由于学习高维概率致密性的困难,用于新物理过程异常检测的方法通常仅限于低维空间。尤其是在组成级别上,在流行密度估计方法中,很难纳入理想的特性,例如突变不变性和可变长度输入。在这项工作中,我们基于扩散模型引入了粒子物理数据的置换不变的密度估计值,该模型是专门设计用于处理可变长度输入的。我们通过利用学习的密度作为置换式异常检测评分来证明我们的方法论的功效,从而有效地识别了仅背景假设下的可能性很小的JET。为了验证我们的密度估计方法,我们研究了学习密度的比率,并与受监督分类算法获得的密度相比。
在第一部分中,我们将从一些代数可解决的问题开始。这种方法的关键是观察到,任何物理系统的量子理论都可以看作是可观察到的代数的单一不可约形表示。,我们将探索并阐明单位性和不可及性的含义,因为我们更深入地考虑了我们考虑的各种示例。我们的方法将更多地是一种自下而上的方法,从细节转变为一般的修复。但是,此时一些一般的观察结果可能很有用。可观察到的操作员代数不能只是任何代数。我们需要一种将代数的操作员或元素连接到可以在实验室中测量的实数的方法。因此,有必要在代数上进行某个规范的概念。也需要一个共轭概念来赋予操作员的墓穴。最少的要求将以观察力为c ∗ - 代数。(对于相对不变的现场理论,需要其他要求,例如Poincar´e不变性。)
在患有各种慢性健康疾病的患者中都观察到了疲劳和伴随的“脑雾”的衰弱症状。不幸的是,目前还没有一种有效且心理测量学上合理的工具来评估这些同时发生的症状。在这里,我们报告了疲劳和认知改变量表 (FAC) 的开发和初始心理测量特性,FAC 是衡量自我报告的中枢疲劳和脑雾的指标。由于研究团队的专业知识以及已建立的 TBI 与症状复合体之间的联系,因此选择创伤性脑损伤 (TBI) 来建模和开发 FAC。潜在项目由有治疗这些症状经验的研究人员和临床医生生成,他们借鉴了相关文献并回顾了患者对过去和当前 TBI 研究中测量的反应。FAC 的 20 个候选项目——各 10 个用于评估认知改变(即脑雾)和中枢疲劳——通过在线调查在电子视觉模拟反应量表 (eVAS) 上格式化。获得了人口统计信息和 TBI 病史。总共有 519 名参与者同意并提供了可用数据(平均年龄 = 40.23 岁;73% 为女性),其中 204 人自报有 TBI 病史(75% 报告有轻度 TBI)。计算了内部一致性和可靠性值。验证性因子分析 (CFA) 检查了 FAC 的假定双因子结构和单因子解决方案以进行比较。对有和无 TBI 的参与者的两个潜在结构(认知改变、疲劳)进行了测量不变性检验。所有项目均呈正态分布。Cronbach's alpha 系数表明两个因子均具有良好的内部一致性(α = .95)。Omega 可靠性值良好(α = .95)。CFA 支持假定的双因子模型和项目载荷,其表现优于单因子模型。测量不变性发现两组之间的双因子结构是一致的。讨论了这些发现的含义、研究的局限性以及 FAC 在临床研究和实践中的潜在用途。
本文以我们之前对 Wolfram 模型(一种基于超图变换动力学的新型离散时空形式)的相对论和引力性质的研究中所开发的技术为基础,研究了此类模型的类别,在这些模型中,由于底层重写系统的不汇合,因果不变性被明确违反。我们表明,由此产生的多路系统的演化类似于纯量子本征态的线性叠加的演化,该系统实际上包含了演化历史的所有可能分支(对应于所有可能的超图更新顺序);然后,观察者可以通过对这种演化执行 Knuth-Bendix 完成操作来施加“有效”的因果不变性,从而将不同的多路分支折叠为单一、明确的时间线程,其方式类似于传统量子力学中的退相干和波函数坍缩过程(我们证明这与不确定性原理的多路模拟相兼容)。通过在数学上将观察者定义为多路演化图的离散超曲面叶状结构,我们展示了这种量子力学的新解释如何从多路因果图中广义相对论的广义模拟中得出,其中富比尼-史蒂奇度量张量扮演时空度量的角色,量子芝诺效应扮演引力时间膨胀的角色等等。我们通过证明(使用各种组合和序论技术)多路演化图的几何形状在连续极限中收敛到复射影希尔伯特空间的几何形状来严格证明这种对应关系,并继续使用此信息为整个多路系统推导出爱因斯坦场方程的模拟。最后,我们讨论了这种“多向相对论”的各种后果,包括路径积分的推导、粒子类激发及其动力学的推导、与贝尔定理相容性的证明和 CHSH 不等式的违反、离散薛定谔方程的推导和非相对论传播子的推导。与数学和物理学的许多领域的联系——包括数理逻辑、抽象重写理论、自动定理证明、通用代数、计算群论、量子信息论、射影几何、序
千克仍以实物来定义,即 1889 年第一届 CGPM 批准的国际千克原器。它有三个主要缺点:仅在一个地方可用,在物理质量方面不可持续,并且由于它基于工件而不具有通用性。质量单位的定义最早可能在 2011 年发生改变,并且将基于自然基本常数的固定值。因此,基于真实的自然不变性重新定义千克的可能性已经讨论了大约 30 年。在此背景下,法国计量部门自 2002 年以来着手实施瓦特天平实验,其目的是将千克与普朗克常数联系起来。采用以基本或原子物理常数为基础的千克新定义时,必须考虑其传播,同时避免对认可实验室和大多数用户的实践造成任何干扰。但这必然会对国家计量实验室使用的传递标准产生影响。
随着美国食品供应链变得越来越复杂,管理制造商、分销商和零售商网络,同时确保供应商关系、食品安全和减少食品欺诈的相应挑战也变得至关重要。区块链技术具有不变性和去中心化的特点,为食品供应链带来了巨大的好处。借鉴可供性理论和区块链文献,我们建立了一个研究模型,研究区块链提供的可供性,即可追溯性、可见性和有效性,以及它对食品供应链中积极供应商结果的影响。我们使用 IBM 和沃尔玛区块链以及雀巢公司对区块链技术的使用作为示例案例,以及由此产生的相应供应商关系利益来验证我们的模型。这项研究对研究和实践具有重要意义,因为它为研究和应用食品供应链中的区块链提供了一个细致入微的可供性视角。
数据集的拓扑不变性,例如从一个长度比例到另一个长度的孔数(持续的贝蒂数字)可用于分析和分类机器学习应用程序中的数据。我们提出了一种用于计算持续贝蒂数字的改进的量子算法,并提供了端到端的复杂性分析。我们的方法可在现有的量子算法上提供大量的多项式时间改进,并节省指数空间。符合差距依赖性,我们的算法在严格的最先进的经典算法中获得了几乎Quintic的加速,以计算持久的betti数字到恒定的添加性错误 - 应用程序的稳定任务。但是,与启发式经典方法和观察到的量表相比,这可以简化为更接近二次的。我们讨论量子算法是否可以按照先前所声称的实用性任务实现指数加速。我们得出结论,目前没有证据表明情况。
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引,尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性,该研究通过应用定量结构 - 特质关系(QSPR)技术来研究13种HIV药物,以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数,使用分析层次结构过程(AHP)对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力,从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
1. 概述 深度学习在医学成像中的应用越来越广泛,改进了处理链中的许多步骤,从采集到分割,从异常检测到结果预测。然而,仍然存在重大挑战:(1)基于图像的诊断取决于局部模式之间的空间关系,而卷积和池化通常无法充分捕捉这些关系;(2)数据增强是学习 3D 姿势不变性的实际方法,需要指数级增长的点数才能实现稳健的改进;(3)标记的医学图像比未标记的图像少得多,尤其是对于异质性病理病例;(4)磁共振成像 (MRI) 等扫描技术速度慢且成本高,通常没有在线学习能力来关注临床感兴趣的区域。为了应对这些挑战,需要新的算法和硬件方法,以使深度学习充分发挥其在医学成像中的潜力
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY ROORKEE NAME OF DEPARTMENT/CENTRE/SCHOOL: Department of Mechanical and Industrial Engineering Subject Code: MIL-518 Course Title: Forming of sheet metals L-T-P: 3-1-2/2 Credits: 4 Subject Area: PEC Course Outline: Introduction to SMF and applications, Deformation of sheet materials: uniaxial, biaxial and shear testing, flow stress, instability, effect of temperature and strain rate.薄板金属的塑性行为:应力偏差,不变性,应力三轴性,Lode参数,3D Mohr圆。屈服理论的描述:各向同性产量模型,pi平面。各向异性产量理论的简介。硬化模型,塑料应力 - 应变关系。对所有过程的流程分析和可表达性评估。SMF期间的高级SMF流程和工业应用预测,简介SMF流程的有限元建模。表格形成的可持续性。
