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量子隐藏变量的知识可实现向后的信号
摘要：贝尔的定理意味着，使用隐藏变量的量子力学的完成（即，所有可观察物的先前存在值）在爱因斯坦的意义上都必须是非本地的。这通常表明对隐藏变量的了解将允许超光通信。可以预期这种超亮信信号传导，类似于首选参考框架的存在。但是，在这里我们提供了一个协议，该协议允许了解隐藏变量的知识与她自己的因果关系通信，而无需超光信号传导。也就是说，这种知识将与因果关系矛盾，而无意义的相对论理论的有效性。我们提出绕过悖论的方式，即使状态不在状态不改变其值也可能会改变其值，这意味着在Bohmian力学中禁止及时向后发信号。
限制性核酸内切酶 - DNA切割酶
2。倒重复的palindrome也是一个向前和向后读取相同的序列，但是向前和向后的序列在互补的DNA链（即双链DNA）中发现，与GTATAC（GTATAC）（GTATAC是catatg互补的）。倒重复的回信更为普遍，并且比镜面的plindromes更为普遍，并且具有更大的生物学意义。
6 空间定向障碍和感官错觉 - Nordian
躯体重力错觉是一种危险的错觉，据信多年来已导致大量民用和军用航空事故。在直线平飞中加速时，您可能会错误地认为飞机正在爬升。同样，在减速时，可能会感觉到俯仰。向前的加速度会产生向后的惯性力，该惯性力与重力相结合，产生向后旋转的重力惯性矢量；因此，飞行员会感觉到飞机在俯仰。假爬升错觉表明耳石器官在提供准确信息方面的局限性
荷兰学习婴儿的近红外光谱研究
图3。对前后语音获得的血流动力学反应。从刺激发作中，在-5至35s之间绘制了婴儿和HBB变化的时间疗程。（a）显示了5个月大的婴儿的结果，（b）表示10个月大的婴儿的结果。左图显示左半球的结果，右面板对应于右半球。使用基于群集的置换方法，在5个月大的和10个月大的婴儿中鉴定出簇对前后语音的显着反应（p <.05）。HBO：含氧血红蛋白，HBB：脱氧血红蛋白，HB：血红蛋白。fw：前言，BW：向后的语音。
潜在的经济性in-ind-wind-us- ...
利用NREL的JEDI模型以及建筑场景的成本结构，我们接下来利用区域输入输出建模系统（RIMS II）来估计经济影响。RIMS II是由美国商务部一部分的经济分析局（BEA）创建的。RIMS II是一种投入输出（I-O）模型，基于详细的行业帐户，衡量每个行业生产的商品和服务。大型基础数据集将整个经济中的商品和服务流向最终用户。RIMS II被认为是向后的链接模型，因为对输出的需求增加会导致对创建该输出所需的输入需求的增加。
杂音与心脏瓣膜疾病...
二尖瓣反流（也称为泄漏瓣膜，二尖瓣反流或二尖瓣不足）是心脏瓣膜疾病的最常见类型之一。它引起的心脏杂音是收缩的，发出了“ whosing”的声音。是由二尖瓣的襟翼引起的，无法正确关闭，结果是向后流入心脏。这种向后的流动意味着没有足够的血液向前移动，以使身体应尽可能发挥作用。心脏必须更加努力地克服缺乏血液，这可能导致心力衰竭，心律不齐，血液血块和中风。在许多情况下，二尖瓣反流随着时间的流逝而缓慢发生，直到患者的症状（包括疲劳，呼吸急促，心pal和手脚肿胀）才变得限制生命。
使用叠加原理反对多重世界诠释与逆时空旅行的兼容性的论据
摘要 虽然理论上可以利用狭义相对论实现向前的时间旅行，但许多物理学家认为向后的时间旅行是不可能的，因为它需要超光速、虚质量、奇异质量和/或无限长的蒂普勒圆柱，这些概念要么无法实现，要么具有高度推测性。尽管没有禁止向后时间旅行的基本定律，但这种时间旅行会破坏因果关系并导致悖论。这可以用简单的祖父悖论来证明。祖父悖论可以通过量子力学的多重世界诠释来解决，即通过隔离事件发生的世界，而不会破坏因果关系。然而，这个解决方案忽略了叠加原理，允许波函数之间的相互作用。为了使向后时间旅行与多重世界诠释兼容，薛定谔方程必须是非线性的，这与诠释本身的假设相矛盾。
![arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024](/simg/4\4a113b15883d212e8cc7acc710d29df13fa90cfd.webp)
arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024
有两种主要的扩散模型方法：降解扩散概率模型（DDPMS）（Sohl- Dickstein等，2015； Ho等，2020）和基于得分的生成模型（Song＆Ermon，2019）（SGMS）（SGMS）。以前的DDPM逐渐通过向前过程将样品从目标分布转换为噪声，并训练向后的过程逆转转换并用于生成新样品。另一方面，SGM使用得分匹配技术（Hyvärinen＆Dayan，2005; Vincent，2011）来学习数据生成分布的得分函数的近似，然后使用Langevin Dynamics生成新样本。由于对于现实世界的分布，得分功能可能不存在，Song＆Ermon（2019）建议在训练样本中添加不同的噪声水平以覆盖整个实例空间，并训练神经网络以同时学习所有噪声水平的得分函数。
传感器对网络攻击的定量鲁棒性分析...
本文使用差异动态逻辑的形式主义，为对网络物理系统的有限传感器攻击进行定量分析。鉴于系统的前提和后结构，我们将两个定量安全性，定量的前进和后部安全性形式化，分别表达（1）该系统对指定后条件的最强后条件的强大程度，以及（2）指定的预先对系统的强度确保所需的最弱的预先条件，以确保系统的最弱点。我们介绍了两个概念，即前进和向后的鲁棒性，以将系统抗攻击的鲁棒性描述为安全性丧失。两个模拟距离分别表征了由传感器攻击引起的前向和向后安全损失程度的上限，以符合稳定性。我们通过将两个模拟距离作为差分动态逻辑的公式表达出来，并在现有工具支持的情况下证明公式。我们展示了需要避免碰撞的自动驾驶汽车的例子。