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生物多样性记录：70多年来，新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录
1新加坡鸟类学会，https://birdsociety.sg/;电子邮件：keita_sin@outlook.com（ *通讯作者）推荐引用。 niessen Rah，Narayanswamy R＆Sin YCK（2024）生物多样性记录：新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录在70多年中。 新加坡的自然，17：e2024060。 doi：10.26107/nis-2024-0060受试者：红树林惠斯勒，pachycephala cinerea（Aves：Passeriformes：Pachycephalidae）。 主体确定：Rogier A. H. Niessen。 位置，日期和时间：新加坡岛，樟宜湾点，公园连接器网络； 2024年4月14日；大约1230小时。 栖息地：沿海森林和灌木（图） 1），在公园连接器旁边。 观察者：Rogier A. H. Niessen。 观察：观察到成年红树林惠斯勒狩猎昆虫（图 2）。 鸟从远处追踪了大约10分钟，而它从分支移到离地面几米的分支。 这只鸟没有发声，观察者的存在似乎并没有打扰。 一段时间后，这只鸟将其狩猎行为局限于倒下的树木倒流的树桩附近的一个特定地点。 这个树桩部分被灌木丛覆盖，主要由裸露的树枝和茎组成。 那只鸟开始轻轻地打电话，同时缓慢地围绕着长满的树桩航行。 然后，一个同种刚刚刚刚的刚果 3）观察到距离内部的地面约一米。 刚刚刚刚移动或打电话。 成年鸟接近刚起步并开始喂食它。1新加坡鸟类学会，https://birdsociety.sg/;电子邮件：keita_sin@outlook.com（ *通讯作者）推荐引用。niessen Rah，Narayanswamy R＆Sin YCK（2024）生物多样性记录：新加坡岛上红树林惠斯勒的首次繁殖记录在70多年中。新加坡的自然，17：e2024060。doi：10.26107/nis-2024-0060受试者：红树林惠斯勒，pachycephala cinerea（Aves：Passeriformes：Pachycephalidae）。主体确定：Rogier A. H. Niessen。位置，日期和时间：新加坡岛，樟宜湾点，公园连接器网络； 2024年4月14日；大约1230小时。栖息地：沿海森林和灌木（图1），在公园连接器旁边。观察者：Rogier A. H. Niessen。观察：观察到成年红树林惠斯勒狩猎昆虫（图2）。鸟从远处追踪了大约10分钟，而它从分支移到离地面几米的分支。这只鸟没有发声，观察者的存在似乎并没有打扰。一段时间后，这只鸟将其狩猎行为局限于倒下的树木倒流的树桩附近的一个特定地点。这个树桩部分被灌木丛覆盖，主要由裸露的树枝和茎组成。那只鸟开始轻轻地打电话，同时缓慢地围绕着长满的树桩航行。然后，一个同种刚刚刚刚的刚果3）观察到距离内部的地面约一米。刚刚刚刚移动或打电话。成年鸟接近刚起步并开始喂食它。在接下来的10分钟左右的时间内多次观察到这种行为。视觉景点丢失了，随着鸟类更深入植被。不久之后，第二个成年红树林惠斯勒（可能是第二个父母）被发现在距离观察到第一个成年和刚刚刚刚刚起步的地方约200米处的类似栖息地。
脑健身运动对唐氏综合症儿童姿势稳定的影响
饮用水可以帮助儿童大脑保持警惕和思考，其中中枢神经系统的所有生化和生化活动都取决于良好的电导率。（Brain Gym，2014年）。 Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。 （Panse等，2018）。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。（Panse等，2018）。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。（Panse等，2018）。（n。（Panse等，2018）。（N。E. M. Barakat等，2016）。然后握住双手，通过手臂伸出手臂，向后伸出手臂，拇指向下伸出，然后朝下，然后朝向手掌和互锁的手指，然后用肘部向下移动到自己的胸口。E. M. Barakat等，2016）。calf泵，孩子站在墙壁上，然后向前倾斜，将自己的双手放在面对面的墙上，试图让自己的脚趾接触到地面，并在左腿上放着自己的体重，将左腿放在左腿上，同时将右手浸入右手，然后将右手带到地面上，并在舒适的范围内，在舒适的范围内，又一遍又一次地伸展了一个舒适的脚步。循环和呼吸运动形式。带孩子的重力滑翔机运动坐在椅子上，一边向前坐在椅子上，将腿伸到前面，向右越过左脚踝。深呼吸时，同时倾斜多达八个，向前倾斜，伸向脚，然后重复。（Malak等，2015）。
社论：探索神经病学的未来：AI如何彻底改变诊断，治疗和以后的
人工智能（AI）自半世纪前的概念化以来，已经发生了一个显着的进化。，尽管机器学习，神经网络和自然语言处理的既定理论基础，但AI在神经病学中的广泛临床应用以及医学的广泛临床应用仍面临着显着的延迟。关键障碍包括有限的计算能力，不可能的数据质量和数量，以及医疗保健文化缓慢地接受技术破坏。神经体系结构的最新进展，大规模数据集的可用性以及对标准化的开源计算资源的访问已开始解锁AI在神经病学上的潜力。在本研究主题中，我们探讨了AI对神经病学的贡献，重点是诊断和治疗创新和未来的方向。尽管如此，AI的潜力超出了诊断和治疗范围。通过智能文档和增强的患者提供沟通来提供数据科学方面的解决方案。例如，大型语言模型已经可以产生简洁的，上下文丰富的临床注意事项，并有可能减少临床医生的倦怠。AI还可以简化复杂的医疗信息，促进更好的患者依从性和信任。在医疗保健中采用AI的情况仍然很慢，这可能是由于医学的传统性质，这通常优先考虑确定的规范和严格的验证。将常规临床用途的整合到数十年中，需要重大培训，政策调整和文化转变（1）。此不匹配可能会将翻译转换为实践（3）。随着年轻一代的医生和管理员对数字化转型更舒适，请进入领域，AI的采用有望加速（2）。资金景观还影响了AI的整合到临床实践中。传统的研究资金通常将方法论原创性优先于迭代突破，尽管重新发现AI工具并使用现实世界中的临床数据验证它们，但实际上取得了实际进展。合作伙伴关系
预测Cislunar空间中物体的监护权
在地面域中同样重要，因此从业者继续尝试延长可以将特定轨道编号保留到特定目标的时间长度。在地面域中发现有用的一种方法称为特征辅助跟踪（FAT）（有时在文献中也称为签名辅助跟踪（SAT）或分类辅助跟踪（CAT））。脂肪是一种在雷达系统中最常见的技术，尽管它也在光学跟踪系统中使用了。在脂肪中，正常的监视模式通过雷达模式大小中断，该模式仅产生仅取决于目标相对于雷达传感器的姿势和速度的测量值。模式，例如合成孔径雷达（SAR）和高范围分辨率雷达（HRR），因为一旦考虑到姿势和LOS速度，它们就会产生一些不变的签名。可以在[1]中找到有关这种方法的一种实现的详细讨论。一种简单的方法来了解问题以及如何使用脂肪来帮助解决该问题，如图1。两个目标接近交叉点，并结束一段时间。也许其中一个或多个停在十字路口，让另一个人不受阻碍。对于接地移动目标指示器（GMTI）雷达模式，这是用于接地监视雷达的典型度量观察模式，这意味着一个或两个目标在停止时消失在混乱中。即使它们足够放慢，它们也会消失在混乱中。某个时候，目标到达另一个十字路口并通过不同的路径退出。由于两个目标都可能已经停止或至少足够缓慢地移动，并且由于它们暂时靠近一段时间，并且雷达仅在定期进行定期对目标进行采样，而不是仅根据度量观测值来确定沿哪个路径沿着哪个目标撤离。如果使用脂肪，则目标离开交叉点并进行了足够分离（取决于传感器的分辨率）后，将采用HRR模式并用于与为每个目标维护的签名库匹配。假设两个目标的匹配性能足够不同，则可以解决歧义，并且如果需要，可以将适当的轨道编号重新分配到这些目标时。
给编辑的信
锌，7（1）：34-46），马克·斯特菲克（Mark Stefik）将建立“知识媒介”的目标与AI的长期目标建立了“知识媒介”。确实是合理的，这种知识媒介将是新信息时代的必不可少的内部结构，因为道路和铁路是19世纪的法国。，但我认为如果没有首先构建自主代理，成功的知识媒介就不会存在。知识有各种形式和格式（就像铁路所用各种规模的铁路一样）。不喜欢铁路，我认为我们不会成功地将知识推广（我们甚至不应该尝试！）。我们可以生活在由几个知识量计组成的基础设施中。该基础架构的关键部分将是知识切换器。实际上，我们已经准备好了知识基础设施，而且已经很大。它由无数的数据，书籍，地图，报告等组成。唯一的概率（减慢了今天的“等距波”的问题）是，该基础架构中的知识切换器主要是人类，我们非常缓慢地切换器！imag-ine完全自主的知识切换器 - 可以阅读书籍，扫描数据，回答消息，过程备忘录；进行调查，并执行Human知识工作者今天所做的所有其他任务。这些知识切换器不仅要成为被动翻译人员，还需要更多。他们必须是具有当地目标和知识存储的活跃代理，就像人类一样。这些具有自治知识处理的代理将允许Stefik的愿景对“火车”在整个网络中行驶的愿景，并根据需要自动更改“量规”。我认为数百万自主，智能的代理人将是明天知识媒介的最重要节点。在上一篇文章中（“ 2001年的人工智能”，AI杂志4（4）），我提出了开发自主“计算机个体”的目标。 Stefik的出色文章使我更加相信这个目标的重要性。
知识产权的使者知识产权公报2024/2 div>
（21）P-2022/0816（22）29.08.2022。 div>（30）HU 17.05.2022。 div>13699/22 (54) Production process of biodegraders in granulate, composed of liquid bio-sized powder, in order to increase carnivorous substance during food of plant (71) Agošton, Aršton, RS (72) Agošton, Arpad, Main 25, 24400 Senta, RS (57) Biodegrit in granulate is a product that would be used in agriculture for plant nutrition. div>报纸的新颖性是由生物有机物质的液体混合物制成的，并添加了天然无机物质粉（沸石），他得到了砂化肥。 div>该产品在植物的营养方面具有优势，并提高了与人造肥料有关的土地质量。 div>与土地水接触的颗粒正在缓慢地溶解并流入更深的土地层，并且很长一段时间以来植物采用营养。 div>这对于植物的适当生长和发育以及植物对疾病和害虫的耐药性非常重要，尤其是对于寿司。 div>（54）生产生物肥料在颗粒状的过程中，由液体生物有机物质与微生物和巨型匹配匹配，以增加摄入植物（57）生物培养剂在颗粒中的利用（57）是一种用于农业的产物，可用于饲料。 div>生产过程的新颖性是颗粒化的肥料是从生物有机物质的液体混合物中获得的，并添加天然无机粉（沸石）。 div>与人造肥料相比，该产品在植物营养和改善土壤质量方面具有优势。当颗粒与土壤中的水接触时，它们会慢慢溶解并流入较深的土壤层，并且养分在更长的时间内被植物吸收。这对于植物的适当生长和发育以及植物对疾病和害虫的抵抗至关重要，尤其是对干旱。
通用可编程光子芯片
摘要 - 光子芯片正在变得越来越可编程，并使用电子和软件重新配置了连接性。这种进化是由人工智能和量子计算应用所推动的。我们将讨论可以在更多样化的应用中部署的更多通用目的电路，类似于通用可编程电子产品。光子是世界上最喜欢的数据载体，形式是光学链接。，但越来越多的我们看到，光子信息是在芯片表面上处理的，而不仅仅是用于数据传输，还用于处理。虽然光子集成电路（PIC）大多限于非常特定的功能（例如收发器）该技术正在缓慢地发现其进入不同的应用空间。这是通过多种材料系统（例如IIII-V半导体，硅或氮化硅）中快速成熟的PIC技术平台支持的。用类似的半导体技术与电子芯片制造，这些PIC平台在芯片上支持100s或1000秒的光学构建块的密集整合。当这些构建块包含电气可调节元件时，可以主动操纵芯片的行为。结果，静态光子积分电路逐渐变得更加可调，在运行时可以调整性能或功能。当然，这需要将光子电路与电子驱动器电路集成。在过去的5年中，光子芯片上可调元素的广泛可用性导致了所谓的“可编程”光子电路。在可编程的图片中，光的路径没有预先确定。相反，该电路由连接的波导网的网格与2×2的光学门组成，由2×2耦合器组成（芯片上等效于2×2光学梁的芯片）和相位变速器（或相位变速器（或等效的光学子电路））。此类波导网格在图中绘制1。通过调整门的耦合系数，可以将光线分布在芯片上的不同波导路径上，并且随着相位变速，可以控制这些不同路径之间的干扰。结果是可以在运行时由用户控制的大量多路干涉仪。我们可以识别两个主要类别可编程的Wave-Uide网格，如图1 [1]。在仅向前的距离隔离光线，从一组输入端口到一组输出端口的一个方向传播。光学门控制
治疗PTSD
创伤是一种令人恐惧或不稳定的经历，是一种深刻或长期困扰的情绪状态。一些创伤缓慢地治愈，这会影响未来的生活。创伤不会导致缺陷或缺陷；相反，它们是生活经验的标志。1创伤经历是威胁或违反人的安全，健康和诚信的事件。他们可能是直接经验或见证的。他们可能主要是身体上的（例如身体攻击，性虐待，战斗，出生创伤）或主要是情感上的（例如，口头虐待）或两者的结合。创伤经历可能是一个事件或几次经验。许多人经历了复杂的创伤，其中包括多种创伤经历，通常来自不同类型的创伤。当一个人通过创伤经历吸收，过程和进步的能力被淹没并且恐惧被卡住时，就会发生1个创伤压力。通常与复杂而令人困惑的情绪反应和行为有关。创伤性压力的外观和感觉都不同，因为它是由于创伤经历和个人因素的独特组合，包括个人的基因，气质，年龄和发展阶段，社会因素，环境和文化。1个创伤知情护理是一种旨在确保整个护理过程中的环境和服务的方法，对患者和员工都欢迎和吸引人。它认识到创伤经历可怕，压倒性和侵犯个人。1个创伤性压力反应可以包括反应性的，有时甚至是不可预测的情绪，情绪麻木，过度预防，回避，避免，间歇性回归对与年轻的发育阶段相关的行为，增加的控制，不信任，消极，消极情绪，冲动，触觉，烦躁，烦躁，烦躁，烦躁，烦恼，睡眠不足，令人讨厌的遗忘性，反思性，探索，味觉，味道，味道，味道，声音，声音，声音，声音，味道，味道，味道，味道，觉得味道，味道，觉得味道，味道，觉得味道，觉得味道，觉得良好。创伤知情的护理是防止重新创作的承诺，并以任何可能的方式恢复安全，权力和自我价值感。1个创伤知情的护理培训和课程可在俄勒冈州的创伤中获得。
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
量子传感与基本物理的超导Qubits
电子邮件：roberto.moretti@mib.infn.it摘要 - Quantum Sensing是一个快速扩展的研究领域，在基本物理实验中找到了其应用之一，例如寻找弱EM耦合的暗物质（DM）候选候选者，NAINELELENEXION和DALK PHOTCON。超导Qubits和制造技术的最新发展对量子传感的推动进展产生了重大贡献，这要归功于它们对AC领域的高灵敏度，并且有可能基于量子非demolition（QND）[1]和直接检测来利用基于量子非demolition（QND）的检测方案。QND包括在量子系统和被困在空腔中的光子之间建立一个纠缠状态，从而使我们能够在不吸收的情况下推断光子的存在，从而实现多个测量值，从而指数抑制了深色计数速率。相反，直接检测方案依赖于共振，低功率，暗物质诱导的交流场，其量子态缓慢地旋转速度状态，该量子态可以在高碳状态的thermons和fluxoniums中衡量。此贡献是INFN QUB-IT协作的一部分，该协作旨在通过量子超导设备来推进微波单光子检测。演示将说明QUB-IT状态以实现数百微秒连贯的时间和工程DM检测设置。这项工作研究了平面transmon量子芯片芯片的建模和设计优化，利用集结振荡器模型（LOM）[3]和能量参与率（EPR）[4] [4]来提取汉密尔顿参数。基于EPR的新型策略是为了增强通过有限元模拟估算两级系统（TLS）损失估算的准确性。还讨论了通过耦合的多Qubit系统提高DM敏感性的可能性，以及在国家标准技术研究所（NIST）制造的单量芯片（NIST）的表征以及模拟和测量的Qubit参数之间的彻底比较，例如弹性频率，Anharmormonity和Anharmormonity和Anharmonicity and coupling Lustertic lofter与读取结构。这项工作中提出的初步结果有望进一步增强量子传感平台的灵敏度和可靠性，这可能会超过当前光DM搜索实验的局限性。