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将量子化学动力学问题映射到旋转 -
摘要：化学，材料，生物学和大气特性的准确计算确定对广泛的健康和环境问题具有关键影响，但受量子机械方法的计算缩放的限制。量子化学研究的复杂性是由电子相关方法的陡峭代数缩放和研究核动力学和分子灵活性的指数缩放。迄今为止，将量子硬件应用于此类量子化学问题的问题主要集中在电子相关性上。在这里，我们提供了一个框架，该框架可以通过将它们映射到量子自旋晶格模拟器来解决量子化学核动力学。使用短的氢键系统的示例情况，我们在单个出生的 - oppenheimer表面上为核自由度构建了哈密顿量，并显示如何将其转化为广义的伊辛模型汉密尔顿。然后，我们演示了一种确定局部领域和自旋 - 自旋耦合的方法，以相匹配分子和自旋晶格哈密顿量。我们描述了一项协议，以确定来自天生的 - oppenheimer潜力和核动能运算符的伊斯兰汉密尔顿的现场和相互耦合参数。我们的方法代表用于研究量子核动力学的方法的范式转移，开放了使用量子计算系统解决电子结构和核动力学问题的可能性。
培养性阴性感染性心内膜炎，具有非典型表现和散布的多器官栓塞
感染性心内膜炎（IE）由于危及生命的并发症，包括各种器官的全身性栓塞，与高发病率和死亡率高9-30％有关。并发症在释放阳性病例中更为常见。在培养基中，系统性栓塞，尤其是在单个患者中发生多机器人介入非常罕见。 这种状况可能会大大增加医院的死亡率，并在诊断和管理中构成独特的Chal lenges。 我们提出了一个14岁女性的案例，她呈现出一个周的含糊左上象限和发烧的一周历史。 在演讲中，她完全有意识，但带有败血性冲击的迹象，需要血管收缩的支撑和给予广谱抗生素。 有广义的腹部压痛。 腹部超声显示脾脏的地理性低技术性，小肠壁增厚。 对比增强的计算机断层扫描（CECT）腹部用缺血性小肠证实脾脏和肾脏梗塞。 经胸膜超声心动图显示在二尖瓣处的植被。 她在入院期间出现严重的头痛。 CT头和常规的脑血管造影表现出破裂的霉菌性动脉瘤。 她的所有血液培养结果在整个入院过程中持续呈阴性，这可能是由于样本收集之前的抗生素启动。 尽管文化产生了负面的文化，但如上所述，她对各种器官发展了传播的倾向。 一个月后进行二尖瓣更换。在培养基中，系统性栓塞，尤其是在单个患者中发生多机器人介入非常罕见。这种状况可能会大大增加医院的死亡率，并在诊断和管理中构成独特的Chal lenges。我们提出了一个14岁女性的案例，她呈现出一个周的含糊左上象限和发烧的一周历史。在演讲中，她完全有意识，但带有败血性冲击的迹象，需要血管收缩的支撑和给予广谱抗生素。有广义的腹部压痛。腹部超声显示脾脏的地理性低技术性，小肠壁增厚。对比增强的计算机断层扫描（CECT）腹部用缺血性小肠证实脾脏和肾脏梗塞。经胸膜超声心动图显示在二尖瓣处的植被。她在入院期间出现严重的头痛。CT头和常规的脑血管造影表现出破裂的霉菌性动脉瘤。她的所有血液培养结果在整个入院过程中持续呈阴性，这可能是由于样本收集之前的抗生素启动。尽管文化产生了负面的文化，但如上所述，她对各种器官发展了传播的倾向。二尖瓣更换。由于颅内出血，计划的二尖瓣手术延迟了，她进行了颅骨切除术以去除凝块。在随访期间，她的康复良好，没有心力衰竭迹象或重大损害生活质量。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（3）：363-366。 doi：10.47836/mjmhs.20.3.49马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（3）：363-366。 doi：10.47836/mjmhs.20.3.49
通过多尺度线性回归建模从全球数字高程模型中提取建筑区域的广义垂直分量
使用线性最小二乘回归技术，以 250 米的空间分辨率概括了经多尺度卷积、形态和纹理变换过滤的免费数字高程模型 (DEM) 全球数据中建筑区的垂直分量估计值。选择了六个测试案例：香港、伦敦、纽约、旧金山、圣保罗和多伦多。根据 60 种线性、形态和纹理过滤组合以及不同的概括技术，对五个全球 DEM 和两个 DEM 复合材料进行了评估。引入了四种广义的建筑区垂直分量估计值：平均建筑总高度 (AGBH)、平均净建筑高度 (ANBH)、建筑总高度标准差 (SGBH) 和净建筑高度标准差 (SNBH)。研究表明，ANBH 和 SNBH 给出的净 GVC 最佳估计值总是比 AGBH 和 SGBH 给出的相应总 GVC 估计值包含更大的误差，无论是平均值还是标准差。在本研究评估的源中，使用单变量线性回归技术估计建筑区 GVC 的最佳 DEM 源是使用联合运算符 (CMP_SRTM30-AW3D30_U) 的 1 弧秒航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM30) 和先进陆地观测卫星 (ALOS) 世界 3D-30 米 (AW3D30) 的组合。使用 16 颗卫星开发了一个多元线性模型
心理评论 - 注意力与工作记忆实验室
当今大多数心理学家对“智力”一词的理解本质上是一个差异性概念。最广为接受的智力结构描述是赫布-卡特尔-霍恩-卡罗尔（HCHC）模型（Brown，2016；Carroll，1993；McGrew，2009；见图 1），该模型将智力归因于一个层次结构。在最低层次上，特定技能和狭义的认知能力可能会对不同的认知任务产生影响。在第二层次上，更具普遍性的广义能力因素有助于解释为什么某些任务彼此之间的关联比与其他任务的关联更紧密。这些广义的能力是相关的，这种常见的、任务一般性的变异性在该模型层次结构的顶端表示为一般智力，通常表示为 g 或 g 因子。 g 因子解释了为什么所有认知任务都倾向于相互关联，这种模式被称为正流形（Carroll，1993；McGrew，2009）。尽管人们对智力结构有着广泛的共识，但对于导致智力个体差异的因果因素，人们的看法却不太一致。智力差异的一个主要解释是人们完成基本认知操作的速度不同，这被称为信息处理速度或处理速度。另一个可能的解释是执行注意力或避免分心、集中注意力和保持注意力的能力不同，有时也称为“认知控制”或“执行功能”。
太空、冰和宇宙法律提案
摘要 随着北极等受气候变化影响最严重的空间环境恶化加剧，以及人为环境问题延伸到地球轨道，国际法面临着一些前所未有的挑战。围绕这一问题的大部分法律对话都是抽象的，因此没有关于立法方法和实际应用的确切建议。在本文中，我认为当前与北极和外层空间相关的治理先于对这些空间的理解。批判后人类主义和其他方法指出，人体与环境之间一直存在着严格的界限。国际法的形式主义教义推论加剧了这些界限。我建议用一个广义的术语来制定立法：宇宙法。宇宙法提案挑战了人造和非人类“法律”——科学法律和社会法律——之间的区别，并质疑两者的基础决定因素。因此，我在本文中提出的框架要求对立法的准确性进行新的近似，这可以通过更大的跨学科性和对本体论多元化的接受来实现。本文分为两个较大的部分。第一部分重点关注两个环境问题：A）北极的温室气体（GHG）排放和B）轨道碎片。第二部分主张在未知的背景下建立不同的法律本体论和人类的自我理解。它提出了“宇宙法性”，试图近似地包容和代表“一切被认为是非人类的东西”。
使用灵活的建模方法对钥匙红葡萄酒质量分子的气候变化浓度进行建模
葡萄（Vitis Vinifera）组成是葡萄酒质量的天气依赖性决定者。随着气候变化的变化，我们可以预期葡萄酒品质的变化。为了了解这一点的程度，我们构建了路径模型，以创建一个广义的赤霞珠葡萄质量模型，重点是六个重要分子基团的总浓度（糖，pH，苯酚，单宁，单宁，黄酮，黄酮，花青素）。路径模型在统计上使用一系列因模型将因素连接到输出。因此，这种建模方法将输出从一个模型中获取，并将其作为链条将其放入下一个模型中。通过改变气候输入，我们可以模拟气候变化如何影响葡萄的最终成分。我们探讨了几种气候变化情景下组成变化的影响：通过将气候输入更改为路径模型，光，温度和降雨的变化。我们发现，在中等项目的气候变化（RCP4.5和SRES A2和B2的组合）下，我们期望糖浓度更高，酸度较低（中性pH）和较高的总芳族化合物（单宁，酚，酚，黄酮醇和若虫）。我们还发现，成熟的早期开始会导致相同的结果。这两个结果的结合表明，将来有更多与风味相关的化合物，尤其是单宁通常具有更大的衰老潜力的潜力。
招聘
-------------------------------------- 背景 管理、经济与科学学院 (FGES) 正在招聘一名计算机科学讲师研究员，签订一份永久合同，作为尽快填补职位的一部分。 FGES 提供 10 个执照、13 个硕士和专业执照，涉及科学、管理、会计和经济学领域，以及双课程的 CUPGE 课程。该校每年招收 2,400 名学生。学生支持（积极教学、学生生活、个人发展和专业化）和国际化是大学更广泛使命的一部分，即培养能够适应、创新并成为积极和负责任的公民的专业人士。通过教学、研究和学习传播科学文化和向社会经济界开放也是我们的优先任务。 FGES 研究部门致力于广义的智慧和可持续城市，包括四个主要轴线：能源效率挑战、组织和财务外标准、数字化转型以及可持续城市和生物多样性。它汇集了约三十名成员。里尔天主教大学是一所多学科大学，拥有 40,000 名学生，下设 5 个学院（法学、文学与人文科学、医学与助产、管理、经济学与科学、神学），20 个学院和研究所，包括医学院和准医学院、社会学院、高等管理学院，一个医院集团，以及近 50 个研究团队，共有 650 名教师研究员。
过敏测试和免疫疗法
过敏性疾病，例如过敏性鼻炎（花粉症），食物过敏和特应性皮炎（湿疹）影响了美国超过5000万人，并且是慢性病的第6个主要原因。1过敏是人体免疫系统对异物物质，即过敏原的反应。免疫系统会对过敏原暴露产生免疫球蛋白E（IgE）抗体。过敏性或高敏性疾病可能通过广义的全身反应以及人体任何器官系统中的局部反应表现出来。反应可能是急性，亚急性或慢性，即时或延迟的，可能是由许多冒犯的药物引起的，其中可能包括花粉，霉菌，灰尘，螨虫，动物皮屑，刺痛昆虫毒液，食物或药物。过敏测试，结合使用病史和体格检查，对于区分过敏性疾病与其他类型的疾病并指导治疗可能是必要的。过敏测试是为了验证或排除IgE介导的超敏反应的存在并鉴定导致过敏原。过敏测试可以广泛细分为体内或体外程序。体内程序通过将IgE特异性过敏原施用到患者上或附近并监测患者的生理反应来确定特定IgE的存在。体内方法论包括皮肤过敏测试（例如，皮肤刺/穿刺测试，皮肤刮擦测试，皮内测试，皮肤贴剂测试和皮肤终点滴定），照片补丁测试，支气管挑战，挑衅测试和食物
数据驱动的可参数化生成对抗网络，用于合成数据的增强超声波传感器信号
在复合材料（例如纤维金属层压板（FML））中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波（GUW）或X射线影响通常用于检测这些损害，但它们的解释仍然存在，在非破坏性测试（NDT）和结构健康监测（SHM）中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害，但是实验训练数据缺乏差异，统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型，模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而，通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明，由于过多的约束和简化，尤其是在非同质的材料，复合材料和层板的情况下，由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展，例如生成对抗（神经）网络（GAN）[1]，通常是由大量生成过程驱动的，包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2]，确定损坏大小，位置，位置，定位，传递器位置，材料，材料，材料，材料，材料，材料，材料。这些新体系结构旨在通过使用
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。