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量子场和基本力
每位理学硕士学生在课程开始时都会被分配一名学术人员作为个人导师。个人导师的作用主要是作为课程期间可能出现的任何问题或困难的第一联系人。他或她将能够就课程选择、职业问题、写推荐信以及任何非学术性质的问题为学生提供建议。另一个处理更多个人事务的联系人是物理系研究生顾问 Arnaud Czaja，他的电话是分机 41789。有关更多信息，请参阅网站 http://www3.imperial.ac.uk/counselling。学年开始后不久，理学硕士学生团体将被要求任命一名代表，其职责是充当学生和教职员工之间的沟通渠道，以处理可能出现的任何一般问题。学生代表应为全日制 QFFF 学生，还将被邀请参加物理系的 PGT（研究生授课课程）委员会会议。另一个联系人是系研究生代表，负责监督系研究生社交活动的组织。
量子场理论简介
9 Functional M e t h o d s ......................................................................... 275 9.1 Path Integrals in Quantum M ech an ics ..................................... 275 9.2 Functional Quantization of Scalar F ie ld s .................................282 Correlation Functions; Feynman规则； Functional Derivatives and the Generating Functional 9.3 Quantum Field Theory and Statistical M ec h an ics ................ 292 9.4 Quantization of the Electromagnetic F i e l d .............................294 9.5 Functional Quantization of Spinor F ie ld s ................................. 298 Anticommuting Numbers;狄拉克传播器；为Dirac字段生成功能； QED;功能决定因素 *9.6在功能上的对称性。保护法；沃卡哈西的身份问题s ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 312
量子场和局部测量
摘要：在弯曲时空中量子场论的代数框架中考虑量子测量过程。使用一个量子场论（“系统”）对另一个量子场论（“探针”）进行测量。测量过程涉及有界时空区域内“系统”和“探针”的动态耦合。由此产生的“耦合理论”通过参考自然的“内”和“外”时空区域确定“系统”和“探针”非耦合组合上的散射图。没有假设任何特定的相互作用，并且所有构造都是局部和协变的。给定“内”区域中探针的任何初始状态，散射图确定从“外”区域中的“探针”可观测量到“诱导系统可观测量”的完全正映射，从而为后者提供测量方案。结果表明，诱导系统可观测量可能位于相互作用耦合区域的因果外壳内，并且通常不如探测可观测量尖锐，但比耦合理论上的实际测量尖锐。使用取决于初始探测状态的 Davies-Lewis 工具，可以获得以测量结果为条件的后选择状态。还考虑了涉及因果有序耦合区域的复合测量。假设散射图遵循因果分解属性，则各个工具的因果有序组合与复合工具相一致；特别是，如果耦合区域因果不相交，则可以按任意顺序组合工具。这是所提框架的中心一致性属性。通过一个例子说明了一般概念和结果，其中“系统”和“探测”都是量化的线性标量场，由具有紧时空支持的二次交互项耦合。对于足够弱的耦合，精确计算了由简单探测可观测量引起的系统可观测量，并与一阶微扰理论进行了比较。
生物学-A级场外线。 ...
调查/图形 - 假设选择，测量和记录适当的数据，以在学校选择的研究和演示/分析。考虑H＆S风险标记为地衣物种数学/统计的图形 - 记录定量数据的机会，以考虑准确性和样本量并得出结论。收集足够的数据以稍后进行统计分析（多样性指数）
人工智能在电子证据可采性中的作用
人工智能 (AI) 的出现深刻地改变了包括法律行业在内的多个行业。在数字化迅速发展的时代，电子证据的管理在法庭诉讼中变得更加复杂和关键。随着法院处理大量数字材料（从电子邮件和短信到多媒体文件和社交媒体信息），有关这些证据的合法性、完整性和可采性的困难也随之增加。机器学习、自然语言处理和预测分析只是 AI 技术中的一小部分，它们已成为帮助律师处理和评估大量数据的有效工具。AI 对电子证据是否可采纳有着复杂的影响。它有助于建立强大的保管链，提高证据验证的准确性，并使数据收集和分类的自动化变得更加容易。这些功能不仅使证据管理变得更容易，而且还提出了可靠性、透明度和在法庭上应用 AI 的道德问题。由于 AI 算法经常充当“黑匣子”，
刑事诉讼中的人工智能 人工智能证据的可采性
致谢 我想向我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西亚里奥 (Elisiário) 表达最深切的谢意，感谢他们给予我的爱与支持，成就了今天的我。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，他们给我带来了快乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我力量。感谢爱德华多（Eduardo）无条件的鼓励和安慰餐。特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。致谢 特别深深地感谢我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西娅里奥 (Elisiário)，感谢他们给予我所有的爱、关怀和支持，让我成为了今天这样的人。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，感谢他们给我带来了欢乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我光明。致 Eduardo，感谢他无条件的鼓励和安慰的饭菜。我要特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。
感知复杂性与内部复杂性 我们是否采取了……
摘要。安全关键系统中的人为可靠性问题（例如航空业）曾经并将继续推动基于工具或组织的保护措施的设计和使用。软件和硬件已经开发出来以克服人为可靠性，从而能够容忍和抵抗人为错误。因此，系统变得更加复杂，人与实际生产机器之间的距离从未停止增加。大多数情况下，当自动化产品成熟时，感知的复杂性会大大降低，有时在开始时很困难，从高到非常高。本文对人机系统的复杂性和认知稳定性进行了综合分析，更具体地说是高度自动化的系统。它强调了几个问题，例如技术复杂性、复杂性和专业知识、机器和人的可靠性以及复杂性和弹性。本文强调人与高度自动化的安全关键系统之间的交互。人们对与“友好”自动机的合作有何期望？他们需要了解其内部复杂性才能与它们交互吗？他们如何看待外部复杂性？安全、高效和舒适地交互所需的正确抽象级别是什么？