及在随访方面的范围。外源多巴胺似乎导致了一种学习的持续倾向，以更好地遵守任务目标。结果支持以下提议：多巴胺对于优化遵守任务目标的工具动机很重要，尤其是在学习执行运动技能学习中的目标指导策略时。
具有任意调制的连续变量量子键分布的显式渐近秘密密钥率
，我们对连续变量量子键分布的渐近秘密密钥率建立了一个分析下限，并通过对相干状态进行任意调制。以前，此类边界仅适用于具有高斯调制的协议，并且在简单的相移 - 键调制的情况下存在数值界限。后者是作为凸优化问题的解决方案获得的，我们的新分析结合匹配Ghorai等人的结果。（2019），最多可达数值精度。由于其大量相干状态，无法使用先前的技术来分析更相关的正交振幅调制（QAM）情况。我们的界限表明，相对较小的星座大小（例如64个状态）基本上足以获得接近真正的高斯调节的性能，因此是大规模部署连续可变量子键分布的有吸引力的解决方案。当调制由任意状态组成，不一定是纯净时，我们也会得出相似的界限。
通过空间明确的可再生能源部署的政策决策支持实际上最佳替代方案
摘要设计高度可再生的电力系统涉及许多有争议的决策，例如在哪里定位生成和传输能力。然而，通常使用成本限制能源系统模型的单一结果来告知计划。这将带来更多的替代结果，例如，这可能会避免在任何一个地区的技术能力浓度。为了探索这种替代方案，我们开发了一种生成空间显式的，实际上最佳结果（孢子）的方法。将孢子应用于意大利，我们发现只有光伏和存储技术是到2050年到2050年脱碳的重要组成部分。其他决定，例如定位风能，可以选择可选的功能。大多数替代性配置对成本和需求不确定性不敏感，而应对不利天气，需要过多的可再生能力产生和存储能力。对于政策制定者来说，该方法可以提供空间详细的电力系统转换选项，从而实现在政治上可以接受的决策。
肠道菌群组成改变与幼儿外显情绪调节困难有关
摘要：执行功能 (EF) 包括显性情绪调节 (EER) 和认知控制 (CC)。儿童时期的 EER 尤其可以预测成年后的身心健康。确定影响 EER 发展的因素对终身身心健康具有重要意义。肠道微生物群 (GM) 已引起人们的关注，成为成年期身心问题风险的潜在生物标志物。此外，GM 与大脑功能/结构有关，在情绪处理中起着至关重要的作用。然而，人们对 GM 组成与儿童早期情绪调节发展之间的关系知之甚少。因此，在本研究中，我们检查了 257 名 3-4 岁儿童，以调查 GM 与 EF 风险之间的联系。使用母亲报告的执行功能行为评定量表 - 学龄前版本测量 EF。使用 16S rRNA 基因测序评估 GM 组成（alpha/beta 多样性和属丰度），并在 EF 风险组和非风险组之间进行比较。我们的研究结果表明，具有 EER 风险（抑制性自我控制指标）的儿童体内放线菌和萨特菌属的丰度更高。虽然我们尚未确定 GM 和 CC 风险之间的直接联系，但我们的研究结果表明，学龄前儿童的 GM 与情绪处理密切相关，并且 EER 风险儿童体内有更多的炎症相关细菌。
用户对人工智能的显性和隐性态度之间的分离：一项实验研究
摘要 — 人工智能 (AI) 领域的最新发展引起了许多伦理和社会经济问题。尽管如此，人工智能技术的影响在我们的日常生活中是显而易见且切实存在的。这种二分法导致人们对人工智能的感受复杂：人们认识到人工智能的积极影响，但他们也表现出担忧，尤其是对他们的隐私和安全的担忧。在本文中，我们试图了解对人工智能的隐性和显性态度是否一致。我们通过结合自我报告测量和隐性测量，即隐性联想测试，调查了对人工智能的显性和隐性态度。我们分析了 829 名参与者的显性和隐性反应。结果显示，虽然大多数参与者明确表达了对人工智能的积极态度，但他们的隐性反应似乎指向相反的方向。结果还显示，无论是在显性和隐性测量中，女性都比男性表现出更消极的态度，而在人工智能领域工作的人倾向于对人工智能持积极态度。
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
使用蜂窝结构和显式动态分析对电动汽车电池组的崩溃性评估
摘要。电池组系统对于在任何碰撞期间保护电池单位至关重要。通过合并蜂窝结构，可以改善电池组的撞车道。当前研究的目的是使用ANSYS显式动态分析评估电池包围的结构特征。进行模态分析以确定固有频率，模式形状和峰位移值。电池组的CAD模型是在CREO参数设计软件中开发的。使用蜂窝结构可以减少对电池单元的影响的影响。碰撞时，蜂窝结构将吸收最大的崩溃影响，并可以使电池单位单元不受重大伤害。带有蜂窝结构的电池组的固有频率具有较高的第一，2和3 RD固有频率。在撞击时，没有任何蜂窝结构，电池单元的内部能量为1021.8MJ，而蜂窝状晶格结构为0.80376mj。结果表明，随着蜂窝结构的融合，通过晶格结构的结合，细胞的内部能量大大减少。
使用任务描述明确表示职能、权限和责任的分配来设计和评估自动化
摘要。自动化可以被视为一种设计替代方案，它的好处是减少人为错误的可能性并提高性能。然而，设计不良的自动化（其中一些被称为自动化意外）会对操作员/系统的整体性能产生非常负面的影响。自动化设计需要定义三个特定方面来定义用户和系统之间的关系：功能、权限和责任的分配。虽然这些抽象概念通常在高抽象层次上很容易理解，但它们在开发过程中的集成却很麻烦。本文提出了一种基于任务模型的方法来明确处理这些概念。我们展示了如何将这些概念集成到任务建模符号中，并在案例研究中说明了如何使用这种符号来描述用户和系统之间功能、权限和责任分配不同的设计替代方案。利用案例研究，我们证明将这些概念明确地嵌入到符号中支持对自动化设计的分析和评估。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -