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World File Search System不可逆性
不可逆对称性通过量子操作局部起作用
简介 — 近年来，对称性的概念在量子场论和凝聚态系统的理论研究的各个方面都得到了推广。其中一种推广就是允许所涉及的对称操作具有某些不可逆性，由此产生的结构现在被称为不可逆对称性，是一个活跃的研究领域。然而，在创造这个时髦的名字之前，这种操作的重要例子已经为人所知数十年，最典型的是伊辛模型的 Kramers-Wannier 对偶变换 D。这种变换在临界状态下与哈密顿量可交换，因此起着与普通对称操作类似的作用。尽管如此，它并不完全等于 1，而是满足
监管变革性技术*
1 https://www.nytimes.com/2023/05/30/technology/ai-threat-warning.html 2 https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ 3 这些假设可以通过生成式 AI 应用程序得到激发。对于不可逆性，一旦像 ChatGPT 这样的大型语言模型在中学教育中部署，即使在明显损害学生学习之后，也可能无法撤销它们的使用。对于随着生产力的提高而上升的损害，许多专家担心这些技术要么带来生存风险，要么会被滥用，当它们具有更强大的能力时，这两种情况都会更具破坏性（例如，Shevlane、Farquhar、Garfinkel、Phuong 等人，2023 年）。
恒能表面相空间中的随机运动
我们研究粒子的封闭系统，这些粒子除了受到保守力的作用外，还受到随机力的作用。随机运动方程的建立方式使得能量始终严格守恒。为了确保这一守恒定律，概率密度的演化方程是使用随机运动方程的适当解释（不是伊藤解释或斯特拉托诺维奇解释）推导出来的。相空间中的轨迹被限制在恒定能量的表面。尽管存在这种限制，但熵仍随时间增加，表现出不可逆行为并松弛至平衡。本方法的主要结果与刘维尔方程给出的结果形成对比，后者也描述了封闭系统，但没有表现出不可逆性。
请引用本文为：Razavian H，Mazaheri M，Shiri A.薰衣草口腔滴在减少需要胚胎的患者中的牙齿焦虑
方法：在2021年进行的这项双盲随机临床试验中，使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组，将它们随机化。在开始程序开始前一个小时，熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中，而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据，配对和独立的t检验以及多元回归分析。
肠透析研究进展及早期...
背景：慢性肾衰竭是由多种病理生理机制和病因引起的，与肾脏组织的渐进性和不可逆性损伤和损失有关，导致肾脏无法排泄废物，也无法执行某些其他功能。据报道，伊拉克等国家的许多慢性肾衰竭患者不愿接受透析治疗，因为人们普遍认为透析与高死亡率有关。世界上许多地区缺乏有效、方便且负担得起的慢性肾衰竭治疗方法，但这并不意味着晚期慢性肾衰竭患者得不到其他合适、方便且可接受的治疗。本文旨在描述使用肠透析对有症状的尿毒症患者进行早期治疗。
内源性和外源性毁灭 - A
经典的自我分析检测到驱散的数量和地点，但是，它未能表明系统的其他元素对被视为元素内部灭绝的效率低下的贡献[1]。毁灭性exergy呈现出元素的真实效率低下，因此，自行量分析可以表明增强系统热力学性能的广泛性[2]。exergy分析通过确定每个系统元素内的不可逆性来查明缺陷的原因，但是，由于该元素的一部分弹性破坏（不可逆）的一部分是由于系统其他元素的效率不足引起的，因此必须在评估元素的热力学性能时要注意。通过将移动破坏分为内源性和外源性移动破坏来考虑一种理性的方法。
认知中的脑信号时间箭头
人类认知神经科学中一个有前途的想法是，默认模式网络 (DMN) 负责协调网络的招募和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。有证据表明，DMN 区域的物理和功能距离与包含与感知和行动直接相关的环境驱动神经活动的感觉运动区域最大程度地相距，这将使 DMN 能够从层次结构的顶部协调复杂的认知。然而，发现大脑动力学的功能层次需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前使用例如传递熵来测量信息层次流的方法相比，我们在这里使用了受热力学启发、基于深度学习的时间演化网络 (TENET) 框架来评估人类大脑信号中事件流的不对称性，即“时间之箭”。这提供了一种量化层次结构的替代方法，因为时间之箭测量的是导致底层层次平衡被打破的信息流的方向性。反过来，时间之箭是不可逆性的量度，因此也是大脑动力学中的非平衡性量度。当应用于来自近一千名参与者的大规模人类连接组计划 (HCP) 神经影像数据时，TENET 框架表明 DMN 在协调层次结构（即不可逆性水平）方面发挥着重要作用，它在静息状态和执行七种不同的认知任务时会发生变化。此外，这种静息状态层次结构的量化在健康与神经精神疾病中存在显著差异。总体而言，本基于热力学的机器学习框架为协调复杂环境中认知与大脑之间的相互作用提供了重要的新见解，有助于了解大脑动力学的基本原理。
人的大脑通过躯体镶嵌的镜头
人类认知神经科学中的一个有前途的想法是，默认模式网络（DMN）负责协调网络的募集和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。这是通过证据表明DMN区域的物理和功能距离的支持，最大程度地删除了与感知和作用直接相关的环境驱动的神经活动的感觉运动区域，这将使DMN可以从层次的顶部策划复杂的认知。但是，发现大脑动力学的功能层次结构需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前的方法相比，使用例如转移熵测量信息的层次流动，我们在这里使用了受热力学启发的，基于深度学习的时间进化网络（TENET）框架来评估事件流动中的不对称性，“箭头”，人类脑信号。这提供了量化层次结构的另一种方法，因为时间的箭头测量了导致基础层次结构平衡的信息流的方向性。反过来，时间的箭头是衡量不可逆性的量度，因此在脑动力学中无序。当应用于接近一千名参与者的大规模人类连接项目（HCP）神经成像数据时，宗旨框架表明，DMN在策划层次结构的层次水平，即在静止状态和执行七个不同的认知任务时会改变的层次级别，即不可逆性的水平。此外，与神经精神疾病相比，对静息状态层次结构的这种量化在健康状态有显着差异。总体而言，目前的基于热力学的机器学习框架为在复杂环境中策划认知与大脑之间的相互作用的大脑动力学基本宗旨提供了重要的新见解。
研究论文基于量子攻击算法的区块链共识协议
区块链是一种分布式的数字资产存储系统，其去中心化、不可复制的技术源于通用的标准密码算法和博弈论的共识机制。量子计算的发展对区块链传统加密算法，包括对称加密、哈希加密等构成威胁。针对传统区块链共识机制，本文基于量子测量的随机性、不可逆性、不确定性，设计了一种新的区块链共识机制。在提出的共识机制中，摒弃了复杂的计算和难解的数学问题，节省了大量的计算资源，消耗更少的能量，缩短了时延，提高了吞吐量，提出的量子共识机制可以抵御51%攻击。
