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一项新的研究表明，量子物理可以在我们的DNA中引起突变
Trinity College研究所（TCIN）的首席物理学家Christian Kerskens博士是研究文章的合着者，刚刚在《物理通讯杂志》上发表。他说：“我们改编了一个想法，用于实验以证明量子重力的存在，从而使用已知的量子系统，这些系统与未知系统相互作用。如果已知的系统纠缠，则未知系统也必须是量子系统。它规避了找到我们一无所知的测量设备的困难。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
计算发现具有最佳刚度阻止权衡的微观结构复合材料
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。，从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现，这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道，该管道将物理实验，数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识，我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程，以弥合模拟到现实差距，并找到微观结构化的复合材料，这些复合材料僵硬而坚硬，具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制，这些机制以前是通过反复试验，错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上，我们的方法为除固体力学外的各种研究领域（例如聚合物化学，流体动力学，气象学和机器人学）提供了计算设计的蓝图。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
开发计算图像处理方法，用于定量分析从HS-AFM（AFMNANOQ）获得的纳米孔结构
摘要。高速原子力显微镜（HS-AFM）可实现具有特殊空间（X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像； z方向〜0.1 nm）和时间分辨率（每帧〜20 ms）。hs-afm在二维（2d）的前进中编码三维（3D）信息，其中结构的横向尺寸（x，y）与图像中的空间姿势相对应，而高度（z）信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战，需要专门的计算方法。为了克服这些局限性，我们开发了“ AFMNANOQ”，这是一个由特征驱动的组合框架，用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据，使数据稀缺性可靠，同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ，包括对α-蛋白素（αHl）的构象和动力学的半自动分析，一种β-桶孔形成孔（PFT），由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能，同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点，我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合，以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库，从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证，并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
关于张量级等级计算的几个评论
与矩阵乘法的算法问题有关[10; 29; 34]，当代工作的显着部分涉及基本操作（例如张量产品[6]，Kronecker产品[8]，直接总和[29; 31]和许多其他[7; 30]。该问题的对称对准涉及多项式，而它们的自然代数操作是总和和产物。的确，这些总和的警告等级得到了广泛的研究[12; 24; 36]，一个特定的众所周知的猜想认为，Waring等级的添加性是具有不连接变量家族的多项式的总和[4]，但事实证明是错误的[33]。在产品下，警告等级的行为如何？这个问题似乎并没有吸引与总和相比的任何关注，但是以下众所周知的结果可能是一个很好的起点。
来自光子门的多个时间顺序的量子叠加中的计算优势
1DeFísica研究所，里约热内卢联邦大学，P。O. Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。 Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 Univ Grenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国1DeFísica研究所，里约热内卢联邦大学，P。O.Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。 Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 Univ Grenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国Box 68528, Rio de Janeiro 21941-972, Brazil 2 ICFO-Institut de Ciencies Photoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, Castelldefels, Barcelona 08860, Spain 3 Departament de Física, Universidad de Concepción, Concepción 160-C, Chile 4, Chile 4 Anid-Millennium Science Iniative Program Millennium Opitics研究所，DeConcepción大学，Concepción，Concepción160-C，智利5 Depranciment deIngenieríaEléctric，Catulica de la laSantísimaConcepción，Alonso de ribera de Ribera 2850，concepcioun，Chilepción日内瓦大学应用物理学，日内瓦大学1211，瑞士7大学。Grenoble Alpes，Inria，Grenoble 3800，法国8量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学学院，Boltzmanngasse 3，维也纳1090，奥地利，奥地利9 UnivGrenoble Alpes，CNRS，Grenoble INP，InstitutNél，Grenoble 38000，法国10量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，阿拉伯联合酋长国
数学教学中的计算思维与蒸汽教育的整合：系统评价和荟萃分析
摘要 - 在2000年代初期，计算思维（CT）已成为一项基本技能，将数学教学与Steam教育相结合被视为提高CT能力的有效策略。在过去的几十年中，对这种教育策略的研究大大增加了。这项研究评估了基于蒸汽的数学教学对学生CT技能的影响，并研究了有助于其CT开发的主要因素。进行了荟萃分析综述，其中包括Scopus中列出的43项经验研究，并在2017年至2023年之间发表。这些研究包括来自7,807名学生的数据，并产生了80个效果大小估计来进行分析。通过使用CMA V.4软件应用Q Cochrane和Z测试，结果表明对学生的CT技能产生了重大的积极影响。此外，发现诸如干预持续时间，ICT利用和数学内容的类型等变量显着影响CT结果，而教育水平和学习设置等因素则没有。对数学教育的影响进行了深入探讨。
工程中的计算智能[
to Solve Multiple Traveling Salesmen Problem by Genetic Algorithm -- Some Examples of Computing the Possibilistic Correlation Coefficient from Joint Possibility Distributions -- A Novel Bitmap-Based Algorithm for Frequent Itemsets Mining -- Neural Networks Adaptation with NEAT-Like Approach -- Incremental Rule Base Creation with Fuzzy Rule Interpolation-Based Q-Learning -- Protective Fuzzy Control of Hexapod Walking Robot Driver in Case of Walking and Dropping -- Survey on Five Fuzzy Inference-Based Student Evaluation Methods -- Fuzzy Hand Posture Models in Man-Machine Communication -- Computational Qualitative Economics -- A Spectral Projected Gradient Optimization for Binary Tomography -- Product Definition Using a New Knowledge Representation Method -- Incremental Encoder in Electrical Drives: Modeling and Simulation -- Real-Time Modeling of an Electro-hydraulic Servo System -- Mathematical Model of a Small Turbojet引擎MPM-20-基于Web的软件系统的性能预测 - 模糊触发器神经网络的优化