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2023 ESC指南的基本消息
她在临床实践方面拥有超过15年的经验，并且在基础和临床科学方面具有丰富的心脏肾脏 - 代谢疾病。在法兰克福大学的内分泌学上进行了MD论文，并在哈佛大学的贝蒂纳大学（Barbara B. Kahn）与贝蒂纳（Bettina）的芭芭拉·B·卡恩（Barbara B.
CV - M.D. Christoph Kraus博士 Georg Dorffner，ao.univ.prof。外交。 2024年6月博士 Christina Morgenstern，博士，MS C
生物精神病学，分子精神病学，精神病学和神经科学杂志，精神病学杂志，心理医学，脑皮质，神经心理药理学，药物，药物，世界生物学精神病学杂志，神经脑图，人类脑图杂志神经科学，杂志，以及生物行为评论，分子神经生物学，社会精神病学和精神病学，虐待和忽视儿童以及许多其他人
Kraus - 预防和消除 FOD 指南 _…
异物损坏 (FOD) 每年给航空业造成数百万美元的损失 (Bachtel, 1998; Henderson, 1996; Tuthill, 2000)。这种财务影响来自直接成本，例如发动机或机身损坏，以及间接成本，例如：航班延误、取消和收入损失；航班计划中断；以及员工额外工作。然而，比财务影响更重要的是安全影响和潜在的人员伤亡。航空安全至关重要，异物碎片和由此产生的异物损坏会危及飞行公众的安全。根据航空业最近的一项调查，异物损坏被列为最有可能导致灾难性航空事件的潜在地面原因。这就引出了一个问题：为什么会发生 FOD 错误，以及如何预防？航空维护环境是一个高度复杂的系统，以航空维护技术人员 (AMT) 为中心。AMT 必须将其专业知识、技能和经验应用于严格控制的程序，同时应对组织、环境和工作压力巨大的苛刻环境。涉及外来物体 (FO) 的错误和事故仅仅是由于这种复杂性而发生的，根据 Weick (1987) 的说法，人类或 AMT 不够复杂，无法预测系统产生的问题。因此，了解系统的人为因素并通过主动和被动措施解决这些人为因素至关重要。通过扎实了解 FOD 中涉及的人为因素，行业可以提供最佳指导，以消除现有的 FOD 问题并防止将来发生 FOD。为了解决 FOD 问题，美国联邦航空管理局航空医学办公室资助了一个项目，研究如何通过提高人为因素表现来减少航空维修环境中的 FOD。多年来，航空航天业的许多组织都制定了 FOD 预防计划，其中包括久经考验的方法。这些方法涉及实施和培训 FOD 预防技术程序。虽然成功了，但这种线性方法未能考虑人与系统（硬件、软件、环境、组织等）的交互。），这种交互以非线性方式展开。这些指南通过应用人为因素最佳实践，为 FOD 预防提供了更广泛的人为因素方法。对于如图 1 所示，指南通过提高人为因素预防 FOD 的概念给出了两种不同的方法：1) 采取主动措施预防 FOD，2) 采取被动措施纠正问题并防止再次发生。技术指导和人为因素指导之间的界限通常很模糊。
部分迹回归和低秩 Kraus 分解
迹回归模型是广为研究的线性回归模型的直接扩展，它允许将矩阵映射到实值输出。这里，我们介绍一个更为通用的模型，即部分迹回归模型，它是一类从矩阵值输入到矩阵值输出的线性映射；该模型包含了迹回归模型，因此也包含了线性回归模型。借用量子信息论的工具，其中部分迹算子已经得到了广泛的研究，我们提出了一个框架，用于利用完全正映射的所谓低秩 Kraus 表示从数据中学习部分迹回归模型。我们通过针对 i）矩阵到矩阵回归和 ii）半正定矩阵补全进行的合成和真实实验展示了该框架的相关性，这两个任务可以表述为部分迹回归问题。
通过学习Kraus操作员
我们通过使用KRAUS操作员学习过程表示，对离散和连续变量量子系统执行量子过程断层扫描（QPT）。Kraus形式确保重建过程是完全积极的。为了使过程跟踪保留，我们在优化过程中使用了所谓的Stiefel歧管上使用受约束的梯度 - 偏生（GD）方法，以获取Kraus oberators。我们的Ansatz使用几个Kraus操作员来避免直接估计大型过程矩阵，例如Choi矩阵，用于低级量子过程。GD-QPT匹配压缩 - 感应（CS）的性能和预测的最小二乘（PLS）QPT的基准测试中，具有两倍的随机过程，但是通过结合这两种方法的最佳功能来发光。类似于CS（但与PLS不同），GD-QPT可以仅从少量随机测量中重建一个过程，并且类似于PLS（但与CS不同），它也适用于更大的系统尺寸，最多可至少五个Qubits。我们设想，GD-QPT的数据驱动方法可以成为一种实用工具，可大大降低中等规模量子系统中QPT的成本和计算工作。
声音与“音乐和思想”连接起来Nina Kraus
我发现自己越来越多地思考联系。人们告诉我，他们很难建立和保持联系。甚至在大流行使我们内向的情况下，与人的身体联系正在减弱。当您可以在社交媒体上跟上他们的工作时，为什么会与朋友见面？当您可以用Xbox卷曲并通过耳机谈谈垃圾时，为什么要在拐角法院拍摄篮球？然而抑郁和疏远正在上升。在他的书失去联系中，约翰·哈里（Johann Hari）告诉我们，抑郁症的增加超出了诊断1的简单增加。他将抑郁症的上升归因于与他人的联系下降。在某些情况下，药物会有所帮助。但是，药物不会治疗孤独感。它不会治疗越来越普遍的归属感。传统的归属方式（例如宗教和教会成员）与看到您并重视您的人以及您，以及您又看到和重视的人的联系。他们将您的生活和未来定位为有意义的部分的一部分。但是，这种归属和联系不仅是宗教，而且是保龄球团队或驼鹿洛奇的成员资格，都在消失。儿童随着年龄的生活而倾向于分散。长期的代际社区很少见。当您小时候没有人（包括您的兄弟姐妹）仍然住在那里的地方，您长大的地方的概念就没有什么意义。关系可能比社交媒体联系人，我们遵循的Twitter帐户或我们的Facebook喜欢的重要性变得不那么重要。越来越普遍的是与您不认识的人，例如对名人，运动员或政治家的亲和力。那么，我们如何 - 在这个较不连接的时刻建立连接？无论是亲自或通过电话，缩放还是Skype，我发现声音是我建立和保持连接的根源。在我的声音书中，我将声音的思想定义为从一生中发出声音的经历演变而来的大脑。健全的思想是巨大的 - 与我们每个感官的神经系统相互联系：运动系统，边缘（情感）系统和认知（记忆，注意）系统。我表明，健全的思想会影响我们的感受，感受，移动和思考的影响。声音连接我们。它是连续的，综合的，并且具有范围。它塑造了我们的身份以及我们如何与世界建立联系。我们感到脱节是因为我们已经摆脱了声音根源。声音是由以视觉为中心的社会力量来种植的。细微的聆听会因噪音的增加而阻碍。然而，在健全的思想中体现的深度神经相互联系给了我希望。听力不是一个孤立的感官过程，也是解释感官世界的齿轮，而是我们每个部分的主要参与者。当世界崩溃时，声音就可以联系起来。声音是培养我们想要的社区感的一个关键。
Bettina Kraus博士，Boehringer-ingelheim
期刊副编辑欧洲心脏期刊 - 模仿方法和实践（自2023年）（自2022年起（自2022年以来）3D印刷（自2015年以来）3D印刷（自2015年以来）临时审稿人流通CV成像（自2023年以来）学术放射学（自2023年以来（自2023年以来）（自2023年以来）欧洲心脏杂志（自2022年以来）杂志（自2022年杂志）（自2021年）中（自2021年）层析成像（自2017年以来）（自2017年以来）（自2017年以来）（自2017年以来）欧洲心血管成像（自2017年以来）JACC心血管成像（自2017年以来）心脏病学研究和实践（自2017年以来）（自2016年以来）（自2016年以来）（自2016年以来）国际心血管成像杂志（自2016年以来）（自2016年以来）（自2016年以来）（自2016年以来）（自2016年以来）动脉粥样硬化（自2014年以来）药理学和治疗剂（自2011年以来）
CV - M.D. Christoph Kraus博士
Schrutka L，Binder C，Kastner J，Agis H，Kain R，Auer-Grumbach M，Samwald M，Samwald M，Hengstenberg C，Dorffner G，Mascherbauer J，Bonderman D.卷积神经网络，用于通过心脏型磁性磁共振磁性的完全自动化的诊断，该网络通过心脏磁共振磁共振用图像。J Pers Med。2021年12月1日; 11（12）：1268。Agibetov A，Seirer B，Dachs TM等。（2020）机器学习可以预测心脏
数学，信息理论和物理学中的PETZ地图
k E k ( • ) E † k defines a stochastic “trajectory” over the Kraus representation index: p ( α, β | ω ) = Tr[ E β ( E α ωE † α ) E † β ] assumes that the “reverse” process , with Kraus operators { ˜ E k } k , at equilibrium satisfies microscopic reversibility : ˜ p ( β, α|。= p（α，β|ω）如果所有索引k =⇒Crooks的反向过程与〜EΩ < / div>相吻合，则满足上述满足。
量子信息理论解决方案 5
（i）失相通道：ρ → ρ ′ = E ( ρ ) = (1 − p ) ρ + p diag( ρ 00 , ρ 11 )（非对角线元素以概率 p 消失）。失相输出与在标准基础中测量状态相同：diag( ρ 00 , ρ 11 ) = P 1 j =0 P j ρP j ，其中 P j = | j ⟩⟨ j |。因此可能的 Kraus 算子为 A 2 = √ 1 − p 1 , A j = √ pP j , j = 0 , 1。但我们可以找到具有更少 Kraus 算子的表示。注意 σ z ρσ z = ρ 00 − ρ 01 − ρ 10 ρ 11