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在FDA不良药物事件报告系统数据库中，使用不成比例分析的Omalizumab的现实药物循环研究
Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。 尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。 为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。 ，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。 我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。 此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。 我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。 这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。 此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。所有已记录的不良事件的发作时间中位时间约为145天，治疗一年后发生了很大比例。这项研究不仅提供了优化奥马珠单抗利用的重要参考，增强了其功效，同时最大程度地降低了潜在的副作用，而且还促进了在临床实践中的安全应用和更广泛的Omalizumab实施。
确定清理措施是否使用永久解决方案在最大程度上使用不成比例的成本分析
模型毒物控制法（MTCA）要求生态学“在最大程度上偏爱永久解决方案”（RCW 70A.305.030（1）（b））。反映本法定授权，MTCA规则要求“最大程度地使用永久解决方案”（WAC 173-340-360（3）（a）（x））“使用永久解决方案”。MTCA规则还指定了如何在可行性研究（FS）中评估清洁行动替代方案的程序（步骤），以确定哪种替代方案符合这一要求（WAC 173-340-360（5））。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
在非循环时空中嵌入循环信息论结构：不确定因果关系的不成立结果
量子信息和时空物理学界所采用的因果关系概念是截然不同的。虽然经验告诉我们，这些概念在物理实验中以兼容的方式一起发挥作用，但它们的一般相互作用在理论上却鲜为人知。因此，我们开发了一个理论框架，将这两个因果关系概念联系起来，同时也清楚地区分它们。该框架描述了通过反馈回路进行的量子操作组合，以及将由此产生的可能循环的信息理论结构嵌入非循环时空结构中。然后，相对论因果关系（禁止超光速通信）作为这两个结构之间的图论兼容性条件。通过证明量子信息界广泛研究的不确定因果顺序 (ICO) 过程可以在我们的框架内表述，我们阐明了不确定因果关系和循环因果关系之间的联系，以及有关它们的物理性的问题。具体来说，有几项实验声称在闵可夫斯基时空中实现了 ICO 过程，这提出了一个明显的理论悖论：不确定的信息论因果结构如何与确定的时空结构相一致？我们通过不定理来解决这个问题，表明作为相对论因果关系的结果，(a) ICO 过程的实现必然涉及时空中系统的非局部化，(b) 仍然可以在更细粒度的层面上用确定的、非循环的因果顺序过程来解释。这些结果是通过引入细粒度概念实现的，细粒度概念允许在不同细节层面上分析因果结构。这完全解决了明显的悖论，并对 ICO 实验的物理解释具有重要意义。我们的工作还阐明了时空中量子信息处理的极限，并对固定时空范围内外不确定因果关系的操作意义提供了具体的见解。
selumetinib selumetinib在神经蛋白酶型I型中的不成比例不良事件信号：Faers的见解
神经纤维瘤1型（NF1）或冯·鲁克林氏病是由NF1基因突变引起的一种神经遗传学疾病，以常染色体显性占主导地位的方式遗传（Ibrahim等，2024; Cichowski等，2003）。它的全球发病率约为3,000名，其中约50％是由家族突变引起的。nf1通常带有咖啡馆café-au-lait macules，多个神经纤维，腋窝或腹股沟雀斑，神经纤维瘤是最常见的症状（Legius等人，2021年）。大约20％ - 50％的患者出现神经纤维瘤（PNS），会导致疼痛，神经功能障碍，骨骼畸形和脱离（Colombo等，2022）。尽管手术仍然是主要治疗方法，但由于PN和相邻组织之间的不明确边界，完整的手术切除术是具有挑战性的。此外，
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
基于FAERS数据库的不成比例分析
念珠菌是一种多药耐药性酵母，会产生致命的侵入性感染[1，2]。c。Auris是一种从日本患者外耳运河中分离出来的独特念珠菌物种，于2009年首次描述了[3]。真菌优先疾病的最新世界卫生组织清单包括c。Auris作为关键病原体[4]。 c。感染。 Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。 也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。 腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。 与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。 这可能导致识别，流行病检测和控制问题。 c。 Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。 它也与长期环境持久性有关[6，7]。 c。 与其他真菌相比， Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。 这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。 Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris作为关键病原体[4]。c。感染。Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。这可能导致识别，流行病检测和控制问题。c。Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。它也与长期环境持久性有关[6，7]。c。Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。c。早期检测到c。严重的潜在疾病，具有免疫抑制，骨髓移植，皮质 - 类固醇治疗，中性粒细胞减少症，恶性肿瘤，慢性肾脏疾病或糖尿病，在ICU中寄存，机械静脉通风，中央静脉内静脉内静脉内部或较宽的腹部propplibib toptibib toptib toctibib评估疾病，血管疾病是C的最常见危险因素。Auris感染在文献中很高，全球40-60％的范围可能是由于处于危险中的严重潜在条件，病原体的多药耐药性以及某些国家 /地区某些抗真菌药物的供应有限[13，14]。快速准确地鉴定了被C感染/定植的住院患者。Auris，快速检测敏感性模式以及适当使用感染控制措施可以帮助遏制这种高度致病的酵母在医疗保健环境中的传播和预广播/控制/控制暴发。Auris感染是有利的，早期开始适当的抗真菌疗法挽救了许多生命[15]。根据作者的知识，只有少数研究被发表来描述c。奥里斯（Auris）在沙特阿拉伯的爆发，在罪恶的医疗保健环境中，它们都限于单一流行病。也没有涵盖所有
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
关于气候变化对儿童的不成比例影响的陈述
作为SB60的一部分，关于气候变化影响的专家对话代表了一个前所未有的机会，不仅强调了这些特定的漏洞，而且还促进了幼儿的权利和需求 - 他们处于危险中最大，不能代表自己。同样重要的是，它是一个平台，教育INFCCC政党，政策制定者，气候科学家和其他主要利益相关者，了解幼儿发展（ECD）政策的价值（ECD）政策和计划的价值，以提高基于证据的，基于证据的，高质量的，公平的干预措施，提供最大程度的影响阶段。该声明分享了有关气候变化对最小的儿童及其家庭带来的特定风险的知识状态的综合，同时还强调了，如果我们要成功地解决缓解，适应，损失和损失和损失和损害的挑战，则幼儿期政策和服务将带给全球气候社区的非凡贡献。
ψ-ontic 模型的不成立定理？ - PhilSci-Archive
自量子力学诞生之初，量子态的实在性就一直是争论的热门话题。量子态是真实的，直接代表物理系统的本体状态，还是认识论的，仅仅代表对底层本体状态的不完全知识的状态？近年来，Harrigan 和 Spekkens (HS) 提出了一种称为本体模型框架的严格方法来区分 ψ -本体论和 ψ -认识论观点 [1]。此外，该框架还证明了几个重要的 ψ -本体论定理，这些定理确立了量子态的实在性，其中两个是 Pusey-Barrett-Rudolph (PBR) 定理 [2] 和 Hardy 定理 [3, 4]。在此背景下，Carcassi、Oldofredi 和 Aidala (COA) 最近提出的 ψ -本体模型的不可行定理 [5] 出乎意料，令人惊讶。如果它是正确的，那将是一个非常重要的新成果。在本文中，我将研究 COA 定理并论证其错误。1