XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瞥见
第4章aharonov-bohm效应和几何阶段
颗粒场相互作用的电动力学的有趣而遥远的方面涉及电磁电位！和A及其在带电颗粒的量子机械中的作用。在上一章中，考虑了使用矢量电位a的物质辐射相互作用（和相关光谱过渡）。当这些波穿过电势的区域时，了解量子机械粒子波的相位如何影响也很重要！和a为非零，而e和b为零。场和电势被认为是静态的。唯一的时间依赖性是由粒子运动引起的，这是如此轻微，以至于可以被视为，如下所述。尽管Aharonov-bohm效应是微妙的，但有望遇到的主要想法。效果直接与量子电动力学（QED）有关。对量规场理论是理论的，它是物理学的标准模型（其中一个适中的QED），并且可以瞥见弱力和强大的力量。对我们来说，其重要性是，当多原子分子的锥形相交通过细胞核的运动发挥作用（有时被包围）时，它与遇到的几何阶段具有不可思议的相似之处。aharonov-bohm效应（以下称为AB效应）是研究分子中圆锥形相交的良好发射点。与大多数科学发现一样，它在无数的先驱和互补研究中进入了进入。它不像正确的时间在正确的位置那样原始。通量量化与AB效应的磁性版本相似，由伦敦预测，由其他人精炼，并包含在1957年Bardeen，Cooper和Schrieffer传递的Fin ished产品中（BCS理论）。Ehrenberg和Siday在十年前（1949年）发表了一个现场结果。Yang和Mills的1954年Pre Scient论文将AB效应的U（1）量规对称性与SU（2）；本文为所谓的物理学标准模型提供了数学基础。David Bohm的1959年论文和他的研究生Yakir Aharonov是关于量子机械效应的，当粒子穿过
公开信：开放信：生物信息学研究所（BII）启动数字病理和人工智能时代：揭示AI数字病理学的未来
公开信：开放信：生物信息学研究所（BII）启动了数字病理学和AI的时代：在病理领域揭示了AI数字病理学的未来，我们发现自己处于一场非凡革命的伴奏中，一种是人工智能（AI）和数字病理（AI）和数字病理学的融合，是一个非常适合造型的人。令人兴奋地，我向您邀请您参加第八届数字病理学和AI大会：2024年的Asia，这是新加坡举行的一场聚会，有望阐明通往未来的道路，其中最先进的技术改变了临床病理学诊断的景观。这个问题不再是拥抱数字病理学，而是如何浏览这一变革性的旅程。突破性和创新思想在这一享有盛誉的活动中等待我们的交响曲将揭示医学进步的顶峰。数字病理和人工智能领域的领导者将融合以共享前卫解决方案，从而无与伦比的瞥见进入有望重塑医疗保健的技术进步的最前沿。在这种背景下，第8个数字病理学和AI大会：2024年亚洲，生物信息学研究所（BII）和全球参与者的合作努力。这次聚会超越了地理边界，在该领域汇集了先驱和有远见的人。您在此事件中的存在不仅是要求的；这是最重要的。您的专业知识和见解无疑将有助于国会的成功，促进合作和推动讨论，从而影响医疗保健的未来。加入我们：BII＆Global Gaint共同主持了第八个数字病理学和AI大会，这是新加坡10月10日至11日。请保存日期并加入我们的活动。有关任何查询，请发送电子邮件至khamini@global-engage.com和aisha_peng@bii.a-star.edu.sg。很快在新加坡见！最好的问候，生物信息学研究所
基于与任务环境相关的眼球运动的情境感知
摘要 近几十年来，情境意识这一主题一直受到人们的关注。冻结探测方法，例如情境意识全局评估技术 (SAGAT)，通常用于测量情境意识。本文旨在回顾 SAGAT 的有效性问题，并研究眼动是否是测量情境意识的有前途的替代方法。首先，我们概述了冻结探测方法的六个问题，例如冻结探测方法依赖于操作员能够记住然后明确回忆的内容。我们提出了一种基于人眼动与任务环境相关的情境意识操作化方法，以避免记忆中介和任务中断的不足。接下来，我们分析了实验数据，其中参与者 (N = 86) 被要求观察六个表盘的显示约 10 分钟，如果表盘指针超过阈值，则按下空格键。每隔 90 秒，屏幕就会变黑，参与者必须在纸上报告表盘的状态。我们评估了参与者的任务表现（检测到的阈值交叉百分比）与视觉采样分数（在阈值交叉期间瞥见的表盘百分比）和冻结探测分数的相关性。结果表明，视觉采样分数与阈值交叉水平（r = 0.31）和个人水平（r = 0.78）的任务表现相关。冻结探测分数较低，与任务表现的关联较弱。我们得出结论，SAGAT 概述的局限性阻碍了对情境意识的测量，情境意识可以通过与任务环境状态相关的眼球运动测量更有效地计算出来。目前的发现具有实用价值，因为眼动追踪摄像头和普适计算的进步减少了对 SAGAT 等中断性测试的需求。基于眼睛的情境意识是绩效的预测指标，其优势在于它可以通过实时反馈技术应用。
可持续未来的食品科学创新6月9日至1日
巴黎，充满活力的首都法国，是历史悠久的魅力与现代精致的和谐融合。坐落在塞纳河的河岸上，巴黎散发着一种独特的氛围，其标志性地标，迷人的街道和对艺术和文化的承诺。巴黎最具标志性的地标之一是埃菲尔铁塔，这是城市明信片完美的象征，可从其观察甲板中欣赏到壮丽的景色。塔周围的区域充满了活动，拥有众多咖啡馆，酒吧和餐馆，当地人和游客都聚集在活跃的气氛中。塞纳河河也是游艇游览的起点，使游客可以探索城市的水道。巴黎以其对文化和艺术的奉献精神而闻名，其广泛的博物馆，美术馆和历史古迹的网络为例。卢浮宫博物馆拥有令人印象深刻的艺术品收藏，跨越了几个世纪，并拥有著名艺术家的作品，例如Leonardo da Vinci，Michelangelo和Rembrandt。标志性的巴黎圣母院大教堂可瞥见哥特式建筑，而Sacréc– urbasilica可以从蒙马特的山顶地点欣赏城市的全景。在城市景点之外，巴黎为户外休闲和放松提供了充足的机会。历史悠久的卢森堡花园提供了一个和平的静修，并带有修剪精美的草坪，喷泉和雕塑，为游客提供了巴黎魅力的独特视角。同时，Tuileries Garden提供了对法国历史和花园设计的洞察力，使游客能够探索其宏伟的道路和历史特征。除了其文化景点之外，巴黎还为户外休闲和放松提供了充足的机会。是沿着风景如画的塞纳河银行漫步，探索城市的众多公园，还是在街上享受悠闲的自行车，巴黎为每个人提供了一些享受其历史悠久的魅力和现代精致的东西。
最佳运输和神经科学应用的进步
脑成像设备可以在多个空间位置和时间点中瞥见神经活动。此外，通常针对接受相同实验方案的多个个体进行神经影像学研究。推断基本来源是一个具有挑战性的反问题，只能通过以前的领域知识偏向解决方案来解决。在文献中已经提出了一些先前的假设，例如促进稀疏的密集解决方案或一次解决多个受试者的问题。但是，没有一个利用问题的特定空间几何形状。本论文的目的是尽可能地利用磁性数据的多主体，空间和时间方面，以改善逆问题的条件。到此为止，我们的贡献围绕三个轴：最佳传输（OT），稀疏的多任务回归和时间序列。的确，OT捕获措施之间的空间差异的能力使其非常适合根据大脑皮质表面上的形状和位置进行比较和平均神经激活模式。为了可扩展性，我们利用了最佳运输的熵公式，我们认为这有两个重要的缺失部分。从理论的角度来看，它没有封闭形式的分析表达式，并且从实际的角度来看，熵导致可被称为熵偏见的方差显着增加。第二，我们根据ot和稀疏的惩罚来定义多任务的先验，以共同解决多个受试者的逆问题，以促进空间相干的解决方案。我们通过研究多元高斯人来完成这个难题，我们会发现熵ot封闭形式，并提出了依据的算法来计算快速准确的最佳运输barycenters。我们的真实数据实验强调了使用OT作为先前的经典多任务回归惩罚的好处。最后，我们提出了一个损失函数，以比较和平均时空数据，该数据通过快速的GPU友好算法来计算跨空间相似的数据观察结果。
磁铁溅射的无定形硅– SIO2量化纳米胺
规格作为基于差异较小的材料的设计。除了折射指数外，材料还必须满足其他要求，其中的材料在波长范围内具有可忽略的损失。但是，在介电材料中，折射率和吸收边缘是连接的。[1]具有高折射率的材料在长波长下具有吸收边缘，而低折射率材料在短波长下具有吸收边缘。tio 2是具有最高折射率的介电材料，在频谱的可见范围（VIS）中，开始在≈400nm处发射。具有更高折射率的处置材料，而在VIS中保持透明，将具有广泛的实际相关性，因为它将允许使用层较低的层且整体厚度降低的干扰设计。如本文所示，纳米胺的沉积速率超过了TIO 2之一。预计厚度降低和高沉积速率都会导致涂料系统的生产率提高和制造成本降低。除了制造纳米酰胺外，一种将折叠指数与散装材料特性脱离的方法是扫视角度沉积，[2,3]中形成了柱状纤维结构，从而减少了有效的折射率。因此，将在散装层和具有相同材料的柱状结构的层面层之间发生干扰效应。[4,5]。在2016年[7]由于没有不同材料之间的接口，这打开了有趣的效果，例如板极化器或更高的激光损伤抗性。如参考文献所述，一种可比较的方法是由有机膜的离子蚀刻形成的自组织结构。再次，通过蚀刻降低了层的有效折射率，该蚀刻引入了局部和未定位的多孔结构。[6]如果将层用作抗反射设计中的最外层，则此效果是有益的。至于瞥见角度沉积，自组织层的缺点是对环境条件的敏感性提高。一个最近克服两个特征之间联系的概念是量化纳米胺（QNL）的，这是Willemsen，Jupé等人首次报道的。
Goldman/The Insight 文字记录 2:48 Jerry Lee “Biotech” 开场，Jerry 对着镜头讲话（预告片）。 00:00 JERRY：现在是最好的时机
高盛/The Insight 文字记录 2:48 杰瑞·李“生物科技”开场，杰瑞对着镜头讲话（预告片）。 00:00 杰瑞：现在是人类最好的时代。至少在医疗保健方面。 杰瑞（举起石板）：我是杰瑞·李，这是 The Insight。 画面：当杰瑞面对镜头时，观众能够瞥见幕后发生的事情。 00:11 我们正处于生物技术的黄金时代，我们看到了基因治疗、基因编辑、基因组医学一直到精准肿瘤学和生物工程领域的创新。有了这些技术，我们才刚刚开始生物技术的另一场革命。仅在一年时间里，我们就看到了 600 亿美元的生物技术股权融资。即使在去年，我们也看到了近 400 亿美元的生物技术融资。 00:42 今年到目前为止，只有 200 亿美元。因此，您可以看到，在我们的生物技术指数下跌近 60% 的情况下，生物技术创新在公开市场上获得融资是多么困难。00:56 并购对生物制药行业一直至关重要，有助于真正进一步开发和商业化新药，以造福更广泛群体。考虑到美国和欧洲所有大型制药公司即将面临的专利风险、全新化合物内部临床开发的变化、通胀削减法案的想法以及通胀将如何影响大型制药公司、制药定价的困难以及联邦贸易委员会的审查。00:19:12:16 - 00:19:54:15 2017 年，我们看到了 700 亿美元的并购。第二年，1400 亿美元。第三年，生物制药并购金额达到 2200 亿美元。自此之后，我们看到宣布的并购数量大幅减少，但我们对未来充满希望。
社论：迈向福祉经济：经济，社会和环境对心理健康的影响
“福祉经济”是一种新的经济模式，将环境和人类福祉优先于物质和财务愿望，目的是通过确保所有人的长期福祉来实现可持续性。政策制定者，企业和民间社会都越来越参与这一概念。几个国家政府使用“福祉经济”作为指导框架，以制定发展政策和衡量近年来的社会和经济进步。“福祉经济”与各种后增长的概念分享了一些基本概念，但其语言和概念往往更适合不同的社会和经济环境，渗透到政策过程，并与各种文化特征联系在一起，不仅在高级经济体中，而且在发展中的经济体中（1）。通过将“福祉经济”视为评估经济和社会价值的一种新方法，联合国大会的193名成员国制定了全球行动计划，后来以2015- 2030年的可持续发展目标（SDG）的形式（2）。可持续发展目标列出了一个重要的社会问题，每一个都与一套简洁明了的经济，社会和环境目标有关。在超越物质增长的过程中，“福祉经济”承认，保护和促进自然，社会和人力资本对集体福祉的贡献。本研究主题包括两篇研究文章和两篇评论文章，讨论了我们对实现“福祉经济”所需的组成部分至关重要的各种问题。国内生产总值仅增加了材料生产和消费的市场价值，不再是“福祉经济”的适当发展指标；取而代之的是，它要求一种跨学科的方法来衡量自然生态系统的状态，研究问题的根本原因和联系，以及它们对身心健康的动态影响。的目的是为经济体系收集思想和证据，该体系为每个人提供均等的进步机会，以及可能的可持续途径，以改善身心健康。每一章都反映了学科的各种科学观点，以对这些问题进行全面的瞥见。
Waikīkī特别区的气候风险概况：AftaptWaikīkī2020特殊区域计划的报告2024年7月
由未减弱的人类引起的温室气体造成的空气和海面温度上升，导致海平面上升，极端热量，降雨模式的变化（极端降雨以及干旱）以及整个地球上的其他气候危害。Waikīkī特别区（WSD）是O'Ahu岛的主要经济引擎，更广泛地是夏威夷州，非常容易受到多种气候变化危害的影响。这些危害可以同时和连续发生。在檀香山，预计到2040年，海平面将升高约1英尺，到2060年，到2080年，〜4英尺，在2080年到20英尺，〜6英尺乘2100，在美国跨国公司海平面上升工作队的“中级高”场景下。檀香山气候变化委员会的城市和县建议将公共基础设施项目的所有规划和设计和其他对风险容忍较低的公共基础设施项目的计划和设计使用中间的高海平面上升场景（约6英尺乘2100）。在2070年至2090年之间数十年的投影分别代表了SLR 3'和5'的WSD中地下水淹没的急剧升级。高地下水可能会破坏地面基础设施和结构。根据政府间气候变化的第六次评估报告（2023）的说法，由于继续深入海洋的变暖和冰声融化，海平面将在数百年中上升到数百千年，并且将保持数千年的升高（高定心）。将其应用于当前和未来的几十年，这意味着，在实际水平上，海平面上升是夏威夷海岸线的永久状况，每年都会恶化。科学家对冰川将继续融化，并且由于已经发生的全球变暖（1.5ºC；2.7ºF），冰川将继续融化，海洋将继续膨胀数百至千年。这意味着，尽管遏制化石燃料排放以防止更加极端的未来影响仍然至关重要，但我们可以假设当前的海平面上升趋势将在当前条件和预测下保持和加速。2021年12月的Kona低降雨事件，并在2024年5月再次瞥见WSD和檀香山城市核心的未来条件在不断变化的气候下看起来像：
革命性神经病学
人工智能（AI）已成为神经病学领域的强大工具，严重影响了神经系统疾病的诊断和治疗。最近的技术突破使我们获得了与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和AI拥有悠久的协作历史。在巨大的潜力上，我们遇到了与数据质量，道德和在医疗保健中应用数据科学的固有困难有关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和可变性而构成了复杂的挑战。自动化图像解释任务，AI算法准确地识别大脑结构并检测异常。这可以加速诊断并减少医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于对不同情况和预测结果的AI模拟的好处。这些AI系统目前可以执行生物系统的许多复杂的知觉和认知能力，例如对象识别和决策。此外，AI迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它具有彻底改变医疗保健的能力，因为我们知道它进入了一个系统，在该系统中，人类和机器人合作为患者提供更好的护理。图像分析活动，例如识别特定的大脑区域，计算随时间的计算大脑体积的变化以及检测脑扫描异常可以由AI系统自动化。这减少了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断准确性和效率。现在很明显，与高质量的临床数据相结合的尖端人工智能模型将导致神经疾病中的预后和诊断模型增强，从而允许跨医疗保健环境的专家级临床决策辅助工具。总而言之，AI与神经病学的整合彻底改变了诊断，治疗和研究。随着AI技术的发展，他们承诺将进一步揭示神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。AI和神经病学的共生，可以瞥见创新和同情融合神经医疗保健的未来。此摘要提供了AI在神经病学及其变革潜力中的作用的简洁概述。