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患有慢性疼痛：神经可塑性问题
每个人都会在其存在的某个时刻知道痛苦，这是防止有害刺激的保护标志。 div>在某些情况下，以长期的方式继续3个月。 div>在不稳定的系统中，任何刺激都会引起疼痛（异常性症）或对疼痛刺激的敏感性（痛痛）。 div>研究使我们对适应性和适应不良的变化有所了解，例如长期活化的电位，信号增加，细胞凋亡，基因表达的变化，伤害感受器的敏感性提高，神经胶质治疗，小胶质细胞体内稳态的变化和小胶质细胞和星形胶质细胞的变化。 div>as well as the anatomical sites involved and modified by chronic pain and comorbidities, such as the accumbens nucleus, medial dorso nucleus, hypothalamus, parabrachial nucleus, anterior cingulated cortex, primary somatosensory bark, medial septum, hippocampus and nucleus of the terminal estía. div>本综述指出了有关神经可塑性和慢性疼痛的最新信息，目的是促进多学科和跨学科方法。 div>
种植的随机子图问题的低度安全
摘要。植入了Abram等人的随机子图检测猜想。（TCC 2023）断言一对图P H，G Q的伪随机性，其中G是N个顶点上的Erd˝os-r´enyi随机图，H是k个位于k个位置上G的随机诱导的G graph。假设划分这两个分布的硬度（有两个泄漏的顶点），Abram等人。构造通信 - 效果，计算安全（1）2派对私人同时消息（PSM）和（2）禁止图形结构的秘密共享。我们证明了检测到种植的随机子图的低度硬度，一直到kďn 1´Ωp 1 q。对Abram等人的改善。对Kďn 1 {2´Ωp 1 q的分析。te硬度延伸至常数r的r均匀超图。我们的分析在区分程度上很紧，其优势和泄漏的vertices数量。Extending the constructions of Abram et al, we apply the conjecture towards (1) communication- optimal multiparty PSM protocols for random functions and (2) bit secret sharing with share size p 1 ` ε q log n for any ε ą 0 in which arbitrary minimal coalitions of up to r parties can reconstruct and secrecy holds against all unqualified subsets of up to ℓ “ o p ε log n q 1 {p r´1 Q派对
量子中线性动力学等离子体问题的编码......
1. 简介 等离子体动力学建模通常涉及在精细网格上使用经典场进行操作。这需要处理大量数据，尤其是在动力学模型中，而动力学模型以计算成本高昂而闻名。量子计算 (QC) 有可能通过利用量子叠加和纠缠显著加快动力学模拟速度（参见 Nielsen & Chuang 2010 ）。然而，只有当模拟等离子体动力学的量子电路深度与系统大小（网格单元数）成有利的（多对数）比例时，量子加速才有可能。实现这种有效的编码具有挑战性，并且对于大多数具有实际意义的等离子体系统来说仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们探讨了一种有效的量子算法的可能性，用于模拟 Vlasov 等离子体中的线性振荡和波（参见 Stix 1992 ）。该领域的先前研究主要集中在初始值问题中对空间单色波或保守波进行建模（参见 Engel、Smith 和 Parker 2019；Ameri 等人 2023；Toyoizumi、Yamamoto 和 Hoshino 2023）。然而，典型的实际应用（例如，对于磁约束聚变）需要对非均匀耗散波进行建模
“大脑雾”，记忆问题和其他神经系统...
使用手机摄像头脑脊髓炎（ME/CFS）等医疗状况，例如Dysautonatoria，tiny.cc/lce或扫描QR码，而其他与长期相关的人则可以使神经系统症状变得更糟。通常很难找到诊断这些疾病的专家。但是，如果您能够诊断，它可以帮助获得治疗和资源。
政府债务真的导致了我们的经济问题吗？
魁北克有 600 多起停工事件发生在公共部门。这些停工事件大部分是历史性的共同阵线运动的一部分。共同阵线联盟涉及来自多个公共部门工会的 42 万名工人，他们从 2023 年 11 月开始参加一系列轮流罢工。尽管魁北克政府最初向联盟提出在 5 年内加薪 9%，但到 2023 年 12 月底他们的劳工行动结束时，罢工者设法获得了 17.4% 的加薪。但尽管
最佳控制问题的强化学习
强化学习（RL）是机器学习的跨学科领域（ML），而这是人工智能（AI）的研究领域。ai是机器或计算机展示的智能。ML是指可以从数据中学习并推广到看不见的算法或方法，从而在没有明确指令的情况下执行任务。rl是一组算法，其中智能代理（机器）决定动态环境中的动作以最大程度地提高累积奖励（从数据中学习）；名字来自的地方，代理人获得了良好的决定。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
乌克兰数字技术的分析：问题和前景
摘要本文研究了乌克兰和欧盟数字技术的发展和扩散，及其对社会和经济的影响。它强调了数字解决方案的快速增长和采用，并强调了乌克兰在这一领域进一步进步的重要潜力。数字技术对企业的关键好处包括市场预测，流程自动化，资产监控，降低成本，改进的产品和服务质量以及远程支持。但是，这些好处伴随着风险，例如潜在的工作损失，网络安全和隐私威胁以及数据和人力资源质量问题，尤其是中小型企业（中小型企业）。进行了一项调查，以评估乌克兰中小企业采用数字技术并确定挑战的准备。为了提高数字转型的效率，本文提出了创建一个整合所有利益相关者利益的创新生态系统。基于Igor Sikorsky Kyiv理工学院的数字创新中心模型作为一个成功的例子，展示了研究人员，教育机构，中小型企业和国际合作伙伴之间有效的合作。此模型有助于估计资源成本和时间，最大程度地减少开发和实施风险并响应客户需求。通过数字技术结合科学，教育和商业的系统方法旨在增强人类潜力并解决经济和社会经济问题。对本地数字创新枢纽的越来越重视将有助于建立国家创新生态系统并增强该国数字技术领域的竞争力。
进行性肺纤维化：需要现实世界数据解决现实世界临床问题
尽管有更多的识别和新的许可治疗，但支持进行性肺纤维化患者的临床医生面临的现实生活挑战正在增加。作为一个概念，进行性肺纤维化仍然相对较新，并且仍然是一个具有挑战性的诊断。最近的大规模，临床试验提供了有用的信息，但是关于渐进性肺纤维化的阶去疗法和最佳管理策略仍然存在问题。在本文中，我们认为现实世界数据可能在回答这些问题中起关键作用。间质肺疾病是一组异源性疾病，具有不同程度的炎症和肺纤维化。特发性肺纤维化（IPF）是原型进行性纤维化肺部疾病，目前尚无治愈方法。最近，“进行性肺纤维化”一词已被用来代表非IPF间质性肺部疾病，尽管接受了常规治疗，这些肺部疾病尽管接受了常规治疗。1
基于多目标优化问题的智能能源混合系统最优需求管理
摘要。本文提出了一个能源混合系统能源规划的多目标问题。该问题考虑三个主要目标：最大限度地减少发电侧的排放污染和运营成本、解决消费者对电力需求的不满以及减少未来 24 小时内与最佳水平的偏差以平缓需求曲线。为了实现这一目标，实施了需求灵活性策略，包括使用可延迟负荷对电力需求进行最佳转移。所提出的方法利用增强的 epsilon 约束方法来确定目标的帕累托解。此外，还采用 TOPSIS 决策技术从一组帕累托解中选择最优解。通过两个案例研究验证了所提出方法的有效性和稳健性。总体而言，本文强调了在混合系统的能源调度中考虑多目标的重要性，并证明了所提出的方法在实现环境、经济和消费者满意度目标之间的平衡方面的有效性。需求灵活性策略和多目标优化技术的使用可以显著改善能源系统的运行，为更高效的能源管理实践铺平道路。与没有实施需求侧管理相比，实施需求侧管理已使第一和第二个目标分别显著减少了 2.8% 和 64.9%。