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电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
面向自适应 Clauser-Horne-Shimony-Holt 博弈中的量子理论相关性自测试
理论的相关性自测试解决了我们是否可以从理论在特定信息处理任务中的表现中识别出理论中可实现的相关性集的问题。应用于量子理论，它旨在识别一种信息处理任务，该任务的最佳性能只有通过在任何因果结构中实现与量子理论相同的相关性的理论才能实现。在 [Phys. Rev. Lett. 125 060406 (2020)] 中，我们为此引入了一个候选任务，即自适应 CHSH 游戏。在这里，我们分析了在不同的广义概率理论中赢得这个游戏的最大概率。我们表明，具有由最小或最大张量积给出的联合状态空间的理论不如量子理论，然后再考虑其基本系统具有各种二维状态空间的理论中的其他张量积。对于这些，我们发现没有理论在自适应 CHSH 游戏中胜过量子理论，并证明在各种情况下都不可能恢复量子性能。这是迈向普遍解决方案的第一步，如果成功，将产生广泛的影响，特别是可以进行一项实验，排除所有可实现关联集与量子集不一致的理论。
在不同类型量子资源的非合作博弈中提高社会福利
我们通过研究不同类型的量子资源如何导致新的纳什均衡并改善社会福利（衡量均衡质量的标准），研究在多部分非合作博弈中可以获得哪些量子优势。我们分析了两种不同的量子设置：第一种，玩家可以直接访问纠缠量子态；第二种，我们在这里介绍，玩家只能获得从量子设备获得的经典建议。对于给定的游戏 G ，这两种设置会产生不同的均衡，分别以均衡关联集 Q corr ( G ) 和 Q ( G ) 为特征。我们证明 Q ( G ) ⊆ Q corr ( G ) ，并且通过利用某些关联的自测试特性，对于某些游戏 G ，包含是严格的。我们利用 SDP 优化技术来研究这些量子资源如何改善社会福利，并获得每种设置中可达到的社会福利的上限和下限。对于几场涉及利益冲突的游戏，我们研究了社会福利如何取决于游戏的偏见，并改进了之前使用伪心灵感应解决方案获得的分离。