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心理化的复杂性
理解他人的情绪，思想和行为的能力与个人的能力和他在人际关系中的态度有关。这一过程的发展与不同的社会心理因素有关：父母能力，建立安全的依恋和降低家庭中的暴力风险以及未来的人际关系和一个人的社会现实在综合上与解决规范困境中的心理任务以及对个人和情境构成的成果的影响有关。等等，促进了家庭生活的不同阶段，并促进了家庭功能失调模式。本文旨在研究心理化的主要特征，它与某些主要精神障碍的病情发生，其过程和预后的联系。近年来的几项研究证实，在某些精神障碍和功能失调的思维模式中，这些联系可以使人们对预防和心理疗法进行心理化。另一方面，它是在与心理治疗过程的主要互动阶段连接，区分和分离的能力表达的心理治疗能力的基础。
![arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日](/simg/f\f0edfb6b881441392efadaca31f3652c14aa1cee.png)
arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日
在量子信息科学与技术领域，量子态和相关过程的表示和可视化对于研究和教育都至关重要。在此背景下，重点尤其放在少数量子比特的集合上。单量子比特和多量子比特系统存在许多强大的表示，例如著名的布洛赫球和概括。在这里，我们利用维度圆符号作为此类集合的表示，采用所谓的量子比特圆符号和在 n 维空间中表示 n 粒子系统的想法。我们表明，可分离性的数学条件导致可视化的量子态的对称条件，为少数量子比特系统中的纠缠以及因此为各种量子算法提供了新的视角。通过这种方式，维度符号有望将少数量子比特系统中的非平凡量子纠缠特性和过程传达给更广泛的受众，并可以作为直观量子洞察力和形式数学描述之间的桥梁，增强对这些概念的理解。
使用螺旋碳置换设计下一代对称有机氧化还原流量电池
摘要近年来，非水体完全有机的氧化还原流量电池（RFB）通过依靠氧化还原活性有机分子来扩大RFB的电化学窗口和增强RFB的能量密度的潜力，可提供与金属电荷载体相比的可持续性。依靠单个双极氧化还原分子（BRM）进行操作的系统，称为对称有机RFB，随着BRM的利用的利用消除了膜交叉问题，从而延长了电能量存储系统的寿命，同时延长了其成本。在此手稿中，我们将通过在Helicene Carbosion类中的可调性双极分子的设计来展示对该领域的贡献。这种特殊类型的BRM在综合上非常实惠，并且被证明是高度可修改和健壮的。通过检查11个示例，我们将演示如何有效地使用基于随时可用的电化学工具的方法来生成和评估化合物库，以供未来的全流RFB应用程序。
基于时空脑电图帧的胶囊神经网络实现跨对象情绪识别
头皮脑电图是头皮电位与时间的关系图，因此，由于电极在头皮上的位置，它可以捕获空间信息，以及脑电波变化的时间信息。在本文中，我们提出了一种新方法，通过将信号合并到稀疏的时空框架中来组合表示空间和时间信息，以便计算机视觉领域的深度学习算法可以轻松地对其进行处理。在脑电图情绪识别设置中，还定义了模型对测试数据的熟悉度，并引入了一种数据拆分形式，使得模型必须在熟悉度最低的集合上执行。在 DEAP 数据集上训练 CapsNet 架构以执行跨主题二元分类任务，并分析了使用贝叶斯优化对超参数的调整。该模型报告称，对于 LOO 主题，最佳情况准确率为 0.85396，平均情况准确率为 0.57165，对于未见主题-未见记录分类，最佳情况准确率为 1.0，平均情况准确率为 0.51071，这与其他文献报告的结果相当。
量子力学中的逻辑熵和负概率
由 David Ellerman 在最近的一系列论文中引入。尽管数学公式本身并不新鲜，但 Ellerman 提供了 SL 的合理概率解释，作为给定集合上分区区别的度量。同样的公式在量子力学中被视为熵的有用定义，它与量子态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式有助于概括包含负值的概率，这一想法可以追溯到费曼和维格纳。在这里，我们根据逻辑熵的概念分析和重新解释负概率。在有限维空间中推导并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子类属性。对于无限维空间（连续体），我们表明，在逻辑熵和总概率随时间保持不变的唯一假设下，可以得到概率密度的演化方程，该方程与相空间中 Wigner 函数的量子演化基本相同，至少在仅考虑动量变量时如此。这一结果表明，逻辑熵在建立量子物理的特殊规则方面发挥着深远的作用。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。
研究GPCR结构生物学的博士后研究员
资格我们正在寻找对信号传导，结构生物学或药理学感兴趣的候选人。申请人必须在相关研究领域拥有博士学位，例如医学/生物学/化学/药理学或相关领域（例如结构生物学，生物化学或生物物理学）。成功的候选者应在细胞培养（最好是真核细胞），信号传导，相互作用研究以及蛋白质纯化方面具有丰富的经验。将重点放在候选人对学科领域的职位和兴趣以及其长期研究目标的个人适合上。这项工作涉及与其他研究人员的密切合作，因此需要灵活性和愿意出于数据收集目的而旅行。英语的出色沟通技巧（口语和书面）是该职位的先决条件。How to apply Please send you application to linda.johansson.4@gu.se • Cover letter giving a description of previous research experience and a motivation to why you are applying for this position • CV and publication list • Copies of relevant degree certificate(s) • Names and contact information of at least two reference persons For further information about the project and position, please contact linda.johansson.4@gu.se
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描述在用户定义的设置（即调整）的所有组合上运行生态利基模型，执行交叉验证以评估模型，并返回数据表以帮助选择最佳模型设置，以平衡拟合优点和模型复杂性。还具有空间（或没有）以交叉验证分配数据的功能，以绘制重新销售的多个可视化，以估算效率和效果大小，以估算性能群体的显着性和效果大小，并计算模型预测之间的重叠范围。包装最初是为Maxent模型制造的（Phillips等人。2006，Phillips等。 2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。 广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。2006，Phillips等。2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。
3D-QAE：3D 点云的全量子自动编码
现有的学习 3D 表示的方法是在经典硬件上训练和测试的深度神经网络。尽管理论上预测了量子机器学习架构在速度和表示容量方面的优势，但迄今为止，它还没有被考虑用于这个问题，也没有被考虑用于一般涉及 3D 数据的任务。因此，本文介绍了第一个用于 3D 点云的量子自动编码器。我们的 3D-QAE 方法是完全量子的，即其所有数据处理组件都是为量子硬件设计的。它在 3D 点云集合上进行训练以生成它们的压缩表示。除了找到合适的架构之外，设计这种完全量子模型的核心挑战还包括 3D 数据规范化和参数优化，我们为这两个任务提出了解决方案。在基于模拟门的量子硬件上的实验表明，我们的方法优于简单的经典基线，为 3D 计算机视觉的新研究方向铺平了道路。源代码可在 https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/QAE3D/ 获得。
现实世界中的人形运动，并进行增强学习
可以在各种环境中自主操作的人形机器人有可能帮助解决工厂中的劳动力短缺，协助老年人在家中并殖民新星球。尽管针对人形机器人的经典控制器在许多设置中都表现出了令人印象深刻的结果，但它们在概括和适应新环境方面具有挑战性。在这里，我们提出了一种完全基于学习的方法，用于实现世界人类人体机构。我们的控制器是一种因果变压器，它将本体感受观察和动作的历史记录为输入，并预测下一个动作。我们假设观察历史记录包含有关世界的有用信息，即强大的变压器模型可以在不更新权重的情况下使用其行为来调整其行为。我们在模拟中的随机环境集合上使用大型模型的大型模型学习训练了我们的模型，并将其部署到了Real-World零拍摄中。我们的控制器可以在各种室外地形上行走，对外部干扰稳健，并且可以在上下文中适应。