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受自然启发的气凝胶纤维 - 创新
有趣的是，由于坚固的 TPU 层可确保纤维的完整性，EAF 在 100% 应变下经过 10,000 次循环拉伸后仍能保持稳定的热绝缘性。足够的强度和灵活性使 EAF 适合编织和织成纺织品。因此，用 EAF 制成的毛衣的热导率 (26.9±1.8 mW/m·K) 远低于尼龙 (91.2±1.6 mW/m·K)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (98.3±1.9 mW/m·K) 和羊毛 (38.9±1.1 mW/m·K) 纺织品。在同等隔热性能的情况下，用 EAF 编织的薄毛衣厚度仅为羽绒服的五分之一左右。此外，这种 EAF 编织的薄毛衣还表现出出色的耐洗性和可染性，并且不会明显损害其保暖性，这对于扩大规模至关重要。此外，作者还使用工业剑杆织机来编织
沿着晶须启发的触觉传感器的动态接触估计
啮齿动物中的一个有趣的共同特征是它们的晶须，他们可以积极地移动以感知环境周围的接触。这些晶须具有各种功能，例如从对象中提取轮廓，为机器人提供位置估算，识别纹理特征以及积极避免碰撞。基本上，它为低计算成本的机器人提供了一种非侵入性的触觉感知，尤其是在非结构化，混乱和视力障碍的环境中有益的。实现实时的被动接触估计并确保强大的机械设计对于这种传感器至关重要。以前的方法通常依赖于6轴力/扭矩传感器[1]，压电电阻[2]或其他与力相关的传感器。但是，这些解决方案通常是庞大而挑战的规模。相比之下，磁透射的晶须[3]提供了更紧凑且易于集成的解决方案，能够用平行的晶须形成阵列。尽管如此，基于磁通量在根周围的磁通量变化而准确地对接触运动进行建模并沿晶须轴进行定位，这在很大程度上取决于强大的设计。我们已经构建了一种产生提示联系估计的方法，但是由于缺乏对物体形状的先验知识，基于切向接触状态估计的当前方法仍然遭受动态误差[4]。
操作员的状态：以生物学启发的计算为武器，又是战争法则的效果因子
abtract的人工智能和机器学习技术正在开发，即神经网络和系统体系结构将很快模仿人脑的结构和功能。因此，依靠当今人工智能和机器学习能力的有限分析技能的自主武器系统可能很快就会实现类似人类的判断。这种被称为神经形态计算的生物学启发的技术为武器的能力提供了突破性的突破，尤其是在战场环境的管理和分析中。未来的认知自主武器系统（爪）可以补充战斗中的重要作用，例如问责制义务，而他们独立地遵守了区别，相称性，军事必要性和人类的原则，可能会超越其人类和机器的前辈。
Spiers 纪念讲座：量子化学、经典启发式和量子优势
本文是关于化学物质的量子模拟。虽然这是一篇化学期刊上关于法拉第讨论的介绍性文章，但实际上它是为两个读者群撰写的：量子化学家和量子信息理论家。这是因为，尽管近年来量子化学和量子信息理论的交集越来越多，但一个领域的从业者往往对另一个领域的观点了解有限。本文的一个目的是描述量子化学家对化学物质中量子多体问题的直觉。这种直觉指导了当今对改进方法及其应用的研究。另一个目的是给出一个关于量子化学的有利观点，希望能够强调量子信息理论家的一些关注点，我们相信这对量子化学的未来发展有用。量子信息论是一个具有可证明结果的数学领域，而量子化学主要是经验领域。由于作者是量子化学家，本文以量子化学的非正式风格撰写。在某些情况下，它提供了作者的（非严谨的）个人意见。直觉和意见显然不是定理，但我们希望它们能够在前进的道路不明朗时成为有价值的路标。
启发式知识的机器人在线路径计划使用pre-...
摘要 - 为了有效计算动态变化的环境中的无机器人运动轨迹，我们介绍了一种新型的启发式启发式启发式方法的方法的结果。将机器人环境分为静态和动态元素，我们使用静态零件来初始化确定性路线图，该路线图提供了最终路径成本的下限，如知情的启发式方法，用于快速路径找到。这些启发式方法指导搜索树以探索运行时的路线图。搜索树使用有关动态环境的模糊碰撞检查检查边缘。最后，启发式树利用了从模糊碰撞检查模块中提供的知识，并更新了路径成本的下限。正如我们在现实世界实验中所证明的那样，这三个组件形成的闭环会显着加速计划程序。另一个回溯步骤可确保所得路径的可行性。模拟和现实世界中的实验表明，Hiro可以发现无碰撞的路径比有或没有对环境的先验知识的基线方法快得多。
Ayahuasca启发的DMT/HAR配方减少了自我与其他面部的大脑差异
1 Momilab, IMT School for Advanced Studies, Lucca, Italy 2 Department of Adult Psychiatry and Psychotherapy, Psychiatric University Clinic Zurich and University of Zurich, Switzerland 3 Neuroscience Center Zurich, University of Zurich and Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Zurich, Switzerland 4 Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerland 5 Institute of Pharmacology and毒理学，苏黎世大学，苏黎世，瑞士6 6法医药理学和毒理学系，苏黎世法医医学研究所，苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世，瑞士，瑞士7，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士9号，瑟斯顿大学，苏格兰，苏格兰，苏黎世。瑞士苏黎世11个心理医学与心理治疗系，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗雷堡12重新连接实验室，瑞士温特特尔
受量子启发的人工智能可优化高频交易
本文探讨了量子启发式人工智能在优化金融实践中的变革性作用，特别是在金融领域的高频交易 (HFT) 中。由于 HFT 在快速交易和市场波动剧烈的环境中运作，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发式算法利用量子力学的原理（例如叠加和隧穿）来增强交易策略的各个方面。这些算法能够快速优化资产配置、实时交易执行和主动欺诈检测，从而有效应对传统金融模型带来的挑战。通过促进多种策略的同时评估和对复杂交易模式的实时分析，量子启发式人工智能显著提高了决策速度和准确性。这一进步的金融影响是深远的，它将提高盈利能力、提高市场诚信度并增强市场参与者之间的信任。最终，将量子启发式人工智能融入金融领域是利用尖端技术重塑交易动态的关键一步，为能够适应不断变化的金融市场格局的创新战略铺平了道路。这项研究强调了量子人工智能重新定义金融运营效率的潜力，确保在日益复杂的交易环境中的竞争力。
教育领域人工智能的竞争愿景——对政策指南中社会技术想象和问题化的启发式分析
摘要 人工智能 (AI) 在教育领域的快速发展需要人们共同理解其预期目的和社会影响。本文强调了社会视角在人工智能和教育中的重要性，而这些视角往往被技术方面所掩盖。同时，将人工智能技术融入教育系统的政策指导方针在塑造教育的未来方面发挥着关键作用。我们作为社会所想象的人工智能和教育将以某种形式引领建议的解决方案的发展。其目的是帮助理解为什么以及如何根据教育技术 (EdTech) 的发展及其在教育中的引入来构建学习和教育的愿景。从而为关于人工智能在教育中的融合及其潜在社会影响的持续讨论做出贡献。
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
使用因果启发神经网络对治疗扰动进行组合预测
作为靶点驱动药物发现的替代方案，表型驱动方法通过分析表型特征来识别可抵消整体疾病影响的化合物。我们的研究为该领域引入了一种新方法，旨在扩大新治疗药物的搜索空间。我们介绍了 PDGrapher，这是一种受因果启发的图神经网络 (GNN)，旨在预测能够逆转疾病影响的组合扰动因素（治疗靶点集）。与学习对扰动的反应的方法不同，PDGrapher 解决了逆问题，即推断实现特定反应所必需的扰动因素，即通过了解哪些扰动会引起期望的反应来直接预测扰动因素。通过编码基因调控网络或蛋白质-蛋白质相互作用，PDGrapher 可以预测看不见的化学或遗传扰动因素，有助于发现新药或治疗靶点。对九种具有化学扰动的细胞系进行的实验表明，PDGrapher 成功预测了多达 13.33% 的额外测试样本中的有效扰动剂，并将治疗目标的排名提高了多达 35%，并且该方法在十个遗传扰动数据集中表现出了竞争力。PDGrapher 的一项关键创新是其直接预测能力，这与传统上用于表型驱动药物发现的间接、计算密集型模型形成鲜明对比，这些模型只能预测由于扰动导致的表型变化。直接方法使 PDGrapher 的训练速度比 scGEN 和 CellOT 等方法快 25 倍，代表着效率的显著飞跃。我们的结果表明，PDGrapher 可以推进表型驱动的药物发现，提供一种快速而全面的方法来识别有治疗用途的扰动。