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生物多样性保护和缓解气候变化
像这样的书的汇编非常值得赞扬。我真的很谦虚地欢迎这本关于“生物多样性保护和气候变化”的书，是东部电弧山保护基金（EAMCEF）的产物。这本书是一本有用的汇编，广泛的利益相关者会发现它可用于增强和增强对东部弧线（EAMS）（EAMS）以及EAMCEF在生物多样性保护中的工作以及此类工作如何有助于气候变化的缓解。政策制定者，政府行政部门，学术界，研发机构，森林经理，当地社区，全球社区，捐助者，私人公司和个人将发现浏览整本书并仔细阅读其兴趣的页面很有用。本书将EAMS生态系统描述为一个宝贵的自然环境，为当地社区，国民经济和全球环境提供了切实而无形的好处。这本书提供了一个合适的时刻，因为坦桑尼亚刚刚毕业于中低收入的国家类别，工业化议程优先，2025年愿景领先，第三五年的开发计划（FYDP III），愿望优先考虑可持续性自然资源和环境管理的愿望。此时，坦桑尼亚正在建立全国确定的
物理报告自由能原理变得更简单但是......
本文简要描述了自由能原理，从用朗之万方程表述随机动力系统开始，到可以解读为感知物理学的贝叶斯力学结束。它使用统计物理学的标准结果排练了关键步骤。这些步骤包括 (i) 基于从稀疏耦合动力学继承的条件独立性建立特定的状态划分，(ii) 用贝叶斯推理解开这种划分的含义，以及 (iii) 用最小作用变分原理描述特定状态的路径。从目的论上讲，自由能原理从最优贝叶斯设计和决策的角度提供了自组织的规范性解释，即最大化边际似然或贝叶斯模型证据。总之，从用随机动力系统描述世界开始，我们最终得到自组织作为可以解释为不证自明的感知行为的描述；即自组装、自创生或主动推理。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
回顾经颅电刺激在大脑中产生的电场：体内记录的回顾
经颅电刺激 (tES) 是一种神经调节方法，需要通过头皮电极非侵入性地施加弱电流 [1,2]。在所有其他类型的刺激中，经颅直流电刺激 (tDCS) 和经颅交流电刺激 (tACS) 是研究最多的技术 [3,4]。由于 tDCS 提供特定强度的直流电，而 tACS 施加特定频率的交流电，因此它们对神经细胞和非神经细胞的影响有所不同 [5,6]。事实上，注入电流的时间特征（刺激波形）以及空间特征（电极的大小、形状和蒙太奇）和个人头部解剖结构决定了诱发生物变化并最终导致行为变化的电剂量 [7]（有关 tES 效应的系统描述，请参阅 [8,9]）。然而，对脑组织中产生的电场 (E 场) 的可接受估计仍然缺乏 [10]。虽然它本身并不能预测刺激效果[11]，但这些信息对于以下方面至关重要：（I）填补理论空白[12]和（II）提供优化的刺激方案[12,13]。
腔量子电动力学的量子工具箱
本论文描述了一种定制的腔量子电动力学 (QED) 工具箱，用于光学微柱中的量子点 (QD) 发射器。该工具箱是为 MATLAB® 开发的，它允许使用全腔 QED 模型或有效绝热哈密顿量来仅与 QD 子空间一起工作。该工具箱模拟连续和脉冲波状态下的输出强度、一阶和二阶相关性以及通量谱密度。结果表明，与完整模型相比，绝热模型降低了计算成本，并允许在 QD 和腔之间的弱耦合状态下执行精确的量子光学模拟。为了使近似结果令人满意，腔体的衰减时间必须比其他子系统（包括 QD 动力学和入射场）更快：QD 的 Rabi 频率必须比腔体的衰减率慢得多，而对于入射场，其演化必须比腔体中的光子寿命慢。这项工作还可以应用于 1-D 光子晶体波导和纳米腔中的激发偶极子等更一般的领域，并且可以推广到更复杂和更现实的系统。这包括各向异性中性量子点的描述（由 3 级系统描述）或具有自旋自由度的带电量子点（由 4 级系统建模），同时考虑腔体和输入/输出场的极化自由度。
增量反步法实现稳健非线性飞行控制
摘要 本文提出了一种稳健的非线性飞行控制策略，该策略基于增量控制行为和反步设计方法相结合的结果，适用于由严格反馈（级联）非线性系统描述的飞行器。该方法称为增量反步，使用执行器状态和加速度估计的反馈来设计控制行为的增量。与反步相结合，所提出的方法可以逐步稳定或跟踪非线性系统的外环控制变量，同时考虑较大的模型和参数不确定性以及外部扰动和气动建模误差等不良因素。这一结果大大降低了对建模飞机系统的依赖，克服了传统的基于模型的飞行控制策略的主要稳健性缺陷。这种建议的方法意味着在动态模型的准确知识和飞行器传感器和执行器的准确知识之间进行权衡，这使得它比基于识别或模型的自适应控制架构更适合实际应用。针对一个简单的飞行控制示例，仿真结果验证了所提出的控制器在气动不确定性条件下相对于标准反步方法的跟踪能力和卓越的鲁棒性。
更好地理解开放生态系统
从架构角度来看，数字生态系统通常被归类为“平台介导网络”（Rochet & Tirole，2003；Eisenmann、Parker 和 Van Alstyne，2006；Evans 和 Schmalensee，2007）或具有“分层模块化架构”，其中包括服务层和内容层（Yoo 等人，2010；Parker 等人，2016）。然而，这些分类仅捕捉到了一些基本特征。后来文献中提出了一个更细致的定义，将数字生态系统描述为一个可扩展的代码库（平台），辅以第三方模块（应用程序）和接口（如 API、SDK 和模板），以实现互操作性（Tiwana 等人，2010 年；Boudreau，2012 年；Tiwana，2013 年；Anderson 等人，2014 年；Gawer，2014 年；Ghazawneh & Henfridsson，2015 年；Cennamo 等人，2018 年）。这些接口通常被称为“边界资源”，促进了平台与其参与者之间的公平关系，并成为理解数字生态系统动态的核心分析单位（Eisenmann 等人，2011 年；Henfridsson & Bygstad，2013 年；Eaton 等人，2015 年）。
面向对象软件的形式化验证 2010 - KIT
本卷包含在 2010 年 6 月 28-30 日于法国巴黎举行的面向对象软件形式化验证国际会议 (FoVeOOS 2010) 上发表的受邀论文、研究论文、系统描述、案例研究和立场文件。会后，选定论文的修订版将在 Springer 的计算机科学讲义系列中出版。形式化软件验证已经超出了学术案例研究的范畴，工业界也对此表现出浓厚的兴趣。下一个合乎逻辑的目标是工业软件产品的验证。工业实践中使用的大多数编程语言都是面向对象的，例如 Java、C++ 或 C#。FoVeOOS 2010 旨在促进该领域研究人员之间的合作与互动。FoVeOOS 由 COST Action IC0701 ( www.cost-ic0701.org ) 组织，但它超出了该行动的框架。会议向整个科学界开放。所有提交的论文都经过同行评审，在 35 篇提交的论文中，程序委员会选择了 23 篇在会议上展示。我们衷心感谢所有提交作品供审议的作者。我们还要感谢程序委员会成员以及其他审阅者在审查和选择过程中付出的巨大努力和专业工作。他们的名字列在以下页面中。除了贡献的论文外，F
QOptCraft：用于设计和研究线性光学量子系统的 Python 包
在线性光学系统中，光的量子态操纵在量子光学和量子计算中有多种应用。QOptCraft 软件包提供了一系列方法来解决使用线性干涉仪设计量子实验时最常见的一些问题。这些方法包括从系统的经典描述计算 n 个光子的量子演化矩阵的函数和逆方法，对于任何所需的量子演化，这些逆方法要么给出实现该幺正演化的实验系统的完整描述，要么在不可能的情况下，给出以局部最小误差近似所需幺正的线性系统的完整描述。软件包中的函数包括不同已知分解的实现，这些分解将线性系统的经典散射矩阵转换为分束器和移相器的列表，以及计算描述具有 n 个光子的状态量子演化的有效哈密顿量的方法。该软件包包含一些有用的任务例程，例如生成随机线性光学系统、计算矩阵对数以及通过 Schmidt 秩等指标进行量子态纠缠测量。选择这些例程是为了避免在处理线性系统描述中出现的酉矩阵时常见的数值问题。
实空间量子场的纠缠
我们引入了一种新方法，可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵（和相关量），量子场要么是自由的，要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比，以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点，我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场，其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是，我们恢复了一个众所周知的事实，即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减，正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导，以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后，我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了（除非在涂抹球体上进行粗粒化，在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制）。
根据 Toast 分类对急性缺血性卒中亚型进行人工智能研究：综合叙述性综述
摘要：正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施，以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而，病因的识别通常具有挑战性，并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因，包括五种亚型：LAAS（大动脉粥样硬化）、CEI（心脏栓塞）、SVD（小血管疾病）、ODE（其他已确定病因的中风）和 UDE（病因不明的中风）。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法，似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度，例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果，AI 已被证明是一种有用的工具，可用于识别预测因素，能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类，特别是阐明 UDE IS 的病因，尤其是检测心脏栓塞源。