Inspired by foundational studies in classical and quantum physics, and by information retrieval studies in quantum information theory, we have recently proved that the notions of 'energy' and 'entropy' can be consistently introduced in human language and, more generally, in human culture. More explicitly, if energy is attributed to words according to their frequency of appearance in a text, then the ensuing energy levels are distributed non-classically, namely, they obey Bose-Einstein, rather than Maxwell-Boltzmann, statistics, as a consequence of the genuinely 'quantum indistinguishability' of the words that appear in the text. Secondly, the 'quantum entanglement' due to the way meaning is carried by a text reduces the (von Neumann) entropy of the words that appear in the text, a behaviour which cannot be explained within classical (thermodynamic or information) entropy. We claim here that this 'quantum-type behaviour is valid in general in human cognition', namely, any text is conceptually more concrete than the words composing it, which entails that the entropy of the overall text decreases. This result can be prolonged to human culture and its collaborative entities having lower entropy than their constituent elements. We use these findings to propose the development of a new 'non-classical thermodynamic theory for human cognition and human culture', which bridges concepts and quantum entities and agrees with some recent findings on the conceptual, not physical, nature of quantum entities.

我们希望研究叠加，情境性和纠缠的量子结构的起源在人类感知本身中的起源，因为它们是如何成功地用于模拟人类认知方面的。我们的分析将我们从一个简单的量子测量模型借鉴了人类的感知如何结合分类感知的扭曲机制，转变为概念原型理论的量子版本，当概念结合时，它允许动态上下文。我们的研究植根于一种操作量子公理学，该量子会导致概念的状态上下文属性系统。我们说明了我们的量子原型模型及其干扰，当将概念与两个详细范围详细解决的示例相结合时

诸如DALL-E 2之类的生成模型可以代表放射学中人工智能研究的图像生成，增强和操纵的有希望的未来工具，前提是这些模型具有足够的医疗领域知识。在这里，我们证明DALL-E 2在零拍的文本到图像生成方面，学习了具有有希望的功能的X射线图像的相关表示，将图像的延续超出其原始边界或删除元素，尽管病理产生或CT，MRI和超声图像仍然受到限制。因此，即使事先需要对这些模型进行进一步的微调和适应，也需要使用生成模型来增强和生成放射学数据似乎是可行的。

由于鉴定了“身份”和“欺诈性”和强大的实验证据，在人类认知和语言中存在相关的Bose-Einstein统计数据，我们在以前的工作中争论了量子认知研究领域的延伸。除了量子复杂的矢量空间和量子概率模型之外，我们还表明量化本身，用词为量子，对人类认知是相关的和可能的重要性。在目前的工作中，我们在此结果构建，并引入了用于人类认知的强大辐射量化方案。我们表明，与Maxwell-Boltzmann统计数据相比，缺乏Bose-Einstein统计数据的独立性可以通过存在“含义动态”来解释，这导致与同一话语吸引的话语。因此，在同一个状态中，单词聚集在一起，在量子力学的早期众所周知的光子中熟知的现象，导致普朗克和爱因斯坦之间的激烈分歧。使用一个简单的例子，我们介绍了所有元素，以获得更好，更详细地了解这一“意义动态”，例如微型和宏状态，以及Maxwell-Boltzmann，Bose-Einstein和Fermi-Dirac编号和权重，并比较这一点示例及其图表，具有Winnie The PoOH故事的辐射量化方案，也具有图表。通过将概念直接连接到人类体验，我们表明纠缠是保留我们所识别的“意义动态”的必要性，并且在Fermi-Dirac解决人类记忆的方式变得清晰。在那里，在具有内部参数的空格中，可以分配不同的单词。

在以前的研究中，我们展示了“讲故事”的文本展示了不是Maxwell-Boltzmann但Bose-Einstein的统计结构。我们的解释是，这是由于在人类语言中存在“无法区分”，因此故事的不同部分中的相同词语彼此无法区分。在目前的文章中，我们开始为此Bose-Einstein统计提供解释。我们表明，在“故事”中存在“意义”，这导致了Bose-eInstein的独立特征，并提供了确凿的证据，即“言语可以被认为是人类语言”，结构类似于如何“光子是光的量子”。使用若干关于我们布鲁塞尔研究组的纠缠研究，我们还表明它也是在文本中存在“含义”，这使得von Neumann熵相对于组成它的单词熵的总文本更小。我们解释了本文的新见解如何与称为“量子认知”的研究领域适合，其中量子概率模型和量子矢量空间用于人类认知，并且也与使用量子结构在信息检索和自然中的使用相关语言处理，以及它们如何将“量化”和“Bose-Einstein统计数据”引入那里的相关量子效应。灵感来自量子力学的概念性解释，并依靠新的见解，我们提出了关于物理现实性质的假设。在这样做时，我们注意到这种新的熵减少以及其解释，对量子热力学的发展可能是重要的。我们同样注意到它也可以引起行星地球表面上的物理现实性质的原始解释图片，其中人类文化随着养护的延续而出现。