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量子力学需要波 - ...
波功能的崩溃的假设位于微型，量子世界和宏观世界之间。由于这种相互的位置，无法用量子力学（QM）的形式来检查崩溃过程，而经典力学也不是。这个事实使一些物理学家提出对QM的解释，以避免这种假设。但是，使用的常见程序是使背心与QM形式主义不相容。目前的工作讨论了最受欢迎的解释。表明，由于这样的假设，这些解释失败了，即预测与QM预测不同的一些实验结果。尽管如此，特别关注S. Gao的提案，这是唯一解决并试图解决明显和重大矛盾的提案。证明了几个定理是在QM中表明崩溃的假设。尽管无法解释量子形式主义，但不能否认这个假设，否则得出的结论是不同意QM的。在这里也证明了“距离崩溃”的想法是有问题的，尤其是在相对论中，这是一种误解。也就是说，在两个量子系统的纠缠中，假设其中一个系统的测量（伴随着该系统在其一个状态上崩溃）也会崩溃另一个系统，而没有测量第二个系统，这导致了矛盾。
欧洲的翻新波
1。b构建建筑物的翻新工程在我们大陆的文化多样性和历史上既独特又异质。，但毫不奇怪，它也很旧，变化很慢。2001年之前建造了超过2.2亿个建筑单元，占欧盟建筑股票的85％。今天存在的85-95％的建筑物仍将站在2050年。大多数现有建筑物中的大多数不是节能的1。许多人依靠化石燃料用于加热和冷却，并使用旧技术和浪费的电器。能量贫困仍然是数百万欧洲人的主要挑战。总体而言，建筑物约占欧盟总能源消耗的40％，而能源2的温室气体排放量的36％。COVID-19危机也使我们的建筑物变得更加尖锐，它们对我们的生活和脆弱性的重要性。在整个大流行中，房屋一直是数百万欧洲人的日常生活的重点：远程办公的办公室，儿童和学生的托儿所或教室，用于许多用于在线购物或下载娱乐的枢纽。学校必须适应远程学习。医院基础设施一直处于严重的压力下。私人业务必须重新调整社会疏远。长期以来，大流行的某些影响可能会继续持续，从而对我们的建筑物及其能源和资源概况产生新的需求，从而进一步增加了对它们进行大量翻新和大规模翻新的需求。由于欧洲试图克服COVID-19危机，翻新提供了一个独特的机会，可以重新考虑，重新设计和现代化我们的建筑物，以使其适合绿色和数字社会，并维持经济复苏。与1990年相比能源效率是行动的重要组成部分，建筑部门是必须加强努力的领域之一。要达到55％的减排目标，到2030年，欧盟应将建筑物的温室气体排放量减少60％，最终能源消耗量增加14％，并使供暖和冷却的能源消耗量达到18％4。因此，欧盟迫切需要专注于如何使我们的建筑物更节能，更少的碳密集型
安杰洛·坎格洛西博士
3. 工作经历 1997-2018 英国普利茅斯大学 人工智能与认知教授（2006-2018） 学院研究主管 - 相当于副主任/研究主任（2016-18） 讲师（2004-06），首席讲师（2002-04），高级讲师（1998-2002），讲师（1997-98） 2015- 客座教授：普利茅斯大学（2018-20）；米兰天主教大学（2019-20）；曼彻斯特大学（2018）；东京早稻田大学（2016）；萨萨里大学（2017）；墨西拿大学 (2015) 2010-18 顾问，Scisys Ltd（空间和国防工业机器学习） 2004-06 兼职研究员，认知科学与技术研究所，CNR 国家研究委员会罗马 1996 南安普顿大学访问学者，认知科学中心 (S. Harnad 教授) 1994-95 加州大学圣地亚哥分校访问学者 (J. Elman 教授；W. Kristan 教授) 1993-97 认知科学和心理学课程助教 (热那亚大学；锡耶纳大学) 1992-97 研究合作伙伴，心理学研究所，意大利国家研究委员会 1992-94 信息技术实验室研究助理，阿莱尼亚 - 芬梅卡尼察，罗马
洛厄尔小学
•集体效力是我们员工的核心价值。因此，我们致力于将所有学生视为我们的学生，而不论课堂安置如何。我们努力建立学生与学校所有成年人之间的信任关系，因此学生在艰难或需要帮助时感到安全地交流。员工将在多个环境中可见，并与所有学生积极互动。•我们将在所有学校环境中提供一致的I PBIS实践，并认可学生何时达到这些期望；我们将为在所有环境中都需要更需要实现个性化目标的学生提供更多的机会。•教室将有休息区域以支持学生自我调节。•我们将通过早上会议，辅助框架和基于证据的SEL教学来培养教室中的协作和社区。•我们将教学学生关于毅力的力量，并使用语言和反馈，使所有学生通过强调成长的心态来将自己视为有能力的学习者。•我们将教授和促进个人应对技巧和策略，以及反思性的解决问题和恢复性实践。•我们将拥有肯定多种身份的学习经验，包括种族，种族和语言。我们将确认并包括基本语言，并努力提升个人的家庭优势和故事。•我们将制定日程安排和人员，以促进包容并支持我们的信念，即所有学生首先都是普通教育学生。•我们将利用Coteaching框架为课堂上的多个成年人提供建立关系，并提供频繁的小组和1-1的支持。
伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
