我们研究了与动态自旋 1 2 链耦合的 1D Z 2 格子规范理论的量子多体疤痕中的介子激发(粒子-反粒子束缚态),该链作为物质场。通过引入物理希尔伯特空间的弦表示,我们将疤痕态 j Ψ n;li 表示为所有具有相同弦数 n 和总长度 l 的弦基的叠加。对于小 l 疤痕态 j Ψ n;li,物质场的规范不变自旋交换关联函数随着距离的增加呈指数衰减,表明存在稳定的介子。然而,对于大的 l ,关联函数呈现幂律衰减,表示非介子激发的出现。此外,我们表明这种介子-非介子交叉可以通过淬灭动力学检测到,分别从两个低纠缠初始态开始,这在量子模拟器中是实验可行的。我们的研究结果扩展了格点规范理论中量子多体疤痕的物理学,并揭示了非介子态也可以表现出遍历性破坏。
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JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点
每日治疗方案Mayer-Hamblett N,Ratjen F,Russell R,Donaldson SH,Riekert KA,Sawicki GS,Odem-Davis K,Young JK,Rosenbluth D,Taylor-Cousar JL,Goss JL,Goss CH等。在调节剂治疗的囊性纤维化治疗的人中,停药与延续高渗盐水或多子酶ALFA的持续(简化):来自两个平行,多中心,开放标签,随机,随机,受控,非自卑试验的结果。柳叶刀呼吸医学。2023 APR 1; 11(4):329-40。总结在这个新的CFTR调节剂时代,许多CF患者的肺部健康大大改善了。许多人质疑每日时间密集型粘液清除方案是否仍然需要。为回答这个问题,这2个平行的临床试验检查了囊性纤维化对Elexacaftor tezacaftor ivacaftor(ETI)的健康影响,以中断Dornase alfa或催眠盐水。结果是FEV 1%的变化在6周内预测。这些是非效率试验,因此他们比较了FEV 1%的变化在停用药物的人中,与继续药物的人相比,预测的变化并不差。临床试验在患有正常或轻度肺部疾病的ETI上招募了595名青少年或患有囊性纤维化的成年人。在持续或停止对Dornase Alfa和高渗盐水研究的人之间,FEV1%的变化没有显着差异。评论
摘要 在不断发展的数字时代,人工智能 (AI) 的作用已成为重新定义数字通信动态的核心。本研究通过媒体依赖理论的视角来探讨这一现象,探索人工智能如何影响人类与数字媒体的互动。媒体依赖理论提供了一个概念框架,用于理解人工智能依赖性在数字通信背景下对信息消费、社交互动和决策的影响程度。它探索认知、情感和行为影响。所采用的研究方法是定性的,采用图书馆研究方法,通过阅读、调查和分析与研究主题相关的书面资料来分析数据。本研究的结果表明,人工智能在数字通信中的作用塑造了我们与信息和技术互动的新方式。它对我们的认知、情感和行为产生了重大影响,但也要求我们保持警惕,以减轻风险并确保在媒体依赖动态中产生积极影响。从认知角度来看,人工智能正在改变我们处理信息和与数字内容交互的方式,从而使理解和访问数据变得更加容易。凭借理解和响应人类情感的能力,人工智能在数字交互中创造了情感(情感)维度,并带来了更多情感联系的体验。从行为角度来看,人工智能负责改变用户行为、养成数字习惯并根据个人喜好定制体验。关键词:人工智能、数字通信、媒体依赖性
向所有申请人通知NIH政策:仅出于信息目的提供会议名单。申请人调查人员和机构官员不得直接与研究部分成员有关审查之前或之后的申请。未能观察该政策将在同行审查过程中严重违反诚信,并可能导致NOT-OD-22-044中概述的行动,包括从即时审查中删除申请。
▶多项式拥堵游戏:成本是D度的多项式。▶低α的精确或α平衡不存在。[FKS05,HKS14,CGG + 23]▶低α的确切或α-抗性决策问题的NP-固定度。[CGG + 23]▶大型α的存在α-平衡。[CF19]▶为更大α的α平衡的有效计算。[CFGS11]
语言学始终具有数值和数学方面[…],但是定量方法的使用以及与之相关的是形式化和建模似乎在增加。罕见的论文是不报告相关数据的某些统计分析或提供某些问题模型的论文。(Joseph 2008:687)在文献中其他地方可以找到类似的观察(例如Janda 2019或Kortmann 2021,他们都说语言学中的“定量转弯”),并在去年在安特卫普(Antwerp)的语言学家日的圆桌会议上进行了。虽然定量方法当然已经改变了语言学工作的方式,但Janda(2019:22)提醒人们“过度依赖定量方法”的危险,而Kortmann(2021:1207)提出了以下问题。语言学是否达到了“是否已经达到“定量危机”的态度,是否达到了“态度”的态度,是否仍然是“态度”的特征。定量和定性方法”。在我们的期刊的第三期中,我们想进行此讨论。的目的绝对不是要开始新的“范式战争”(Angouri 2018:37),也不要提出一种通常优越的方法,自从Newman&Ridenour(1998)认为定性/定量的区别是“虚假二分法”。相反,我们希望对语言研究中的定性,定量和混合方法方法以及如何确定哪种方法最适合特定类型的语言研究之间的关系进行新的启示。因此,我们邀请反思不同方法的机遇和挑战的贡献。等。实际上可以进行定量研究,而没有定性反思?定量支持是否会使定性研究更具说服力?频率和统计数据是定量研究的所有内容,并且一旦提到频率,就可以将其视为定量吗?在这方面,所谓的“非正式'量化'”(Schegloff 1993:118)在这方面发挥了什么作用?是首选的定性和定量研究(严格意义上的混合方法)的真正整合,还是定性和定量的非整合性组合可以带来类似有价值的结果?如何使一种或另一种方法更适合框架和研究目标?我们特别欢迎根据原始研究解决这些问题和相关事项的贡献,尽管也可以提交更一般的理论贡献。如果您想贡献,请发送大约的摘要。500个单词(不包括参考文献)到2024年4月15日之前notabene@aau.at。批准后,全文(英文,最大为10 000个单词)将于2024年9月15日到期。参考文献Angouri,Jo。2018。定量,定性,混合或整体研究?在
耳鼻喉科是在创新时代的悬崖上,准备将人工智能(AI)整合到其研究框架中。AI有可能使用大量数据集来提高诊断,疾病早期探测,治疗计划和患者监测的精度。机器学习算法可以分析超出人类感知的声音细微差别,从而允许早期干预和改善患者预后。此外,聊天机器人可以彻底改变患者的互动。在术后护理中或在慢性耳鼻喉科迷失方面的管理期间,聊天机器人,例如Chatgpt(Openai,OpenAI,美国旧金山,美国),可以促进实时症状跟踪并提供即时建议。这不仅增强了患者的依从性,而且还弥合了临床环境之外的沟通差距。此外,研究中的AI驱动工具可以通过文献筛选,提出假设,甚至可以预测
一个常数。这导致了量子海森堡代数的推广,其表现为位置和动量之间的扩展对易关系,即 [ x i , p j ] = i ¯ h (δ i j + βδ i j p 2 + 2 β i j p i p j ),其中 [ x i , x j ] = [ p i , p j ] = 0 [ 6 , 7 ]。这些结果还表明扩展或修改了量子力学的量子非局域性方面。事实上,有人认为,量子非局域性是 HUP 的结果,它代表了量子力学最奇怪的特性之一 [ 8 , 9 ]。这在 [ 10 ] 中已得到详细讨论,并被发现与 Franson 实验 [ 11 ] 中出现的重合率版本一致。已经检测到 GUP 对角动量代数和两个部分系统(量子比特和量子三元组)的贝尔算子的平方及其期望值的影响。违反贝尔不等式可能是制定量子引力的重要工具,而且,Stern-Gerlach 实验的精度限制了 GUP 参数 β 的值。应该强调的是,量子非局域性已经