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World File Search System先入为主
院前疼痛管理
患者描述和定位疼痛的能力直接受到患者控制之外的许多因素的影响。某些因素只是生理，而其他因素则是遗传，发育，家族，心理，社会和文化变量的复杂融合。在生理上，如果受伤的区域被疼痛纤维（例如皮肤或结缔组织）良好支配，则很容易确定疼痛的位置。这被定义为躯体疼痛，这是指尖端燃烧的示例或脚踝骨折。身体腔也衬有结缔组织衬里，因此，由于胸膜的结缔组织的影响，肋骨骨折很容易被定位。内脏疼痛可能会更具挑战性，内脏疼痛与身体中线的内部器官有关。器官的神经更少，而且这些神经通常会反馈到一个以上的脊髓段，从而产生模糊的位置感，而且疼痛通常感觉像是一种深度的疼痛或压力。内部器官的疼痛也可能与完全不同的身体部位的疼痛混淆，因为神经成多个脊髓段，这被称为引用疼痛。一个例子是与肝脏或胆道疾病相关的右肩尖端疼痛的感觉，或者是与心脏病相关的手臂疼痛的感觉。疼痛也被患者以非常个性化的方式感知和解释，这可能与观察者自身的经历和先入为主的情况有很大不同。我们在实践中看到的一些常见变体是；
新的表型发现方法通过无监督的深度表示学习使脑成像的遗传关联研究
了解大脑结构的遗传结构是具有挑战性的，部分原因是在设计牢固的，无偏见的脑形态描述符时遇到了困难。直到最近，全基因组关联研究（GWAS）的大脑测量由传统的专家定义或软件衍生的图像衍生的表型（IDP）组成，这些表型（IDP）通常基于理论先入为主或根据有限数据计算。在这里，我们提出了一种使用无监督的深度表示学习来得出大脑成像表型的方法。我们在6,130英国生物库（UKBB）参与者的T1或T2-Flair（T2）脑MRIS上训练3D卷积自动编码器模型，以重建损失，以创建一个128维表示，称为内类型（Endos）。gwas在UKBB受试者中（n = 22,962发现和n = 12,848/11,717的T1/T2的复制队列）确定了658个涉及43个独立位点的显着复制变体 - 内对。在以前的T1和T2 IDP Biobank GWAS中没有报道13个基因座。我们开发了一种基于扰动的解释方法，以表明这些基因座与映射到多个相关大脑区域的胚胎相关。我们的结果确定了无监督的深度学习可以从成像数据中得出鲁棒，无偏，可解释的和可解释的内表型。
可持续性的空间和形式：
从头，向下和探索城市建筑的探索。讲师：Jyanzi Kong Studio目标：从摘要中揭示真实。这些探索本质上是感官驱动的流浪，使我们远离可能使我们蒙蔽的先入为主以及我们的异想天开的干扰。如果我们认为我们了解的东西比它们看起来更重要，该怎么办？如果我们忽略路径并遵循任意路线怎么办？打开我们的感官和思想，重新定义我们看到的东西，我们会为城市提供的东西感到惊讶。该市为我们提供了丰富的层文本，可提供各种空间体验。这些可能是城市中的城市主义，国内领域，商业和社会活动，风化，历史和邪教方面，物质性，建筑形式，特定图像中的模式，社区和人类/自然的相互关系。通过剪切接受能力，您的集体无意识开始吸引城市的碎片，在这一特定练习中，这与太空性有关。像铁归档一样，一个地方的图像将开始蚀刻到您脑海中的图案上。这些图像是否会对您对特定地方的内在态度产生积极或负面的影响，本质上是我们将要进行的操作，考虑到主观性，主观性剥夺了人们创造的自由，但客观的创造力，具有意识的出生，解放了以前不存在的设计。本简介寻求自然和建筑在生成空间，规模和设计中的空灵维度和可持续性。我们将构建物理来挖掘形而上学，了解亵渎，以达到神圣并感受凡人以思考不朽的凡人。
探索基于GPT的大型语言模型，用于基于VR的人类机器人组合模拟
在快速发展的数字景观自主工具和机器人中变得司空见惯。认识到这一发展的重要性，本文探讨了大语模型（LLM）（例如生成训练的预训练的变压器（GPT））进入人类机器人组合环境，以通过口头人类机器人交流的方式来促进可变自主权。在本文中，我们基于Unity Virtual Reality（VR）设置为这种GPT供电的多机器人测试床环境引入了一个新颖的模拟框架。此系统允许用户通过自然语言与模拟机器人代理进行交互，每个语言由单个GPT核心提供动力。通过OpenAI的功能调用，我们弥合了非结构化的自然语言输入和结构化机器人动作之间的差距。一项与12名参与者的用户研究探讨了GPT-4的有效性，更重要的是，在有机会在模拟的多机器人环境中使用自然语言交谈时，用户策略。我们的发现表明，用户可能对如何与机器人交谈并很少尝试探索其模拟机器人合作者的实际语言和认知能力有先入为主的期望。仍然，那些确实探索的用户能够从更自然的沟通流和人类般的自然流动中受益。我们为未来的研究和类似系统的技术实施提供了一组教训。
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
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大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
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![arxiv：2405.20923v1 [Physics.ED-PH] 2024年5月31日](/simg/7\761432d3a9e7564a9f86fe771933ae32b39b573a.webp)
arxiv：2405.20923v1 [Physics.ED-PH] 2024年5月31日
学生经常进入物理教室，并以深深的误解为根深蒂固，通常是由于共同的直觉和日常经历而引起的。这些误解给教育者带来了重大挑战，因为学生通常会抵抗与他们的先入为主的信息。结果，传统的结构方法通常无法解决误解。本手稿的第一个目的是总结有关大学物理学误解的现有文献。此资源供讲师审查错误概念的来源，诊断和补救策略。与大多数物理教育研究一样，大多数文献都集中在古典物理上。但是，量子物理学构成了独特的挑战，因为它的概念与日常经验和直觉相去甚远。这种唯一性表明需要询问需要解决古典物理学中误解的策略如何适用于量子物理学。由于量子技术的重要性越来越大，来自各种背景的人们的近期人士的近期涌现，即计算，密码学和材料科学等量子技术的重要性。为了帮助回答这个问题，我们对滑铁卢大学的量子物理讲师进行了深入的访谈，他们集体教授了100多个大学量子物理课程。这些访谈探讨了量子物理学，其起源和有效的结构技术来解决它们的常见误解的性质。我们重点介绍了特定的误解，例如对纠缠和旋转的误解以及成功的教学策略，包括“误解 - 陷阱测验”。我们通过访谈数据从文献综述中阐述了洞察力，概述了当前解决物理误解的最佳实践。此外，我们确定了需要进一步探索的关键研究问题，例如量子物理学中多层测试的效率和开发凝聚力的量子效果。本文旨在告知教育工作者和课程开发人员，提供实用的建议并设定研究议程，以提高经典和量子物理学的概念理解。
Microsoft Word - 2024_挑战_计划_WEB
征集提案背景北大西洋国防创新加速器（DIANA）致力于加速整个北约联盟的新兴和颠覆性技术的发展。通过跨联盟的技术创新者库，DIANA 旨在建立一个突破性的人才供应基地和两用技术管道，以满足北约多样化且日益复杂的国防需求。北约生活在一个充满系统性全球风险和挑战的世界中，包括流行病、气候变化、资源稀缺、网络安全、核威胁以及人工智能（AI）和量子技术等新兴技术的潜在滥用。这些风险威胁着北约维护和平与安全的集体防御的核心目标。DIANA 与其合作伙伴组织北约创新基金（NIF）一起，正在创建和加强有效且响应迅速的泛北约生态系统，从中将出现先进的解决方案。由于全球安全挑战正在迅速演变、复杂、相互关联且日益相互依存，这一生态系统必须灵活、有弹性、可扩展且可持续，并采用基于风险的方法来支持针对广泛问题开发技术解决方案。在实现其目标的过程中，DIANA 将以负责任的技术开发和创新原则为指导，努力寻求有效、合乎道德和负责任的解决方案。DIANA 采用上述方法和原则，根据其 2024-2025 年战略方向制定了一系列重点领域。这些双重用途优先事项结合了满足北约安全和国防需求的潜力、科学和技术可行性以及市场潜力，提供了在盟国指导下制定的结构框架。这些重点领域反过来又构成了挑战声明的基础，这些声明的制定尽可能与技术无关，使创新者能够最大限度地发挥创造力，提出不受先入为主的限制或方法影响的新技术解决方案。对于 2024 年的呼吁，DIANA 将在挑战计划中寻求解决方案，该计划由五项挑战声明组成，涉及战略方向的重点领域；这些挑战声明通过三个跨领域主题进一步细化（如下图 1 所示）。