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近年来，公共资助研究项目（第三方资助项目）的收购框架条件发生了变化。随着“地平线2020”框架计划的出台，欧盟改变了其资助条件。自此以后，管理费用不再按实际金额报销，而是仅按合格支出的 25% 的固定费率报销。此外，各种国家和欧盟资助计划都要求受助人做出贡献。这代表着一个特殊的挑战，因为与例如 IHP 相比，例如，弗劳恩霍夫研究所不允许以成本为基础提供这些项目，而只能在额外支出的基础上提供。在国家和地区的资助计划中，即使是按支出方式计费，也要求机构作出贡献的计划有所增加。
评估人脑和人工神经网络之间的分层对应关系：评论
简单的摘要：受人脑启发的人工神经网络已在多个任务领域表现出人类水平的表现，这使他们令人兴奋地将他们恢复了有关人脑的神经科学家的可能性。但是，由于结构和计算的固有差异，人工神经网络无法直接与大脑进行比较。在这里，我们回顾了迄今为止研究人员所采取的多种方法来评估两者之间的对应关系，该方法跨越了多个分析（节点，层，网络和行为）。在调查这些方法时，我们注意到了一些发现的见解，它们的局限性以及未来的研究领域，这些研究领域正在迅速发展，几乎没有建立的标准和实践。我们的目的是提供系统化的概述和指导，以在此新兴领域建立一个纯粹的理论和方法论框架。
Opers、q-Langlands 对应和量子
摘要。Gaudin 模型的 Bethe 拟设方程解与具有额外结构的射影线上的算子联络之间的关系给出了几何朗兰兹对应关系的一个特例。在本文中，我们描述了 SL(N) 的这种对应关系的变形。我们引入了算子的差分方程版本，称为 q -算子，并证明了 XXZ 模型的 Bethe 拟设方程非退化解与射影线上具有正则奇点的非退化扭曲 q - 算子之间的 q -朗兰兹对应关系。我们表明，XXZ 自旋链和三角 Ruijsenaars-Schneider 模型之间的量子/经典对偶可以看作是 q -朗兰兹对应的一个特例。我们还描述了 q -算子在部分旗簇余切丛的等变量子 K 理论中的应用。
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
Arene 对应用技术大学使用人工智能的建议
• 启用：必须提供人工智能工具，并且必须向教职员工和学生指导其使用。 • 指导：人工智能工具的使用必须符合良好的科学实践。 • 确保平等：人工智能工具的使用不得影响对学生、教职员工或其他利益相关者的平等待遇。 • 共享信息：向利益相关者传达人工智能工具的能力、局限性和用途 • 培训：应用科学大学必须培训学生和教职员工负责任地使用人工智能工具。 • 确保：使用人工智能系统存在泄露敏感信息和侵犯版权的风险。应用科学大学必须识别数据保护风险并适当处理敏感数据。 • 跟踪该领域的发展：作为应用科学大学，监测人工智能技术的发展并了解影响应用科学大学人工智能使用的新实践。如有必要，应用科学大学将评估和更新其道德和操作说明，以符合最新趋势和最佳实践。只要有可能，应用科学大学就会在参与有关人工智能道德使用的更广泛讨论和参与该领域组织为促进负责任地使用人工智能而开展的倡议时，在国家层面上影响此事的发展。• 监控使用情况：通过公开渠道收集有关人工智能使用的反馈并报告缺陷，应用科学大学促进了开放性并在其社区中发展人工智能的使用。
CSU 课程代码和对应的 CIP 代码
该项目侧重于将生物科学、生物化学和遗传学应用于制备新的和改良的农业、环境、临床和工业产品，包括微生物、植物和动物的商业开发。包括生物信息学、基因鉴定、系统发育学和比较基因组学、生物无机化学、免疫测定、DNA 测序、异种移植、基因工程、工业微生物学、药物和生物制剂开发、基于酶的生产过程、专利法、生物技术管理和营销、适用法规和生物技术伦理方面的指导。
ec对应用生物技术的新发展的授权...
II。 对生物技术的新危害/风险的意见应用于当前和近市场动物的生物技术发展以及当前EFSA风险评估指南的是否适用，涵盖了分子表征，食品饲料安全与福利以及环境影响以及环境影响II。对生物技术的新危害/风险的意见应用于当前和近市场动物的生物技术发展以及当前EFSA风险评估指南的是否适用，涵盖了分子表征，食品饲料安全与福利以及环境影响以及环境影响
相干态的乌尔曼相和乌尔曼-贝里对应关系
Berry相[1]通过绝热循环过程后获得的相位揭示了量子波函数的几何信息，它的概念为理解许多材料的拓扑性质奠定了基础[2–13]。Berry相理论建立在纯量子态上，例如基态符合零温统计集合极限的描述，在有限温度下，密度矩阵通过将热分布与系统所有状态相关联来描述量子系统的热性质。因此，将Berry相推广到混合量子态领域是一项重要任务。已有多种方法解决这个问题[14–21]，其中Uhlmann相最近引起了广泛关注，因为它已被证明在多种一维、二维和自旋j系统中在有限温度下表现出拓扑相变[22–26]。这些系统的一个关键特征是 Uhlmann 相在临界温度下的不连续跳跃，标志着当系统在参数空间中穿过一个循环时，底层的 Uhlmann 完整性会发生变化。然而，由于数学结构和物理解释的复杂性，文献中对 Uhlmann 相的了解远少于 Berry 相。此外，只有少数模型可以获得 Uhlmann 相的解析结果 [ 22 – 30 ] 。Berry 相是纯几何的，因为它不依赖于感兴趣量子系统时间演化过程中的任何动力学效应 [ 31 ] 。因此，Berry 相理论可以用纯数学的方式构建。概括地说，密度矩阵的 Uhlmann 相是从数学角度几乎平行构建的，并且与 Berry 相具有许多共同的几何性质。我们将首先使用纤维丛语言总结 Berry 相和 Uhlmann 相，以强调它们的几何特性。接下来，我们将给出玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的解析表达式，并表明当温度趋近于零时，它们的值趋近于相应的 Berry 相。这两种相干态都可用于构造量子场的路径积分 [32 – 37]。虽然单个状态中允许有任意数量的玻色子，但是泡利不相容原理将单个状态的费米子数限制为零或一。因此，在玻色子相干态中使用复数，而在费米子相干态中使用格拉斯曼数。玻色子相干态也用于量子光学中，以描述来自经典源的辐射 [38 – 41]。此外，相干态的Berry相可以在文献[ 42 – 45 ]中找到，我们在附录A中总结了结果。我们对玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的精确计算结果表明，它们确实携带几何信息，正如完整概念和与 Berry 相的类比所预期的那样。我们将证明，两种情况下的 Uhlmann 相都随温度平稳下降，没有有限温度跃迁，这与先前研究中一些具有有限温度跃迁的例子形成鲜明对比 [ 22 – 30 ] 。当温度降至零度时，玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相接近相应的 Berry 相。我们对相干态的结果以及之前的观察结果 [ 22 , 24 , 26 ] 表明，在零温度极限下，Uhlmann 相还原为相应的 Berry 相。