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面向21世纪教育的未来社会学习环境的属性
摘要 在过去的二十年里，全球高等教育经历了一场重大的变革，被称为“学术进化”。其中，信息和通信技术（ICT）的广泛利用，明确提到人工智能（AI）、数字化、自动化和物联网（IoT），阐明了工业 4.0 一词。此外，信息通信技术在教学中的应用促进了一种被称为联通主义的新学习理论。因此，需要制定一个理想且兼容的社会学习环境分类以适应新的学习理论，这可以增强学习者在正式授课时间之外进行的非正式学习。因此，本研究旨在寻找影响学习者对社会学习空间偏好的因素。我们进行了一项定性研究，以调查学习者对理工学院社会学习空间的偏好属性。一份包含 39 个问题的改编问卷被发放给来自马来西亚三所理工学院的 300 名理工学院学生。具体来说，使用 IBM SPSS 版本 22 的探索性因子分析 (EFA) 对数据进行了分析。本研究结果推荐了六种社会学习空间偏好属性的类型学，作为具有两个基本维度的多维构造：物理偏好和社会偏好。研究结果有助于重新设计和规划高等教育机构的社会学术学习空间，以加强面向 21 世纪教育的教育。关键词：社会学习空间、非正式学习、城市校园规划、21 世纪教育、学习者的偏好属性、学习环境
黑洞信息悖论：全知是宇宙的基本属性吗？
我们试图研究解决黑洞信息悖论的本体论方面。我们对这一悖论的解决产生了几个现在对我们理解量子力学至关重要的概念，这些概念指出所有信息都是守恒的，即使是在量子层面上。如果量子信息是守恒的，永远不会被抹去或摧毁，那么这表明所有信息至少在理论上、最终都是可以从宇宙的事件视界中检索和了解的。从本体论上讲，这支持了宇宙中所有信息的储存库因此必须存在的论点。在此，我们追溯了这一争论的步骤，并得出结论，我们对宇宙的理解指向一个无所不知的实体的存在。
基于生物的弹性体的合成，属性，应用和回收的最新发展
1个可持续制造的高级材料研究所，墨西哥QUERETARO 76130的蒙特雷技术； gabriel.luna@tec.mx 2国立高等教育学院，莫雷利亚单位，梅Xico国家自主大学，前通往Tzcuaro No. div>8701，上校）; MONSERRAT_RAMIREZ@TEC.MX（M.R.-M。）5分析与环境化学系，西南研究所，美国圣安东尼奥市Culebra Road 6220，美国德克萨斯州78238，美国； alice.yau@swri.org *通信：mburelo@tec.mx（m.b。）; cdtrevino@tec.mx（C.D.T.-Q） div>
在控制中使用量子计算机：间隔矩阵属性
摘要 - Quantum Computing提供了一个强大的框架，用于解决经典棘手的计算问题。本文的目的是探索使用量子计算机来解决系统和控制理论中相关问题的使用。在最近的文献中，已经开发出不同的量子算法来应对二进制优化，该二进制优化在各种控制理论概率中起着重要作用。作为一个典型的例子，我们考虑了量子计算机上的间隔矩阵属性（例如非单星性和稳定性）的验证。我们提出了解决这些问题的量子算法，并研究了其在模拟中的性能。我们的结果表明，量子计算机为控制提供了一种有前途的工具，该工具的适用性在进一步的计算复杂问题上仍有待探索。
6G 用例和分析 - 在文档属性中插入标题
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SoK：通过建立安全设计属性来分析软件供应链安全性
本文系统化了有关安全软件供应链模式的知识。它确定了软件供应链攻击的四个阶段，并提出了安全供应链所必需的三个安全属性：透明度、有效性和分离性。本文描述了当前的安全方法并将其映射到所提出的安全属性，包括研究思路和实践中的供应链案例研究。它讨论了当前方法相对于已知攻击的优缺点，并详细介绍了为确保软件供应链安全而提出的各种安全框架。最后，本文强调了以参与者和运营为中心的供应链安全技术中的潜在差距。
人类获得的心脏增强剂与物种特异性的心脏属性有关
心脏是发育最先的重要器官，它已经调整了其大小、结构和功能，以适应各种动物的循环需求。尽管心脏发育由相对保守的转录/染色质调节器网络控制，但人类心脏如何进化出物种特异性特征以维持足够的心输出量和功能仍有待确定。在这里，我们通过比较表观基因组分析展示了在心脏发生过程中在人类中获得活性的增强子和启动子的识别。这些顺式调节元件 (CRE) 与参与心脏发育和功能的基因相关，可能解释了人类和小鼠心脏之间的物种特异性差异。支持这些发现的是，与人类心脏表型/疾病特征相关的遗传变异，特别是人类和小鼠之间的差异，
sanjay Kumar博士在鱼类中的声学 - 属性系统
来自神经局器官的神经瘤细胞。神经瘤器官是侧线系统的受体成分。每个神经膜器官都包含两种类型的细胞。受体细胞是梨形的，聚集在中间形成簇，而支撑细胞则长而细长，并围绕受体排列以形成神经瘤器官的周围。每个感觉细胞在顶端都带有类似感觉过程的头发。头发包含许多（约20-25）小立体胶质和一个边缘的大型运动圆膜，这些凝乳块将被神经瘤细胞分泌并突出到水中。其余的毛细胞在朝向运动过程上方向两极化。由水在水中运动引起的任何碎杯的任何位移都会转化为去极化并诱导受体潜力。受体毛细胞的基础末端继续进入VII，IX和XTH颅神经的轴突纤维。
MPAR-RCNN：具有属性识别的多人检测的多任务网络
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务，应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象，需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法，其中准确的预测取决于高级特征提取技术，例如感兴趣的区域（ROI）池。为了满足这些要求，在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类，这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架，旨在将多人属性识别（MPAR）纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN，该框架通过空间意识到的，共享的骨干，促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络（R-CNN）不同，该网络（R-CNN）分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类，MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的（用于事件识别的Web图像数据集）数据集上进行了验证，提出的模型展示了对当前最新ART（SOTA）体系结构的改进，展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。
我们信任政府吗？尼日利亚的Covid-19疫苗犹豫和接受的属性
摘要：目标：必须接种疫苗的大部分人口以实现牛群的免疫力。因此，疫苗接种计划的成功取决于接受程度。本研究旨在通过评估公众接种疫苗的意愿来了解尼日利亚的Covid-19-19-19疫苗接受和犹豫。研究设计：这是一项基于人群的横断面研究。数据是通过结构化的在线调查得出的。方法：2021年3月，使用结构化在线问卷进行了一项横断面研究。调查表调查了参与者的人口统计学特征和COVID-19和COVID-19疫苗的感知。使用卡方的描述性统计和推论统计以及单变量的逻辑回归，以确定与接受Covid-19疫苗相关的因素。结果：在618名受访者中，有272名（44％）报告愿意接种疫苗。有趣的是，在不接受Covid-19-19的346名受访者中，不接受不接受的最高边际原因是对政府163（47.1％）缺乏信任，随后相信疫苗不安全67（19.4％），而没有足够的信息信息，没有足够的信息。此外，在统计学上，男性受访者和大学学位或更高的受访者