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在“无意识”状态下，我们真的无意识吗？重新审视常见假设
在意识科学领域，传统上将某些状态（例如慢波非快速眼动睡眠和深度全身麻醉）归类为“无意识”。虽然这种分类乍一看似乎合理，但仔细调查发现它并非如此简单。鉴于（1）（无）意识的行为迹象可能不可靠，（2）（无）意识的主观报告可能不可靠，以及（3）假定为无意识的状态并不总是没有报告的体验，我们有理由重新审视我们对“无意识状态”的传统假设。虽然这些问题并不新颖，而且可能部分是语义上的，但它们对科学进步和临床实践都有影响。我们建议，专注于提供更务实和更细致入微的不同实验条件特征的方法可能会促进该领域的清晰度，并帮助我们为未来的研究奠定更坚实的基础。
2020 年的疫情真的会引发范式转变吗？
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基于仿真的基于电线弧添加剂制造的过程参数优化
摘要在制造组件中使用电弧添加剂制造，需要特定的冷却时间来防止结构和几何畸变过热。目前，这些冷却时间是根据某些层间温度下的经验插入的，从而降低了可重复性，导致不需要的组件特性并增加了过程时间。在此贡献中，使用无效元素方法来计算添加性制造组件的温度演化。这允许优化过程参数，这些过程参数（在我们在此处的考虑中）是焊接速度和每一层的冷却时间，以减少总过程时间，同时实现了足够的组件属性。优化是使用无梯度的Nelder-Mead-Mead-Mead算法进行的，其中通过惩罚函数考虑了过程参数的某些约束。为了获得合理的仿真结果，预先使用实验数据对实验设置的温度依赖性传热进行了建模和校准。很明显，与无梯度优化过程结合使用的热元素模拟是对线弧添加剂制造进行优化的过程参数的合适数值工具。优化的过程参数满足了有关制造成分冷却的某些要求。此外，与手动选择的参数相比，优化参数可以显着减少过程时间。在我们的示例中，这约为48％。
分析用于仿真的最新四足球控制器
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器，制定指南，表明哪种控制器在哪种情况下更好，最后，实施一个示例决策策略，该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初，学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来，学生应创建必要的应用程序，以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景，该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标，以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后，学生应实施一种上下文感知的策略，该策略将能够在多个运动控制器之间切换，以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
生成式人工智能的使用是否真的有必要披露和认证？
新闻中充斥着有关生成式人工智能 (GENAI) 应用（如 ChatGPT）前景和风险的文章，这些应用根据从训练输入中学习到的模式创建文本或其他内容。根据作者的观点，未来看起来要么是乌托邦式的，要么是反乌托邦式的。但通常情况下，真相介于两者之间：GenAI 是一种既有好处又有风险的工具。无论人们的观点如何，这个魔咒都已经释放出来了。GenAI 应用被广泛使用，数十亿美元被投入到进一步开发这项技术。法律行业也不能免受这些发展的影响。律师已经在使用 GenAI 进行研究和起草文件，供应商也在将 GenAI 纳入电子取证工具中。它的用途只会继续激增。
在机器学习的支持下优化数据集成流程——真的可能吗？
多年来，人们已经观察到复杂的数据驱动系统广泛存在，例如医疗系统、智能农业和智能城市。这些系统产生大量高度异构的数据（又称大数据），需要集成这些数据以提供描述性分析或预测模型的各种应用程序。因此，数据集成 (DI) 架构在现代信息系统中是不可避免的，它们不断面临由复杂、快速到达和大量数据以及新兴数据工程技术带来的新挑战。DI 的一个共同目标是以统一的格式向最终用户提供异构且通常分布式的数据。研究和开发工作产生了一些标准的 DI 架构，即：（1）联合 [1] 和中介 [2]，（2）数据仓库 (DW) [3]，（3）lambda [4]，（4）数据湖 (DL) [5]，（5）数据湖屋 (DLH) [6]，（6）polystore [7]，以及 (7) 数据网格 / 数据结构 [8]。在所有上述架构中，来自异构和分布式数据源 (DS) 的数据通过集成层在集成系统中提供（通过虚拟或物化集成）。该层由复杂的软件实现，它运行所谓的 DI 流程（在数据仓库架构中又称为 ETL，在数据科学中又称为数据处理管道、数据整理或数据处理工作流 [9, 10]）。DI 流程是所有 DI 架构的核心元素。 DI 流程是复杂的工作流，由数十到数千个任务组成。这些任务负责从 DS 中提取数据、将数据转换为通用模型和数据结构、清理数据、删除缺失、不一致和冗余的数据项、集成数据并将其加载到中央存储库（即 DW、DL 或 DLH）中，或使其在虚拟集成架构（即联合、中介、多存储或数据网格）中可用。DI 流程由专用软件管理，称为 DI 引擎（DW 架构中的 ETL 引擎）。
800 V 电动汽车转型：HIL 仿真的关键作用
关于电池化学，目前电动汽车电池组使用的是具有液体电解质的锂离子 (Li-ion) 电池。固态电池是另一种选择。锂仍然是必需的，但对于相同的电池能量密度，锂的数量较少，而且由于电解质不是液体，因此火灾风险降低。充电也很快，需要注意的是，许多电动汽车制造商都提到“充电 80% 的时间”，原因是最后 20% 的充电可能需要很长时间。事实上，随着电池的退化，它们可能永远无法接受最后 20% 的电量——而无法接受超过 80% 的电量在汽车领域被认为是锂离子电池的寿命终结。事实上，固态电池是锂离子电池的有力替代品，2023 年，丰田宣布计划在 2027 年前大规模生产电动汽车固态电池。钠离子电池是另一种替代电池技术。尽管现阶段尚未开发，但预测到 2033 年钠离子电池将占全球电动汽车市场的 6%。
为什么Ettore Majorata发明了“ Majoraana Neutrino”，而中微子真的是“ Majoraana”？
摘要：在1930年，单个β衰减的情况极为困难。带有电荷z的元件对Z+1充电的衰减，并通过节能，需要通过能源保存，发出的电子的固定能量，而不是从零延伸到最大值的测量连续体。为了解决这个问题，沃尔夫冈·保利（Wolfgang Pauli）将他从苏黎世的著名信发送给了在图宾根（Tübingen）的一次会议，他建议在beta衰减中创建了第二个极低的粒子，即“中子”。后来，在检测到“中子”之后，Enrico Fermi称此粒子为“中微子”。在1937年，在意大利建立了新量子力学领域的三把椅子。Fermi是选拔委员会主席。令人惊讶的是，在短名单结束后 - 埃托尔·马拉纳纳（Ettore Majorana）居住在罗马一家人的一家公寓里，他申请了其中一位椅子。费米宣布他是最好的候选人，必须送给主席。Fermi成功获得了那不勒斯的第四椅。要争夺主席，Majoraana必须提交论文。这是著名的“主要中微子”出版物。他表明，狄拉克方程的解会使中性效率是粒子及其自身的反粒子，即“ ma-jorana nutrino”。如果中性效率与其反粒子不同，我们称其为“狄拉克粒子”。在1937年11月，他被任命为那不勒斯的主席。关键字：Ettore Majorana，Majoraana Neutrino，Dirac粒子，β衰减。
