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模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
儿童、家庭和外部世界
大约二十年前，在完成儿科学培训后，我偶然发现了 DW 温尼科特的著作。当时，约翰·肯内尔和我正在研究正常父母与婴儿建立纽带或关系的过程。在温尼科特的著作中，我发现了一个非常有用的解释，可以解释我们通过研究和临床观察所学到的东西。虽然我们有很多理由研究早期和长期接触对母亲的长期和短期影响，但我们最初并没有考虑温尼科特提出的基本原理。他强调，早期接触可以让母亲确信她的婴儿是正常的，而这种确信是必要的，因为大多数母亲都梦想生下一个畸形的婴儿，并难以相信自己足够优秀，能生出像婴儿一样完美的婴儿。此外，他在其他地方还指出，在生命的最初几天，大多数母亲并没有与婴儿完全分离。例如，这可以部分解释为什么许多妇女在婴儿出生后的头几天不愿离开家。唐纳德·温尼科特在战前的英国长大，那是一个充满乐观和希望的时代。他从未失去过对人类自我矫正、发展和成长能力的信心。他最初在帕丁顿格林儿童医院当儿科医生，同时开始了自己的精神分析。1930 年代中期，他获得了精神分析师资格，后来两次当选为英国精神分析学会主席。他留在帕丁顿格林儿童医院，拥有自己的部门，并在随后的 40 年里在帕丁顿诊所工作。他对儿科的兴趣可以在一本名为《临床笔记：儿童疾病》的书中探索，该书出版于 1931 年。《儿童、家庭和外部》的材料
进化精神病学：基础，进步和挑战
进化生物学为精神病学缺失的医学和行为科学提供了关键的基础。它的缺席有助于缓慢进步；它的降临承诺将取得重大进展。进化精神病学提供了一种对各种治疗有用的科学疗法，而不是提供一种新的治疗方法。它从某些个体的疾病的机理解释中扩展了寻找原因的原因，到使物种中所有成员容易受到疾病的特征的进化解释。例如，疼痛，咳嗽，焦虑和情绪低落等症状的能力是普遍的，因为它们在某些情况下很有用。未能认识到焦虑和情绪低落的效用是精神病学中许多问题的根源。确定情绪是否正常，是否有用需要了解个人的生活状况。对社会系统进行审查，与其他医学中系统的审查平行，可以帮助实现这一理解。应对现代环境中可用的物质如何劫持化学介导的学习机制，以应对药物滥用。通过认识到热量限制的动机以及它如何引起诱导暴饮暴食的饥荒机制，可以帮助您了解为什么在现代环境中失控的饮食螺旋。最后，解释导致严重精神障碍的等位基因的持久性需要进化解释，为什么某些系统本质上容易受到失败的影响。寻找表观疾病的功能的快感是进化精神病学的最大优势和劣势。认识到不良反应的不良情绪纠正了精神病学普遍的错误，即观察所有症状，就好像它们是疾病表现一样。然而，观看恐慌症，忧郁症和精神分裂症等疾病，好像它们是适应性的疾病是进化精神病学同样严重的错误。进步将来自框架和测试特定的假设，说明自然选择使我们容易受到精神障碍的影响。在我们知道进化生物学是否可以为理解和治疗精神障碍提供新的范式之前，需要多年的许多人的努力。
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
在积累超临界光度的磁性中子恒星中的定量解释
上下文。磁性中子星（NSS）通常在其X射线光谱中表现出回旋谐振散射特征（CRSF）。回旋线被认为是在积聚柱中的辐射冲击中产生的。高光度NSS在回旋通线（E CRSF）和X射线光度（L X）之间显示出平滑的抗相关性。目标。已经指出，如果辐射冲击是循环基因线形成的位点，则观察到的高发光NSS中观察到的E CRSF-L X平滑抗相关与理论上预测的抗相关性与理论上的预测。电击高度与亮度近似线性增加，而偶极磁场作为距离的立方功率下降，从而意味着当亮度通过数量级的级数时，相反，与观察相反，则相反。由于没有其他候选位点可以进行回旋线形成，因此我们在辐射冲击时重新审查了与辐射冲击时的亮度的预测变化率，仔细观察所涉及的物理学。方法。我们开发了一个纯粹的分析模型，该模型描述了观察到的回旋能质心对冲击阵线高度的总体依赖性，包括相对论的增强和重力红移的影响。相对论的增强效应是由于相对于冲击的参考框架上游吸积等离子体的轻度相对论运动所致。reults。我们表明，相对论的影响明显削弱了预测的E Crsf-l x抗相关。我们发现，环形线能的能量随（a）（a）由于偶极磁场引起的冲击高度而变化。我们使用我们的模型来拟合X射线源V0332 + 53的数据，该数据表现出弱负相关，并证明该模型可以很好地拟合数据，从而减轻了观察结果和理论之间的张力。结论。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。 由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。