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编织印度的未来：绿色和灰色能源的交织
风险考虑 无法保证投资组合一定能实现其投资目标。投资组合面临市场风险，即投资组合所持证券的市场价值可能会下跌，投资组合股份的价值可能因此低于您支付的价格。市场价值每天都会受到影响市场、国家、公司或政府的经济和其他事件（如自然灾害、健康危机、恐怖主义、冲突和社会动荡）的影响。很难预测事件发生的时间、持续时间和潜在不利影响（如投资组合流动性）。一般而言，股票证券的价值也会因公司特定活动而波动。投资国外市场涉及特殊风险，如货币、政治、经济、市场和流动性风险。投资新兴市场国家的风险大于投资国外发达国家通常涉及的风险。与房地产所有权以及房地产行业相关的风险通常包括基础房地产价值的波动、借款人或租户违约、市场饱和、市场租金、利率和财产税下降、运营费用增加以及对房地产产生不利影响的政治或监管事件。
编织印度的未来：绿色和灰色能源的交织
风险考虑 无法保证投资组合一定能实现其投资目标。投资组合面临市场风险，即投资组合所持证券的市场价值可能会下跌，投资组合股份的价值可能因此低于您支付的价格。市场价值每天都会受到影响市场、国家、公司或政府的经济和其他事件（如自然灾害、健康危机、恐怖主义、冲突和社会动荡）的影响。很难预测事件发生的时间、持续时间和潜在不利影响（如投资组合流动性）。一般而言，股票证券的价值也会因公司特定活动而波动。投资国外市场涉及特殊风险，如货币、政治、经济、市场和流动性风险。投资新兴市场国家的风险大于投资国外发达国家通常涉及的风险。与房地产所有权以及房地产行业相关的风险通常包括基础房地产价值的波动、借款人或租户违约、市场饱和、市场租金、利率和财产税下降、运营费用增加以及对房地产产生不利影响的政治或监管事件。
自旋和电荷相关性之间的非扰动交织：“吸烟枪”单验交换结果
我们通过对相关电子系统中局部电荷和局部自旋波动之间相互作用的微观机制进行了对几种基本多电子模型的广义现场电荷敏感性的彻底研究，例如Hubbard Atom，Hubbard Atom，Anderson Indrurity模型以及Hubbard模型。通过根据物理上透明的单玻色交换过程来构成数值确定的广义易感性，我们揭示了负责自以为是的多电子扰动扩展的显微机制。特别是，我们明确地确定了对（Matsubara）频率空间（Matsubara）频率空间的对角线条目的显着抑制的起源，以及导致崩溃的异性抗合性的略微增加。对对角线元件的抑制作用直接源自局部磁矩上的电子散射，反映了它们越来越长的寿命以及增强的有效耦合与电子的耦合。取而代之的是，非对角线项的轻微而分散的增强可以主要归因于多体散射过程。由于自旋和电荷扇区之间的强烈交织在近藤温度下部分削弱，这是由于在低频状态下局部磁波的有效自旋 - 纤维化耦合的逐步降低。因此，我们的分析阐明了相互作用的电子问题的不同散射量之间的物理信息的确切机制，并突出了这种相互交织在扰动方案以外的相关电子物理学中所起的关键作用。
自旋和电荷相关性之间的非扰动交织：“吸烟枪”单验交换结果
我们通过对相关电子系统中局部电荷和局部自旋波动之间相互作用的微观机制进行了对几种基本多电子模型的广义现场电荷敏感性的彻底研究，例如Hubbard Atom，Hubbard Atom，Anderson Indrurity模型以及Hubbard模型。通过根据物理上透明的单玻色交换过程来构成数值确定的广义易感性，我们揭示了负责自以为是的多电子扰动扩展的显微机制。特别是，我们明确地确定了对（Matsubara）频率空间（Matsubara）频率空间的对角线条目的显着抑制的起源，以及导致崩溃的异性抗合性的略微增加。对对角线元件的抑制作用直接源自局部磁矩上的电子散射，反映了它们越来越长的寿命以及增强的有效耦合与电子的耦合。取而代之的是，非对角线项的轻微而分散的增强可以主要归因于多体散射过程。由于自旋和电荷扇区之间的强烈交织在近藤温度下部分削弱，这是由于在低频状态下局部磁波的有效自旋 - 纤维化耦合的逐步降低。因此，我们的分析阐明了相互作用的电子问题的不同散射量之间的物理信息的确切机制，并突出了这种相互交织在扰动方案以外的相关电子物理学中所起的关键作用。
阐明pH对幽门螺杆菌运动的相互交织影响和基于粘蛋白的培养基的微流变学在
1，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学，美国马萨诸塞州02215； clover13@mit.edu（C.S.-A。 ）; wtliaonn@gmail.com（W.L. ）; kasia99987@gmail.com（K.B. ）; maira.ac@gmail.com（M.A.C。 ）; savannah.m.decker.th@dartmouth.edu（S.M.D.） 2马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州02139的生物工程系； bsturner@mit.edu *通讯：rb@bu.edu†当前地址：马萨诸塞州马萨诸塞州科技研究所的皮科尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。 ‡当前地址：宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系，美国。 §当前地址：美国贝塞斯达国家卫生研究院国家癌症研究所癌症生物学和遗传学实验室，美国马里兰州20894，美国。 ∥当前地址：美国汉诺威市达特茅斯学院的Thayer工程学院，美国新罕布什尔州03755，美国。1，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学，美国马萨诸塞州02215； clover13@mit.edu（C.S.-A。）; wtliaonn@gmail.com（W.L.）; kasia99987@gmail.com（K.B.）; maira.ac@gmail.com（M.A.C。）; savannah.m.decker.th@dartmouth.edu（S.M.D.）2马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州02139的生物工程系； bsturner@mit.edu *通讯：rb@bu.edu†当前地址：马萨诸塞州马萨诸塞州科技研究所的皮科尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。‡当前地址：宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系，美国。§当前地址：美国贝塞斯达国家卫生研究院国家癌症研究所癌症生物学和遗传学实验室，美国马里兰州20894，美国。∥当前地址：美国汉诺威市达特茅斯学院的Thayer工程学院，美国新罕布什尔州03755，美国。
认知和意识交织
摘要：我们认为认知（信息处理）和内部现象学感觉（包括情绪）是密切相关的，并且不可分开。我们平均认为，现象学的感觉是（i）随着时间的流逝而存在的动态性“模式”，皮质的神经元到神经元网络的大部分以及（ii）的后果是网络网络架构的后果，是单个神经元素的动力学以及您的神经元模式的构成，如果您将其造成的动态构成，如果您将神经元的传播生成 - 如果您是Neuron wir tail you You You You You You You You You You You You You You You因此，现象学感觉。这些模式是传入的外部刺激的后果，并且在系统中具有竞争力，互相抑制和锁定。另一方面，任何此类模式的存在都是信息（动态）信息认知处理的预处理。因此，内部现象学感觉，包括情绪，减少了（可行解释）的直接决策集，从而减少了认知负荷。对于具有如此精神上生活的生物，显然会有很大的认知进化优势，从而导致众所周知的“快速思考，思考缓慢”现象。我们将其称为“纠缠假设：潜在意识现象”是如何源于认知处理载荷的动力学以及这些前提的认知任务。我们解释了为什么这样的简化是合适的。我们讨论如何通过对系统刺激响应的大量模拟进行反向工程来观察内部动力学模式，这些模式是如何使用巨大的超级计算机（具有完整的10B神经元网络分析）的大量模拟来观察到的神经柱）。我们还讨论了信息处理系统的随之而来的认知优势，这些系统表现出内部感觉以及对下一代（非二进制）计算和AI的令人兴奋的含义。
在Kagome Fege中的磁性和电荷顺序交织在一起
Shao，S.，Yin，J.，Belopolski，I.，You，J.，Hou，T.，Chen，H.，Jiang，Y. 在Kagome Fege中磁性和电荷顺序的交织在一起。 ACS Nano，17（11），10164‑10171。 https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.3c00229Shao，S.，Yin，J.，Belopolski，I.，You，J.，Hou，T.，Chen，H.，Jiang，Y.在Kagome Fege中磁性和电荷顺序的交织在一起。ACS Nano，17（11），10164‑10171。https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.3c00229
![已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056](/simg/a/aebcfc403c23af0c5e2526482820a6e8dd33ca57.png)
已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。