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关系量子力学是关于事实，而不是状态
最近有两篇论文，一篇由 Jacques Pienaar [ 1 ] 撰写，另一篇由 Časlav Brukner [ 2 ] 撰写，对量子力学的关系诠释 (RQM，也称为关系量子力学) [ 3 – 6 ] 提出了深刻的观察和反对意见。本文将详细讨论这两篇论文。我们指出，其中的观察并不是对 RQM 的挑战，而是澄清和强化这种诠释某些方面的论据。由于 Pienaar 的论文更为详细，因此我们主要讨论它，并在相关之处提及 Brukner 的论文。Pienaar 将他对关系诠释的反对意见分为两部分。第一部分涉及 RQM 与狭义相对论的类比；第二部分涉及 RQM 中客观性的地位。在第一部分中，皮纳尔指出，与狭义相对论的类比只是部分的：狭义相对论中变量“相对”的意义比变量“相对”的意义更为有限
人工智能作为创造性学习中的关系产物
摘要 人工智能 (AI) 在创建专业级媒体内容方面取得了显著进步。在创造性教育中，确定学生如何从中受益而不依赖他们是一项挑战。在这项研究中，研究人员进行了一项探索性实验，将人工智能定位为一系列绘画活动中与学生的关系人工制品，并研究了与机器的有效关系在社会文化创造性学习中的潜在影响。使用共识评估技术和扎根理论方法分析了由此产生的人工制品、观察结果和访谈记录。研究结果表明，设计教授可靠地评价学生的绘画比人工智能绘画更有创意，但两者都没有表现出持续的创造力提升。然而，人工智能的存在让学生探索不同的艺术提示方法。我们推测，如果学生认为他们与人工智能的关系是富有同情心和协作性的，那么人工智能就可以成为变革性创造力的学习工具。
在线约会系统设计和关系决策
摘要当今建立浪漫关系的最流行方式之一是通过在线约会。典型的约会系统遵循三种格式之一，即see-screen（例如match.com），算法（例如eharmony.com）和混合（例如，okcupid.com），在个人控制和算法的参与程度上有所不同。不同的功能会影响日报对与选定合作伙伴关系发展的决策和期望吗？研究1表明，尽管Daters对看到和屏幕系统提供了对伴侣选择的个人控制，但他们也喜欢使用算法系统。研究2发现，混合系统通过在选择期间提供控制和算法验证的双重好处，从而提供了“两全其美”。发现更广泛地阐明了自决理论，决策和关系形成。
关系量子力学的路径积分实现
量子力学的关系公式是基于这样的观念：量子系统之间的关系性能，而不是量子系统的独立特性，是构建量子力学的最基本要素。在最近的作品中（J. M. Yang，Sci。REP。8：13305，2018），制定基本关系量子力学框架以得出量子概率，Born的规则，Schr'odinger方程和测量理论。 本文通过扩展路径积分公式来提供关系概率幅度的具体实现。 实施不仅可以清楚地振幅的物理含义，而且还提供了一些重要的应用。 例如，可以优雅地解释双缝实验。 可以得出观察到的系统还原密度矩阵的路径积分表示。 此类表示对于描述测量系统的相互作用历史和一系列测量系统的相互作用历史非常有价值。 更有趣的是，它使我们能够开发一种基于路径积分和影响功能的方法来计算纠缠熵。 根据影响功能的特性提出了纠缠的标准，由于量子系统与经典范围之间的相互作用，可用于确定纠缠。 关键字：关系量子力学，路径积分，熵，影响功能REP。8：13305，2018），制定基本关系量子力学框架以得出量子概率，Born的规则，Schr'odinger方程和测量理论。本文通过扩展路径积分公式来提供关系概率幅度的具体实现。实施不仅可以清楚地振幅的物理含义，而且还提供了一些重要的应用。例如，可以优雅地解释双缝实验。可以得出观察到的系统还原密度矩阵的路径积分表示。此类表示对于描述测量系统的相互作用历史和一系列测量系统的相互作用历史非常有价值。更有趣的是，它使我们能够开发一种基于路径积分和影响功能的方法来计算纠缠熵。根据影响功能的特性提出了纠缠的标准，由于量子系统与经典范围之间的相互作用，可用于确定纠缠。关键字：关系量子力学，路径积分，熵，影响功能
使用 Pacs 进行脑膜瘤关系数据库管理
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利用人工智能进行更相关的方法
政策研究所（IPS）成立于1988年，以提高人们对政策问题和善政的认识。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。 它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。 它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。 它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。 研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。
早期关系健康 - 哈佛大学教育学院
伯克基金会很高兴能由哈佛大学教育研究生院Junlei Li博士领导的一支团队研究并撰写了该报告，在那里他是苏尔·扎特兹（Saul Zaentz）早期儿童教育的高级讲师和人类发展和教育计划的联合主席。他的研究和实践涉及理解和支持在教育和社会服务前线为儿童服务的人们的工作。Li博士是在国家和国际国际会议上的经常主题演讲者，以改善儿童，家庭和专业人士的实践，计划和政策，重点是幼儿发展。他开发了基于实践的，以优势和社区驱动的“简单互动”方法来支持为儿童，青年和家庭服务的帮助者并促进积极的系统变化。
关系护理并帮助儿童从创伤中愈合
我与任何商业产品的制造商和/或提供此CME活动中讨论的商业服务的制造商没有任何相关的财务关系。我确实在AAP出版的教科书《儿童创伤与弹性》教科书《儿童创伤与弹性》教科书《儿童创伤与弹性》的合作社中获得了年度特许权使用费。
MIP：科学与医学的高级数据处理和分析从关系数据库提供深度学习模型
在关系数据上提供深度学习（DL）模型已成为各种商业和科学领域的关键要求，最近引发了人们日益增长的兴趣。在这篇有远见的论文中，我们开始对代表体系结构进行全面探索以满足要求。我们突出显示了三个关键范式：最新的以DL中心体系结构将DL计算卸载到专用的DL框架上。以UDF为中心的体系结构将一个或多个张量计算封装到关系数据库管理系统（RDBMS）中的用户定义功能（UDFS）中。潜在的以关系为中心的体系结构旨在通过关系运算符代表大规模的张量计算。虽然这些体系结构中的每一个都在特定的使用方案中表现出了希望，但我们确定了这些体系结构的无缝集成和这些体系结构之间的中间地面的紧迫要求。我们深入研究了阻碍整合并探索创新策略以关闭它们的差距。我们提出了一种建立新型RDBM的途径，以实现一类广泛的数据密集型DL推理应用程序。
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。