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发育阅读障碍：所有理论趋向多个模型的收敛，以及ICT的作用
但是，为什么大细胞系统无法正确发展？基础巨细胞无力可能涉及几种基因的相互作用，以及不良环境因素的影响，例如免疫攻击和营养不良。已经确定了六个诱发的候选基因，证据表明了通过环境相互作用的基因。在子宫内和后来的婴儿期，这些影响可能会损害大细胞神经元的发育。有明显的遗传基础，可以使整个大脑的磁体发育受损。影响发育中大脑的自身抗体可能会损害磁体的发育。Magnocells还需要大量的多不饱和脂肪酸来保留膜柔韧性，该膜柔韧性允许通道蛋白的快速构象变化，这些变化是其瞬时灵敏度的基础。
最小量子玻璃模型的光谱统计
在量子场理论的背景下，研究了最近提出的可集成性破坏性扰动的分类。使用随机矩阵方法诊断所得的量子混沌行为，我们通过考虑poissonian和wigner-dyson分布之间的交叉分布在被截断为有限的二维Hilbert空间的系统中，研究了大规模标量的φ4和φ6相互作用。我们发现，跨界耦合与旋转链中的体积的缩放缩放的天真延伸并不能为量子场理论带来令人满意的结果。相反，我们证明，考虑到交叉耦合与粒子数量的缩放率会产生强大的特征，并能够区分φ4和φ6量子场理论中的可集成性破坏的强度。
人工智能促进学习过程的学习理论
摘要 本文讨论了一种三级模型，该模型综合并统一了现有的学习理论，以模拟人工智能 (AI) 在促进学习过程中的作用。该模型取材于发展心理学、计算生物学、教学设计、认知科学、复杂性和社会文化理论，包括一个因果学习机制，该机制解释了学习是如何在微观、中观和宏观层面发生和运作的。该模型还解释了通过学习获得的信息是如何在各个层面内和跨层面聚合或汇集、消散或释放和使用的。根据该模型的特点，提出了人工智能在教育中的十四种角色：四个角色在个人或微观层面，四个角色在团队和知识社区的中观层面，六个角色在文化历史活动的宏观层面。其中包括对研究和实践的影响、评估标准和局限性的讨论。有了提出的模型，人工智能开发人员可以专注于与学习设计师、研究人员和从业人员合作，利用提出的角色来改善个人学习、团队绩效和建立知识社区。
量子场理论中的纠缠结构。 ii。通过局部
通过探测器观察量子场时，仅访问空间分离的本地区域的混合状态（一种无处不在的实验设计）时，可以限制访问分布式纠缠的全部范围的能力，并受经典相关性的笼罩。通过对两个检测贴片外部的田间测量进行投影测量，并在经典上传达结果，可以确定其纠缠量化的基本纯状态。在自由标量场真空的高斯连续变量状态中，该协议发现了在该场内建立的空间类似纠缠与可局部可检测的空间纠缠之间的差异。发现这种差异随着观察区域之间的分离而成倍增长。从本文中的洞察力和实用指南中所提供的协议，以阐明从一对本地观察者的Vantage查看的量子线相关性的不可避免的失真。
战略和组织理论中的过程方法
第一种方法是指实质性本体论，Simpson 等人 (2021) 将这种方法称为“认识论过程研究”，其中的过程代表观察到的现象的变化。这种方法在 80 年代和 90 年代占主导地位，在很大程度上依赖于描述、分析和解释导致集体行动展开并产生变化的事件序列（Pettigrew，1990 年、1997 年；Van de Ven & Huber，1990 年；Vandangeon‐Derumez & Garreau，2014 年）。这种方法引发了对战略和组织的研究，通过考虑行动、事件和情况如何随着时间的推移产生组织结果，例如，各级管理人员的相互作用如何推动企业内部冒险（Burgelman，1983 年），一家运输公司的员工在 7 年内采取的一系列行动和解释，以解决公司所在地区的无家可归者问题（Dutton & Dukerich，1991 年），或者一家从母公司分拆出来的公司将遵循哪些阶段来重塑新的身份（Corley & Gioia，2004 年）。这里的时间是按时间顺序排列的，分析需要将有意义的序列划分为一个过程展开的阶段。按照这种方法，对序列进行分类、理论化机制以及得出组织现象的“如何”和“为什么”仍然具有挑战性。因此，重点是存在而不是成为（Chia，1995 年）。
将正义理论转化为大流行期间稀缺重症监护资源分类的实践模式
这是一篇开放获取的文章，遵守知识共享署名 - 非商业 - 禁止演绎许可条款，允许在任何媒体中使用和分发，前提是正确引用原始作品、非商业使用且未进行任何修改或改编。© 2023 作者。《生物伦理学》由 John Wiley & Sons Ltd. 出版。
将不同的量子不相容性统一为严格的通信资源理论
虽然对不兼容的POVM的定义达成了一般共识，但提升到仪器的水平，人们发现的情况较不清楚，并且在数学上具有不同的和逻辑上独立的无效定义。在这里，我们通过引入Q兼容性的概念来缩小这一差距，Q兼容性的概念将POVM，渠道和工具的不同概念统一到了分离各方之间的交流资源理论的一个层次结构。我们获得的资源理论是完整的，从某种意义上说，它们包含完整的自由操作和单调的家庭，为存在转换提供了必要和足够的条件。此外，我们的框架是完全运行的，从某种意义上说，自由转换是在因果关系有因果关系的定向经典交流的帮助方面明确特征的，并且所有单调的所有单调都具有游戏理论的解释，从而使它们在原则上可以进行实验性测量。因此，从信息理论资源角度来看，我们能够准确地指定每个不相容性的概念所组成的。
已发布版本的引用/已发布版本的引用 (APA)：Peelen, MV 和 Downing, P. (2023)。用 multiva 测试认知理论
过去几十年来，人类神经成像技术的发展引发了对人类各种认知能力的研究激增，包括感知、注意力、记忆力、导航、情感、社会认知、运动控制等等。与此同时，研究人员致力于从功能的角度理解心智——支持人类行为的认知表征和过程是什么？——他们经常问，神经成像是否能为这一理解层面的理论争论提供有用的答案 1–6 。在过去二十年里，研究人员越来越多地采用多元模式分析 (MVPA) 方法来设计和分析人类神经成像研究。MVPA 利用在 fMRI 实验中跨体素或 MEG 或 EEG 实验中跨通道分布的大脑活动模式中发现的潜在信息（图 1 ）。研究人员声称，这些方法将提供检验认知机械论的新方法 7–10 。本评论的目的是通过回顾最近的大量研究样本来评估这一说法，这些研究通过提出关于参与者在执行来自不同领域的任务时出现的大脑活动模式的假设来测试认知理论。
已发布版本的引用/已发布版本的引用 (APA)：Peelen, MV 和 Downing, P. (2023)。用 multiva 测试认知理论
过去几十年来，人类神经成像技术的发展引发了对人类各种认知能力的研究激增，包括感知、注意力、记忆力、导航、情感、社会认知、运动控制等等。与此同时，研究人员致力于从功能的角度理解心智——支持人类行为的认知表征和过程是什么？——他们经常问，神经成像是否能为这一理解层面的理论争论提供任何有用的答案 1–6 。在过去二十年里，研究人员越来越多地采用多元模式分析 (MVPA) 方法来设计和分析人类神经成像研究。MVPA 利用在 fMRI 实验中跨体素或 MEG 或 EEG 实验中跨通道分布的大脑活动模式中发现的潜在信息（图 1 ）。研究人员声称，这些方法将提供检验认知机械论的新方法 7–10 。本评论的目的是通过回顾最近的大量研究来评估这一说法，这些研究通过提出关于参与者在执行来自不同领域的任务时出现的大脑活动模式的假设来测试认知理论。