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新闻稿
大会委员会领导西班牙的经济指数®（LEI）在12月的12月会议委员会领先的经济指数®（LEI）在2024年12月12月12日至100.8（2016 = 100）中略微上升了0.1％（2016年= 100）。总体而言，LEI在2024年的下半年增长了0.3％，比2024年上半年的0.7％增长的速度慢。在11月增长0.1％之后，2024年12月的西班牙的会议委员会重合经济指数®（CEI）在2024年12月增长了0.4％，达到114.5（2016 = 100）。CEI在2024年下半年的CEI增长了1.5％，在2024年上半年持续了1.3％的提高。“西班牙的LEI在12月改善，回到9月的两年高点，”会议委员会副经济学家艾伦·李（Allen Li）说。“ Lei的组成部分结束了这一年，这对西班牙经济的普遍说明。该指数的财务组成部分通常在下半年表现出稳定的积极贡献。非财务组成部分通常在同一时期落后，但是在前几个月造成负面贡献的订单书籍和工作安置，在12月份有明显的改善。西班牙LEI的年度增长轨迹尽管表现出较少的势头，但仍表明持续风向持续到2025年。在2024年增长了3.2％之后，会议委员会预计西班牙经济将在整体欧元区弱点并在该地区的总体弱点上放缓，但要继续胜过该地区的同龄人。”
超导电路的量子声学
过去 20 年，电路量子电动力学发展迅速，超导量子比特和谐振器用于从根本上控制和研究量子光与物质的相互作用。该领域的发展受到量子信息科学和实现量子计算的前景的强烈影响，但也为不同物理系统和研究领域的结合提供了机会。微波领域的超导电路由于具有强大的非线性和零点涨落，以及设计和制造的灵活性，为与其他量子系统接口提供了一个多功能平台。基于电路量子电动力学的混合量子系统可以通过利用各个组件的优势来实现新功能。本论文涵盖了将超导电路与表面声波 (SAW)（沿固体表面传播的机械波）耦合的实验。可以利用 GaAs 基板的压电特性来实现强耦合，我们的实验利用这一点来研究量子场与物质相互作用的现象。表面声波的一个关键特性是传播速度慢，通常比真空中的光慢五个数量级，并且波长短。这使得在巨型原子领域中，超导电路形式的人造原子比相互作用的 SAW 辐射的波长大，这种情况在其他系统中很难实现。本论文中描述的实验利用这些特性来展示机械模式的电磁感应透明性，以及人造巨原子与 SAW 场之间的非马尔可夫相互作用。当 SAW 场被限制在谐振腔中时，短波长允许多模光谱适合与频率梳相互作用。我们使用多模 SAW 谐振器通过双音光谱方法表征微观两级系统缺陷的集合。最后，我们介绍了一种混合超导-SAW 谐振器，并考虑了其在量子信息处理中的应用。使用该设备进行的实验证明了 SAW 模式的纠缠，并在设计用于连续变量量子计算的簇状态的道路上显示出有希望的结果。
利用信息通信技术培养小学生的批判性思维
摘要 ：基于对舍佩蒂夫卡（赫梅利尼茨基地区）M. Ostrovsky 综合学校第 1 号（I-III 级）教师 O. Diachuk 和赫梅利尼茨基第 30 号专业学校（I 级）教师 O. Svystak 的教学经验的研究，开发了一种利用信息和通信技术 (ICT) 培养小学生批判性思维的方法。本文确定了该方法的目标、目的、阶段（问题陈述、信息搜索、清晰论证、决策）和使用结果。此外，本文还介绍了通过观察小学生的教育和认知活动、他们的问卷调查、小学教师调查以及学生作文研究，对其有效性进行研究的结果。本文指出，使用所开发的方法有助于提高小学生的活动能力、他们的思维技能和证明其决定的能力、使用数字设备搜索新信息的能力以及培养他们的沟通技巧。同时，本文指出了使用所开发方法的以下缺点和困难：由于技术错误和互联网连接速度慢，使用方法可能会出现问题；在应用该方法的课程阶段需要很长时间的准备；如果班上有超过 30 名学生，则在监督学生的搜索活动方面会遇到一定的困难。进一步的研究应旨在研究在适应和游戏相关（1 年级和 2 年级）和主要（3 年级和 4 年级）学生学习阶段使用 ICT 培养小学生批判性思维的方法的特点。关键词：三方互动；数字能力；教学经验；小学。如何引用：Shkvyr，O.，Haidamashko，I.，和 Tafintseva，S.（2020 年）。使用 ICT 培养小学生的批判性思维。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，11（2），230-242。 https://doi.org/10.18662/brain/11.2/85
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
制定更好的学习计划
制定更好的学习计划 学习计划的成功取决于你计划的细致程度。仔细考虑以下几点有助于制定适合自己的计划。 制定平衡的活动计划。大学生活有很多方面。你必须考虑的一些最常见的方面是： 固定：吃饭、组织、课程、教堂、工作 灵活：睡觉、娱乐、学习、放松、个人事务 计划足够的学习时间以充分掌握每一门学科。大多数大学课程计划每周每学分需要大约三个小时的学习时间。将你的学分负担乘以三，你就可以清楚地知道应该花多少时间学习。当然，如果你阅读速度慢或有其他学习缺陷，你可能需要计划更多的时间学习。当然，你也会发现有些课程需要的时间更少。 在固定的时间和地点学习。养成学习习惯非常重要。知道学习什么和什么时候学习可以节省很多时间，让你不用做决定，也不用回想获取必要材料的步骤等。避免在时间表上做泛泛而谈，比如在某个固定的时间“学习化学”。相反，计划“完成十个方程式”或“阅读并记下第六章的笔记”。在讲座课后尽快学习。课后花一个小时对理解和记忆材料的效果与几天后的几个小时一样好。趁笔记还记忆犹新的时候检查一下。趁作业还记忆犹新的时候开始布置作业。利用一天中的休息时间学习。课间一两个小时的零散空闲时间很容易被浪费。计划并养成利用这些时间学习刚结束的课程的习惯，这样就可以在一周的其他时间有空闲时间进行娱乐和其他活动。将每门课程的学习时间限制在不超过两个小时。学习 1.5 到 2 个小时后，你会很快感到疲倦，注意力也会迅速下降。休息一下，然后换一门课程，这将为你提供必要的改变，让你保持效率。在头脑最清醒的时候做困难的工作。交易时间——不要偷走它。当意外事件发生，占用你计划的时间时
人工智能的工程应用 - Ajith Abraham
多级阈值处理是计算机视觉中的一个重要操作，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，用于理解和解释现实世界中的数据。现有的基于图像直方图的多级阈值熵方法主要处理除碎片边界之外的熵信息的最大化，这降低了准确性。这些问题导致阈值精度差且速度慢。为了解决这个问题，我们提出了一种基于相互依赖性的新技术，该技术使用碎片边界，这是一个最小化问题。研究了一个第一手目标函数，它处理碎片边界。传统的多级阈值技术由于穷举搜索过程而计算成本高昂，另一种方法是使用基于自然启发算法的进化计算。本文还提出了一种用于多级阈值的新优化器，称为自适应平衡优化器 (AEO)，它是对基本平衡优化器 (EO) 的改进，通过为表现不佳的搜索代理实施自适应分散决策。使用标准基准函数将 AEO 性能与最先进的算法——平衡优化器 (EO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA)、松鼠搜索算法 (SSA) 和风驱动优化 (WDO) 算法进行了比较。基于定性和定量分析，AEO 的表现优于 EO、GWO、WOA、SSA 和 WDO。通过使用 AEO 最小化目标函数来获得最佳阈值。对于实验，考虑了 BSDS 500 数据集的 500 张图像。考虑了峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM) 和特征相似性指数 (FSIM) 等流行指标进行定量分析。在计算复杂度降低的同时，阈值精度存在显著差异。强调了本文的优点，以确保其未来在使用软计算（AI 的一个子领域）的工程应用领域中的应用。
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
法国可通过疫苗预防的儿童急性细菌性脑膜炎：19 年前瞻性国家监测网络的时间序列分析
背景：在法国，已实施针对 Hi 血清型 b (Hib)、肺炎球菌结合疫苗 (PCV) 和 C 群脑膜炎奈瑟菌 (MenC) 的疫苗接种。这些具有不同覆盖率和接受度的干预措施扰乱了疫苗可预防的急性细菌性脑膜炎 (ABM) 的流行病学。方法：我们分析了法国前瞻性监测网络的数据，该网络对 259 个儿科病房登记的 15 岁以下儿童的 ABM 进行了监测（估计全国覆盖率：61%）。从 2001 年到 2020 年，使用分段线性回归估计了疫苗实施的效果。结果：我们分析了 7,186 例病例，主要由脑膜炎球菌 (35.0%)、肺炎球菌 (29.8%) 和 Hi (3.7%) 引起。比较接种 MenC 疫苗前和接种 MenC 疫苗后的趋势，MenC ABM 发病率下降（-0.12%/月，95% CI：-0.17 至 -0.07，P < 0.001），而总体脑膜炎球菌 ABM 没有变化。尽管在没有疫苗接种计划的情况下，MenB ABM 发病率有所下降（-0.43%/月，95% CI：-0.53 至 -0.34，P < 0.001），但 68.3% 的脑膜炎球菌 ABM 涉及 MenB。PCV7 建议实施后，肺炎球菌 ABM 发病率没有变化。相比之下，改用 PCV13 后，发病率显著下降（-0.9%/月，95% CI：-1.6 至 -0.2%，P = 0.01）。 2014 年 5 月后，出现了反弹（0.5%/月，95% CI：0.3–0.8%，P < 0.001），89.5% 为非 PCV13 疫苗血清型。2017 年 6 月后，Hib ABM 发病率上升。结论：法国引入 PCV7 和 MenC 疫苗，疫苗接种速度慢，覆盖率低，与覆盖率最佳时从 PCV7 转换为 PCV13 相比，影响不大。我们的数据表明，MenB 和下一代 PCV 可以预防法国大部分 ABM 发病率。
在熔融上雕刻深度控制的纳米孔阵列...
面等离子体共振，促进了先进传感器的发展。[2,3] 在介电材料上制造的纳米孔阵列——更普遍地说是由亚波长直径的孔组成的规则有序结构——构成了集成二维光子晶体和全介电超表面架构的基础，能够以前所未有的水平限制和操纵光（包括幅度、光谱和空间管理）。[4] 这种等离子体和全介电纳米结构的纳米制造的通常技术方法依赖于各种工具和方法，其中包括聚焦离子束、电子束、光刻、反应离子蚀刻等。[5,6] 这些制造方法成熟且性能高，然而它们速度慢，需要针对所用每种材料进行优化的几个步骤和技术，从而不可避免地增加了整个过程的总成本和复杂性。未来的先进设备现在要求除了利用完美控制的平面纳米图案（在 X 和 Y 维度）之外，还需要利用第三维度（Z）。[7] 特别是，深度至少达到几微米的纳米孔阵列排列可以大大拓宽纳米光子结构的可能设计和功能范围。[7,8] 然而，在材料表面制造具有圆柱形轮廓的如此深的孔的技术具有挑战性。[9–12] 因此，引入一种多功能的制造方法，将孔深度添加为一个直接且独立的自由度，有望形成先进的架构。在此背景下，我们探索超快激光加工作为在参考介电材料熔融石英表面创建深气孔的直接方法。所谓“直接”，是指通过一步工艺制造一个孔，只用一次激光照射即可烧蚀物质，无需任何额外处理（例如化学蚀刻[13]），也无需平移目标材料。[14] 尽管超短脉冲直接激光烧蚀的最终空间分辨率尚未达到足够的性能标准，无法与传统纳米制造工艺相媲美，无法制造功能性纳米光子元件，但我们的目标是表明它代表了一种替代和互补的解决方案，在速度、无掩模和一步工艺、不需要真空环境或化学品方面具有吸引人的优势。此外，纳米结构可以在单个
电脑游戏（益智游戏和模拟游戏）对特定学习障碍学生工作记忆和空间视觉感知的影响（r
摘要 本研究的目的是研究电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对患有特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视觉感知的影响。本研究的调查是半实验研究，前测和后测采用单组，统计方法为混合方差分析。统计人群是德黑兰复活四所女孩 Maad 小学三年级、四年级、五年级、六年级的全部 216 名学生，其中 10 人通过随机抽样和可用抽样进行测量。为了收集信息，使用了（Susan pickering 工作记忆测试、Visconsin 卡片分类测试和 Frostig 测试）。结果表明，特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生与正常学生在工作记忆和空间视知觉等方面存在差异，而电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视知觉有影响。 关键词：工作记忆 空间视知觉 学习障碍 电脑游戏 引言 特定学习障碍是指一组异质性障碍，其特征是在言语、阅读、写作、答题或数学技能的习得和使用上存在显著差异。学习障碍是一种在使用口头或书面语言方面存在一种或多种显著障碍，在听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力上存在缺陷。特定学习障碍是一种影响儿童接收、处理、分析或存储信息能力的问题。这种障碍会使儿童难以阅读、写作、拼写或解决数学问题 [1]。学生特定学习障碍的主要特征包括：自然智力水平、学习成绩低于预期、学习速度慢、认知发展、教育基础重复、学习水平差异、不同学习、课程学习。能力和技能之间存在显著差异，注意力范围狭窄[2]。换句话说，他们尽管智力正常，却无法学习，虽然成长的各个方面与生物成熟度有直接关系，但一般认为生物和非生物因素都可以发挥作用[3]。人类的学习工具随着环境而变化。如果今天的儿童和青少年