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量子光学的模式和状态
几十年前，量子光学元件通过表现出没有经典等效的光线而成为物理的新领域。第一次研究涉及仅涉及一种或两种模式的电磁场的单个修饰，挤压状态，双束和EPR状态。然后，量子光的性质的研究沿越来越复杂和丰富的情况的方向发展，涉及许多空间，时间，频率或极化模式。实际上，电磁场的每种模式都可以视为单个量子的自由度。然后，使用非线性光学器件的技术进行逐步不同的模式，从而以受控的方式构建量子网络（Kimble，2008），其中节点是光学模式，并且赋予了强大的多部分纠缠。此外，此类网络可以很容易地重新发现，并且仅受到弱分解。他们确实打开了许多有前途的光学通信和计算观点。由于麦克斯韦方程的线性性，两种模式的线性叠加是另一种模式。这意味着“模态叠加原理”与常规量子状态叠加原理握手。本评论的目的是表明以全球方式考虑多模量子光的这两个方面的兴趣。确实使用不同的模式集可以在不同的角度考虑相同的量子状态：一个给定的状态可以纠缠在一个基础上，以另一种分解。我们将证明存在一些属性，这些属性在选择模式的基础选择方面存在不变。我们还将提出找到描述给定多模量子状态所需的最小模式集的方法。然后，我们将展示如何产生，表征，量身定制和使用多模量子光，考虑在这种光和两光子重合的光和模态方面的损失和放大的影响。切换到量子技术的应用程序，我们将在这篇评论中表明，不仅可以找到可能改善参数估计的量子状态，而且还可以找到这些状态“实时”的最佳模式。我们将最终介绍如何使用此类量子模态网络进行基于测量的量子计算。
南非、中国和刘易斯模式
1 就我个人而言，将这一主题应用于南非的种子是在半个多世纪前我发表的第一篇文章中播下的（Knight，1964 年）。在可能是我的最后一篇文章中，似乎应该重新讨论这个主题。随着民主的出现和良好的劳动力市场调查，我对南非的兴趣又重新燃起。这催生了几篇关于失业的文章，我认为这是南非的致命弱点（例如 Kingdon 和 Knight，2004 年、2006 年、2009 年）。与此同时，中国向外国学者开放，研究导向的家庭调查正在兴起。我的研究注意力越来越多地转向中国经济，例如关于城乡差距（Knight 和 Song，1999 年）、劳动力市场演变（Knight 和 Song，2005 年）以及中国快速增长的原因和后果（Knight 和 Ding，2012 年）的书籍。
巴巴多斯的气候经济政策模式
摘要：巴巴多斯等小岛屿发展中国家 (SIDS) 必须不断适应不确定的外部驱动因素。这些因素包括出口需求、旅游需求和极端天气事件。气候变化给外部驱动因素带来了进一步的不确定性。为了应对这一挑战，我们提出了一个以作者及其合作者之前的研究为基础的政策导向模拟模型。该模型旨在进行政策分析，遵循稳健决策 (RDM) 理念，即确定在广泛的外部变化中产生积极结果的政策。虽然该模型可以从进一步的开发中受益，但它说明了将气候变化纳入国家规划对小岛屿发展中国家的重要性。即使没有气候变化，出口和旅游需求的正常变化也会导致经济和外债走向不同的轨迹。随着气候变化，风暴灾害的增加增加了外债，因为生产资本的损失和重建的需要推动了进口。
第一次抗精神病药的处方模式
抗精神病药精神病（FEP）的抗精神病药物的抽象客观指南建议最初根据副作用概况选择药物，并在范围的下端进行剂量。我们的目标是在21年内描述FEP中抗精神病药物的模式，以改变临床准则和发展精神病（EIP）服务的专业早期干预（EIP）服务。在都柏林南县（人口187 000）和一家大型私立医院设置基于社区的心理健康服务。参与者包括465例FEP患者（146例流行病学研究（1995- 1999年）和319名专业EIP服务（2005- 2016年）。抗精神病药物治疗在研究进入时不超过30天。结果衡量标准这是对服务开发和不断变化指南的处方实践的描述性研究。结果是在早期队列的65％处方第一代抗精神病药，而EIP队列的4.3％。奥氮平最初是针对79.7％的EIP患者处方的。两种队列中药物的初始剂量通常较低（英国国家配方率≤50％（BNF）最高）（71％和78.6％）。所研究的人口统计学和临床因素并未显着影响抗精神病药的初始选择。单变量的逻辑回归分析表明，住院治疗设置与抗精神病药物的初始剂量（最大为50％）有关。但是，这些关联在多变量模型中没有看到。在与EIP服务交战的第一个月中，增加剂量需求与基线时全球功能较差，基线时更大的积极症状和住院治疗环境有关。结论第二代抗精神病药处方的主要占主导地位，但是在选择降低初始剂量时，通常会忽略指南。EIP服务应包括根据基于证据的准则优化药物的积极支持。
信息流模式的认知后果
yannickprie.net › docs › documents2006 PDF 1998 年 1 月 15 日 — 1998 年 1 月 15 日 自动化、数字飞机，指出该行业必须“守护......某种‘系统思维’在计算机科学领域不断发展。
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
识别并响应隐私模式
我们的项目旨在最大程度地减少隐私模式对加拿大青年的影响。以我们先前的研究为基础，记录了这些策略在青少年中流行的五个社交网站（SNS）（SNS）（Kelly＆Burkell，Review，2024a； Review，2024b），我们与38个加拿大青少年（13-17岁）（年龄为13-17岁）进行了四个焦点小组，以检查他们对他们对自私的认真对待社交媒体的经验，对他们进行了认真的认识。参与者表现出对界面设计如何在参与研究之前如何影响其隐私行为的认识水平较低。当提示专注于隐私 - 破坏SNS的各个方面时，青少年就可以确定广泛的隐私模式和抵抗的策略。我们还审查了评估用户对隐私模式的看法和回应的研究，并检查了加拿大，美国和欧盟的隐私模式调节方法。这项研究将有助于告知有效的监管框架和教育材料的开发，以帮助用户抵制这些策略。
通过保留图生成模式
最近，在广泛的图形挖掘任务中深入研究并应用了预训练和微调图神经网络的范式。它的成功通常是对训练和下游数据集之间的结构一致性的表现，但是，在许多现实世界中，这并不成立。现有的作品表明，在使用香草微调策略时，预训练和下游图之间的结构差异显着限制了转移性。这种差异导致模型过度适应预训练图，并在捕获下游图的结构特性时造成困难。在本文中，我们将结构差异的基本原因确定为前训练和下游图之间生成模式的差异。此外，我们建议G-T Uning保留下游图的生成模式。给定下游图G，核心思想是调整预训练的GNN，以便它可以重建G graphon w的生成模式。但是，已知Graphon的确切重新构造在计算上是昂贵的。为了克服这一挑战，我们提供了一个理论分析，该分析建立了一组替代图形子的存在，称为任何给定的Graphon。通过利用这些图形碱基的线性组合，我们可以有效地近似w。这一理论发现构成了我们模型的基础，因为它可以有效地学习图形碱基及其相关系数。与现有的al-gorithm相比，G-T Uning在7个内域和7个室外转移学习实验中表现出一致的性能提高。