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![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8/8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
脚手架生物材料在培养肉的发展中
这项工作得到了韩国粮食，农业和林业技术技术研究所（IPET）的支持，该研究由农业，食品和农村事务部（MAFRA）（MAFRA）（322006-05-02-CG000）和韩国国家研究基金会（NRF）（Nrf Fiff）（MSER FIFF）（MSER FIFF）的高价值的食品技术开发计划（MAS）（322006-05-02-CG0002022R1A2C1008327）。作者贡献（可以发布此字段。）
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
对氯的第一个定量约束36关于草地的干沉积速度：比较测量和建模结果
C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
这是新的5：2饮食吗？多吃植物性的餐食可以提高寿命
最少处理的全谷物（例如糙米，小麦，拼写，大麦，小米，黑麦，玉米，荞麦）豆类（例如鹰嘴豆，扁豆，大豆，黑色，黑色，肾脏，肾脏，pinto，pinto，pinto，pinto，navy，cannellini，cannellini，adzuki，adzuki，adzuki，fava beans andernd nuts nuts nuts nuts nuts nuts nuts nuts，榛子，山核桃，澳洲坚果，巴西和松子）；种子（例如亚麻籽，芝麻，向日葵，南瓜和奇亚种子）；低血糖水果（例如草莓，覆盆子，黑莓，蓝莓，樱桃，猕猴桃，羽木，李子，桃子，苹果，苹果，葡萄柚，橙子）；不饱和脂肪（例如，维尔金橄榄油，鳄梨）。
室内SOA研究的测量方法
次生有机气溶胶（SOA），是由挥发性有机化合物（VOC）氧化的低挥发性产物形成的大气颗粒物，会影响空气质量和气候。当前的3D模型无法重新产生大气有机气溶胶中观察到的可变性。由于许多SOA模型描述是从环境室实验中推出的，因此我们代表大气条件的能力直接影响我们评估SOA的空气质量和气候影响的能力。在这里，我们开发了一种方法，该方法利用全球建模和详细的机制来设计室内实验，以模仿有机过氧自由基的大气化学（RO 2），这是VOC氧化的关键中间体。利用了数十年的实验实验，我们开发了一个定量描述RO 2化学的框架，并表明先前没有研究SOA形成的实验方法已经访问了相关的大气RO 2命运分布。我们展示了概念验证实验，这些实验证明了SOA实验如何访问一系列大气化学环境，并提出了几个方向供将来的研究。
对中毒攻击和对策的调查作者
推荐系统已成为在线服务的组成部分，因为它们能够帮助用户在数据海中找到特定信息。但是，现有的研究表明，某些推荐系统容易受到中毒攻击的影响，尤其是涉及学习方案的攻击。中毒攻击是对手对训练模型进行精心制作的数据的注射，目的是操纵系统的建议。基于人工智能的最新进展（AI），此类攻击最近变得重要。目前，我们还没有关于对手为何进行这种攻击的原因，也没有全面了解这种攻击会破坏模型或可能产生的影响的全部能力。虽然已经开发了许多中毒攻击的对策，但它们尚未系统地与攻击的特性联系在一起。因此，评估缓解策略的各自的风险和潜在成功是DIICULT，即使不是不可能。这项调查旨在通过主要专注于中毒攻击及其对策来造成这一差距。这与主要关注攻击及其检测方法的先前调查相反。通过详尽的文献综述，我们为中毒攻击，形式化其维度提供了一种新颖的分类法，并因此组织了文献中描述的31次攻击。此外，我们审查了43个对策，以检测和/或防止中毒攻击，评估其针对特定类型攻击的效率。
生成的AI偏见对民主价值观构成风险，研究表明
tau Lepton留下了低能颗粒的喷雾或射流，其射流中的微妙图案使人们可以将它们与其他颗粒产生的喷气式区分开。该射流还包含有关tau Lepton的能量的信息，该能量分布在子颗粒之间，并在途中腐烂。当前，最佳算法使用组合设备和计算机视觉的多个步骤。
使用瞬态场测量的钢条的磁性表征：从机器学习的角度来看的全局灵敏度分析和回归
摘要。在此贡献中，使用田间梯度瞬变的合成数据研究了钢条的磁性表征，这些瞬态是通过有限的集成技术（FIT）生成的。使用Jiles-Atherton（JA）模型描述并参数化了材料定律。然后，使用两种全局方法分析相关磁指标相对于材料参数的敏感性：SOBOL的指标和δ-敏感指标。为了加速对这些数量的评估，使用模拟数据集中的机器学习技术构建了快速的元模型。基于量身定制的学习框架的逆问题解决方案已针对不同提出的标识符进行了测试，并最终讨论了它们对所讨论材料的磁性表征的适用性。
研究论文流行病学和遗传确定周围血管健康的度量
外周动脉疾病（PAD）是老年人发病率的主要因素。我们旨在确定长寿命家庭研究（LLFS）中PAD和脚踝 - 武指数（ABI）的遗传和非遗传决定因素。3006个个人进行了ABI评估，包括1090个概率（平均年龄89），1554个后代（平均年龄60岁）和362个配偶对照（平均年龄61岁）。结果包括左右ABI和PAD的最小值（ABI <0.9）。逐步回归确定了独立的ABI和PAD的显着非遗传相关性。全基因组关联和连锁分析进行了调整。所有分析都涉及家族相关性。中位数ABI为1.16，而7.4％的PAD为PAD（概率为18.2％，后代1.0％，对照1.9％）。 PAD和下ABI的相关性包括年龄，SBP和肌酐（仅ABI）； BMI（仅ABI），HDL（仅ABI）和DBP（仅PAD）；以及降压使用，当前的吸烟，女性（仅ABI）和高中不完成（仅ABI）。 全基因组联系确定了1个区域（15Q12-Q13），关联确定了3个单核苷酸多态性（RS780213，RS12512857，RS79644420）的兴趣。 在这些家庭中，与其他老年人的研究相比，PAD患病率较低。 我们确定了四个可能具有与PAD保护相关的变体的基因组位点。中位数ABI为1.16，而7.4％的PAD为PAD（概率为18.2％，后代1.0％，对照1.9％）。PAD和下ABI的相关性包括年龄，SBP和肌酐（仅ABI）； BMI（仅ABI），HDL（仅ABI）和DBP（仅PAD）；以及降压使用，当前的吸烟，女性（仅ABI）和高中不完成（仅ABI）。全基因组联系确定了1个区域（15Q12-Q13），关联确定了3个单核苷酸多态性（RS780213，RS12512857，RS79644420）的兴趣。在这些家庭中，与其他老年人的研究相比，PAD患病率较低。我们确定了四个可能具有与PAD保护相关的变体的基因组位点。