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重构为先 MEDIATE FIRST - 同行共济共绘新篇
案件和解会议 (CSC) 旨在创造诉讼与替代性争议解决程序之间的协同效应。区域法院希望诉讼当事人探讨和解。法官或 CSC 法官可通过审查和评估双方之间任何不损害权利的谈判（包括任何经批准的要约和付款）的过程，以及在双方同意的情况下进行调解（如果已进行但未成功）来协助双方达成和解。本次活动将为您提供有关 CSC 的介绍和更多信息，参与者可通过法官和专业人士的主题演讲和分享更多地了解 CSC 的背景。
从量子纠缠到共形场论
2 诊断工具箱：量子纠缠和共形场论.......................................................................................................................................................................................................................................5 2.1 量子纠缠....................................................................................................................................................................................................................................................................6 2.1.1 纠缠：不可分离性....................................................................................................................................................................................................................................................6 2.1.1 纠缠：不可分离性.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 2.1.2 冯·诺依曼纠缠熵..................................................................................................................................................8 2.1.3 纠缠缩放..................................................................................................................................................................................10 2.1.4 协方差矩阵方法..................................................................................................................................................................................15 2.2 共形场论..................................................................................................................................................................................15 . . . . 19 2.2.1 共形不变性 . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.2 希尔伯特空间形式 . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.3 最小模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.4 一个例子：格子伊辛模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .三十七
癫痫共患抑郁情绪的研究进展
癫痫患者在神经病学部门很常见。一旦被诊断出，他们将面临巨大的心理压力。他们通常无法开车，不允许喝强茶，咖啡，可乐等，甚至可能无法独自洗澡。癫痫患者通常伴有抑郁情绪，比抑郁症温和一些，主要显示为长期的长期情绪低落，失去兴趣，睡眠障碍和自杀意图。如果未及时检测到，随着时间的流逝，患者的病情会恶化，甚至可能导致患者自杀。本文回顾了流行病学，发病机理，危险因素，筛查和治疗
刊首语8 园景新岁，共绘未来
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使用共形预测进行预测的机器学习...
本论文是与 Knowit、¨ Ostrand & Hansen 和 Orkla 合作完成的。旨在探索机器学习和深度学习模型与保形预测在 Orkla 预测性维护情况下的应用。预测性维护在许多工业制造场景中都至关重要。它可以帮助减少机器停机时间、提高设备可靠性并节省不必要的成本。在本论文中，各种机器学习和深度学习模型（包括决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升和长短期记忆）都应用于现实世界的预测性维护数据集。Orkla 数据集最初计划在本论文项目中使用。然而，由于遇到一些挑战和时间限制，我们选择了一个具有类似数据结构的 NASA C-MAPSS 数据集来研究如何应用机器学习模型来预测制造业的剩余使用寿命 (RUL)。此外，最近开发的用于测量机器学习模型预测不确定性的框架共形预测也被集成到模型中，以实现更可靠的 RUL 预测。论文项目结果表明，具有共形预测的机器学习和深度学习模型都可以更接近真实 RUL 预测 RUL，而 LSTM 的表现优于机器学习模型。此外，共形预测区间提供了有关预测不确定性的丰富而可靠的信息，这有助于提前通知工厂人员采取必要的维护措施。总体而言，本论文证明了在预测性维护情况下利用具有共形预测的机器学习和深度学习模型的有效性。此外，基于 NASA 数据集的建模结果，讨论了如何将这些经验转移到 Orkla 数据中，以便将来进行 RUL 预测的一些见解。关键词 机器学习、深度学习、不确定性估计、共形预测、预测性维护、RUL、概率预测、决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升、LSTM。
宽带非线性光学元件的共形映射方法...
©2024作者，在Springer Nature Limited的独家许可下。保留所有权利。本文只能下载供个人使用。任何其他用途都需要事先获得版权持有人的许可。记录的版本可在线在http://doi.org/10.1038/s41566-024-01386−2上获得。
设计用于优化的共形涂层的聚合物分子结构
几十年来，已经使用了各种类型的各种类型的共形涂层，高可靠性电子系统和裸露的电子系统。但是，保护先进的电子产品比以往任何时候都更具挑战性。电子设备越来越多地在户外使用，并将其广泛合并到商业电子设备中，例如车辆和无处不在的通信基站。保形涂层的要求在当代系统中的俯仰和间距方面的要求也越来越大。这样的系统包括当今的高频设备；随着设备组件的近距离比以前更接近，因此出现了新的和日益增长的挑战，用于保形涂层。现有类型的保形涂层已被证明有时不符合室外使用的更严格的要求，其中可能包括高水分，极端温度，盐或腐蚀性工业气体载气条件。面临这些极端条件的电子产品的扩散需要一种新型的无压力保形涂层，具有较高的水分和腐蚀性气体阻滞能力，以提供保护并确保可靠性。
非共形理论中的体积子区域复杂性
摘要 我们研究了由爱因斯坦引力与具有非平凡势的标量场耦合而成的全息五维模型中全息子区域复杂性的体积公式。对偶四维规范理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出 RG 流。在零度和有限温度下，我们表明全息子区域复杂性可用作模型非共形性的度量。该量在纠缠区域的大小方面也表现出单调行为，就像此设置中的纠缠熵的行为一样。对于零温度下的全息重正化子区域复杂性，由于连接和断开的最小表面之间的解缠转变，也存在有限的跳跃。
与视觉模型识别人类作用识别的共形预测
摘要 - 人类在循环（HITL）框架上是许多现实世界中的计算机视觉系统的特征，使人类操作员能够在AI帮助的情况下做出明智的决定。共形预测（CP）为标签集提供了严格的基于地面真相包容概率的保证，最近已成为HITL设置中有价值的工具。一个关键的应用领域是视频监视，与人类行动识别（HAR）紧密相关。这项研究探讨了CP在使用广泛预先训练的视觉模型（VLMS）的最先进的方法上的应用。我们的发现表明，CP可以显着减少候选类别的平均数量，而无需修改基础VLM。但是，这些减少通常会导致长尾巴的分布。为了解决这个问题，我们引入了一种基于调整VLM的温度参数以最小化这些尾巴的方法而无需其他校准数据的方法。我们的代码可在github上通过地址https://github.com/tbary/cp4vlm提供。索引项 - 符合预测，温度调整，视觉语言模型，人类行动识别。
有关共同赞助研讨会的信息
揭示现实世界的数据：AVELUMAB维持治疗在转移性尿路癌说话者中的作用：Philippe Barthelemy（医学肿瘤学，Institut deCancérologie