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可穿越虫洞协议中通过算子扩散实现多体量子隐形传态
通过利用一对量子比特之间的共享纠缠，可以将量子态从一个粒子传送到另一个粒子。最近的进展揭示了量子隐形传态的内在多体泛化，与引力有着巧妙而令人惊讶的联系。具体来说，量子信息的隐形传态依赖于多体动力学，这种动力学源于与引力全息对偶的强相互作用系统；从引力的角度来看，这种量子隐形传态可以理解为通过可穿越虫洞传输信息。在这里，我们提出并分析了一种新的多体量子隐形传态机制——被称为峰值隐形传态。有趣的是，峰值隐形传态利用的量子电路类型与可穿越虫洞隐形传态完全相同，但微观起源却完全不同：它依赖于一般热动力学下局部算子的扩散，而不是引力物理。我们通过分析和数值证明了峰值尺寸隐形传态在各种物理系统中的普遍性，包括随机单元电路、Sachdev-Ye-Kitaev 模型（高温）、一维自旋链和带有弦校正的体引力理论。我们的研究结果为使用多体量子隐形传态作为强大的实验工具铺平了道路，用于 (i) 表征强关联系统中算子的尺寸分布和 (ii) 区分一般和内在引力扰乱动力学。为此，我们提供了在捕获离子和里德堡原子阵列中实现多体量子隐形传态的详细实验蓝图；分析了退相干和实验缺陷的影响。
通过开放量子系统中的信息传播进行后热化
与宏观环境耦合的开放系统中的热化通常从系统还原状态到平衡状态的松弛角度进行分析。较少强调浴状态的变化。然而，如前文对某些特定模型所示，在热化过程中，环境可能会经历非平凡的动力学，其冯·诺依曼熵的变化表明，时间尺度甚至比系统的松弛时间还要长；这种行为称为后热化。我们通过模拟各种系统及其环境的完整动态来更详细地分析这种现象。具体而言，后热化被定性地解释为系统与浴之间最初建立的相关性重新转换为环境中自由度之间的相关性的结果。我们还介绍了一些示例系统，其中由于非马尔可夫动力学或存在相互作用，这种重新转换受到抑制。
思考-配对-分享策略与阅读技能的发展
一、英语作为外语教学硕士学位，钦博拉索理工学院ESPOCH教授。厄瓜多尔里奥班巴 II。英语作为外语教学硕士，钦博拉索理工学院 ESPOCH 教授。厄瓜多尔里奥班巴。三语言学和外语教学硕士，钦博拉索理工学院 ESPOCH 教授。厄瓜多尔里奥班巴。四英语作为外语教学硕士，厄瓜多尔安巴托西班牙高等大学技术学院教授。
基于 122,969 例筛查检查的回顾性数据，探讨在乳房 X 光检查屏幕阅读中使用人工智能的可能策略
摘要 目的 人工智能 (AI) 在乳房 X 线检查的回顾性数据上显示出良好的效果。然而，很少有研究探讨人工智能和放射科医生在屏幕阅读中结合的不同策略可能产生的后果。方法 2009 年至 2018 年期间，挪威乳腺筛查中心共进行了 122,969 次数字筛查检查，由人工智能系统进行回顾性处理，该系统对检查进行 1-10 评分；1 表示恶性肿瘤怀疑程度低，10 表示恶性肿瘤怀疑程度高。将结果与筛查结果信息合并，并用于探索人工智能和放射科医生结合的 11 种不同场景的共识、回忆和癌症检测。结果 经过独立双重阅读，回忆率为 3.2%，筛查发现癌症为 0.61%，间隔癌症为 0.17%，并作为参考值。在人工智能评分 1 - 5 分的检查被视为阴性而评分 6 - 10 分的检查导致标准独立双重读取的情况下，估计召回率为 2.6%，筛查发现癌症为 0.60%。当评分 1 - 9 分被视为阴性而评分 10 分进行双重读取时，召回率为 1.2%，筛查发现癌症为 0.53%。在这两种情况下，如果在筛查中检测到共识选择的间隔癌症，筛查发现癌症的潜在率可能高达 0.63% 和 0.56%。在前一种情况下，屏幕阅读量将减少 50%，而后一种情况将减少 90%。结论人工智能和放射科医生的几种理论场景有可能减少屏幕阅读量，而不会显著影响癌症检测。必须在前瞻性研究中评估对召回率和间隔癌症的可能影响。要点 • 不同场景下人工智能联合放射科医生可减少50%的读屏量，屏幕癌症检出率在0.59%-0.60%之间，而标准独立双读后为0.61% • 人工智能联合放射科医生可在乳腺筛查中高精度识别阴性筛查检查，降低间隔癌的发生率
阅读干预和神经可塑性：阅读干预相关大脑变化的系统评价和荟萃分析
行为研究支持干预对阅读障碍的有效性，但阅读能力提高背后的大脑机制尚不清楚。在这里，我们回顾了 39 项阅读干预的神经影像学研究，以描述阅读能力提高与大脑变化之间的联系。我们报告了阅读网络以及右半球、额叶和皮层下区域的激活、连接和结构变化的证据。我们对八项研究中阅读干预前后大脑激活变化的荟萃分析没有产生任何显著影响。研究之间的方法异质性可能导致缺乏显著的荟萃分析结果。基于我们的定性综合，我们提出，大脑对干预的反应变化应从分布式认知、语言和感觉系统之间的相互作用的角度来考虑，而不是通过“标准化”与“补偿性”的二分法。需要进一步的实证研究来确定调节因素的影响，例如干预计划的特点、神经影像学任务和参与者之间的个体差异。
人工智能方法预测 COVID-19 传播潜力的回顾
1 西波西米亚大学电气工程研究与创新中心 (RICE)，皮尔森 30100，捷克共和国； jamshidi@fel.zcu.cz (M.B.J.); talic@fel.zcu.cz (J.T.); pero@fel.zcu.cz (Z.P.)2 西波西米亚大学电力电子与机械系，皮尔森 30100，捷克共和国 3 伊斯兰阿扎德大学克尔曼沙阿分校电气工程系，克尔曼沙阿 1477893855，伊朗； sobhan_roshany@yahoo.ca (S.R.); s_roshany@yahoo.com (S.R.)4 麦考瑞大学工程学院，悉尼，新南威尔士州 2109，澳大利亚；ali.lalbakhsh@mq.edu.au 5 伊斯兰阿扎德大学 Eslamabad-E-Gharb 分校电气工程系，克尔曼沙赫 6718773654，伊朗；fparandin@yahoo.com 6 伊斯兰阿扎德大学德黑兰医学科学分校医学院医学科学研究中心，德黑兰 1477893855，伊朗 7 库尔德斯坦大学计算机工程与信息技术系，萨南达季 6617713446，伊朗；f.daneshfar@uok.ac.ir 8 设拉子医科大学乳腺疾病研究中心，设拉子 7193613111，伊朗； hrn185@hotmail.com 9 西波西米亚大学材料与技术系，30100 皮尔森，捷克共和国；lotfi@fel.zcu.cz 10 德克萨斯 A&M 大学 Irma Lerma Rangel 药学院，金斯维尔，TX 78363，美国；asal.sabet@tamu.edu 11 路易斯安那州立大学物理与天文系，巴吞鲁日，路易斯安那州 70803，美国；mdehgh3@lsu.edu 12 德黑兰医科大学癌症研究所放射肿瘤学系，德黑兰 1416753955，伊朗；fhlooei@yahoo.com 13 维滕堡应用科学大学教育系，Spoorstraat 23, 7311 PE 阿珀尔多伦，荷兰； maryam.sharifi@wittenborg.eu 14 拉齐大学英语语言文学系，克尔曼沙阿 6714414971，伊朗；p.lalbakhsh@razi.ac.ir * 通信地址：zahra.malek.md@gmail.com
阅读中筛选措施的可靠性和有效性
目录 献词 ................................................................................................................................ ii 致谢 ................................................................................................................................ iii 摘要 ................................................................................................................................ vi 第 1 章介绍 ............................................................................................................. 1 1.1 学习障碍增加的原因 ............................................................................................. 2 1.1.1 不一致的本地决策实践 ............................................................................. 3 1.1.2 州和联邦资格实践不足 ............................................................................. 4 1.1.3 教育计量方法不足 ............................................................................................. 5 1.1.4 指导 ............................................................................................................. 7 1.2 针对过度识别问题的建议 ............................................................................................. 7 1.2.1 普遍筛查 ............................................................................................................. 8 1.2.2 阅读障碍筛查 ............................................................................................. 9 第 1 章2.阅读筛查的现有状态 ...................................................................... 10 2.1 基于课程的测量 ...................................................................................... 12 2.2 口语阅读流畅度作为基于课程的测量 ........................................................ 12 2.3 阅读筛查的潜在替代方案 ...................................................................... 14 第 3 章本研究的理由 ...................................................................... 16 3.1 段落迷宫 ...................................................................................................... 16 3.2 句子迷宫 ...................................................................................................... 27 3.3 图片词流畅度 ................................................................................................ 18 第 4 章目的 ...................................................................................................... 20 第 5 章实验 1 ........................................................................................... 21 5.1 方法 ................................................................................................................ 21 5.1.1 参与者和设置 ........................................................................................ 21 5.1.2 测量 ........................................................................................................ 21 5.1.3 程序 ........................................................................................................ 26 5.1.4 评估管理 ............................................................................................. 27 5.1.5 数据收集和评分 ............................................................................. 28 5.2 结果 ................................................................................................................ 29 5.2.1 描述性统计 ............................................................................................. 29 5.2.2 一年级信度和效度分析 ............................................................................. 30 5.2.3 三年级信度和效度分析 ............................................................................. 40 5.2.4 五年级信度和效度分析 ............................................................................. 53 第六章实验2 ................................................................................ 66 6.1 方法 ...................................................................................................... 66 6.1.1 参与者和环境 ...................................................................................... 66 6.1.2 措施 ...................................................................................................... 66 6.1.3 程序 ...................................................................................................... 68 6.1.4 评估管理 ............................................................................................. 69
在第三章Geneva公约第17条中重新解释“强制”重新解释“胁迫”
版权所有©2022 John Zarrilli *J.D。杜克大学法学院，2022年；学士学位普林斯顿大学，2018年。我要感谢Dunlap教授的指导和鼓励。我还想对我的注释编辑阿尔伯特·巴尔坎（Albert Barkan）和《杜克宪法杂志与公共政策杂志》的编辑表示最诚挚的感谢，以实现深思熟虑。这张笔记专门介绍了我的祖父母约翰和罗斯·马洛尼（Rose Maloney）。1。Stephen Rainey等人，《大脑记录》，《思想阅读》和《神经技术：从消费者设备到基于大脑的语音解码》的道德问题，26 S CI。＆e ng'g。e Thics 2295，2295（2020）。2。SJORS L.T.J. Ligthart，强制性神经影像学，刑法和隐私：欧洲观点，6 J.L. ＆B Iosciences 289，291（2019）。 3。 Martha J. Farah等人，基于功能MRI的谎言检测：科学和社会挑战，15 n N ature r evs。 n eurosci。 123，123（2014）。 4。 Emily Murphy＆Jesse Rissman，基于大脑的记忆检测和新的思维科学阅读科学，H andBook h Um。 m emory 1，18（迈克尔·卡哈纳（Michael Kahana）和安东尼·瓦格纳（Anthony Wagner）编辑，2020年）（即将到来的2021年）。SJORS L.T.J.Ligthart，强制性神经影像学，刑法和隐私：欧洲观点，6 J.L.＆B Iosciences 289，291（2019）。3。Martha J. Farah等人，基于功能MRI的谎言检测：科学和社会挑战，15 n N ature r evs。n eurosci。123，123（2014）。4。Emily Murphy＆Jesse Rissman，基于大脑的记忆检测和新的思维科学阅读科学，H andBook h Um。m emory 1，18（迈克尔·卡哈纳（Michael Kahana）和安东尼·瓦格纳（Anthony Wagner）编辑，2020年）（即将到来的2021年）。
阅读书籍过程中的脑电波分析......
32 FLAG，坦纳； YENGİN，Deniz 和 HARRANOĞLU，Sefa (2022)。在印刷书籍数字化的背景下对阅读书籍过程中的脑电波进行分析。居米什哈内大学传播学院电子杂志（e-gifder），10（1），32-58。
生成简单有向社会网络图用于信息传播
在线社交网络是日常生活中与朋友保持联系和分享信息的主要媒介。在 Twitter 上，用户可以通过关注其他用户来与他们建立联系，而其他用户也可以关注他们。近年来，研究人员研究了社交网络的几种特性，并设计了随机图模型来描述它们。这些方法中的许多要么侧重于无向图的生成，要么侧重于有向图的创建，而没有对互惠边（即两个节点之间方向相反的两个有向边）和有向边之间的依赖关系进行建模。我们提出了一种生成有向社交网络图的方法，该方法创建互惠边和有向边，并考虑各自度序列之间的相关性。我们的模型依赖于 Twitter 中抓取的有向图，在该图上交换或传播有关主题的信息。虽然这些图表现出较高的聚类系数和随机节点对之间的较小平均距离（这在现实世界的网络中很常见），但它们的度序列似乎遵循 χ 2 分布而不是幂律。为了实现高聚类系数，我们应用了一种保留节点度的边重新布线程序。我们比较了抓取的图谱和创建的图谱，并在其上模拟了某些信息传播和流行病传播算法。结果表明，创建的图谱表现出与真实世界图谱非常相似的拓扑和算法特性，这证明它们可以用作社交网络分析的替代物。此外，我们的模型具有高度可扩展性，使我们能够创建具有与相应的真实世界网络几乎相同属性的任意大小的图谱。