XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中统
长摩根的关联学习解释了人类对听觉序列中统计和网络结构的敏感性
网络是捕获世界复杂性的有用数学工具。在先前的行为研究中，我们表明人类成年人对听觉序列的高级网络结构敏感，即使在提供了全部信息。基于与相邻元素和非附近元素之间的过渡概率与内存衰减之间的过渡概率的集成，最好通过与关联学习原理兼容的数学模型来解释其性能。在本研究中，我们通过磁脑电图（MEG）探讨了该假设的神经相关性。参与者（n = 23，16位女性）被动地听取了在稀疏的社区网络结构中组织的色调序列，其中包括两个社区。在大脑对具有相似过渡概率的音调过渡的反应中观察到了早期差异（〜150 ms），但在社区内或之间发生了 - 发生。此结果意味着序列结构的快速自动编码。使用时间分辨解码，我们估计了每种音调表示的持续时间和重叠。解码性能表现出指数衰减，从而在连续音调的表示之间显着重叠。基于这种扩展的衰减预示，我们估计了每个过渡的长摩根关联学习新颖性指数，并发现该度量与MEG信号的相关性。总体而言，我们的研究阐明了人类对网络结构敏感性的神经机制，并突出了HEBBIAN样机制在支持各种时间尺度学习中的潜在作用。
机器学习中统计学习和分类的概念：概述
摘要。统计学习理论是机器学习（ML）的基础基础，这反过来代表了人工智能的骨干，迎来了针对现实世界中挑战的创新解决方案。它的起源可以与统计数据和计算领域相遇的地步链接，从而发展为独特的科学学科。可以通过其基本分支来区分机器学习，包括监督的学习，无监督的学习，半监督学习和强化学习。在此挂毯中，有监督的学习是中心阶段，分为两种基本形式：分类和回归。回归是针对连续结果量身定制的，而分类专门研究分类结果，监督学习的总体目标是增强能够基于输入功能预测类标签的模型。这项评论努力提供了一本关于机器学习的简洁但有见地的参考手册，与统计学习理论（SLT）的挂毯交织在一起，阐明了他们的共生关系。它揭示了分类的基本概念，阐明了统治它的总体原则。这种全景观点旨在为分类提供整体观点，为研究人员，从业人员和爱好者提供有价值的资源，通过引入概念，方法和差异，从而进入机器学习，人工智能和统计的领域，从而增强对分类方法的理解。
在同种异体造血细胞移植中统一造血恢复，移植物排斥，移植物失败，移植物功能和供体嵌合的定义：代表EBMT，ASTCT，CIBMTR和APBMT
尽管出现了新型疗法以治疗血液系统恶性肿瘤，但同种异体造血细胞移植（Allo-HCT）仍然是能够治愈这些疾病的必不可少的治疗方式。Allo-HCT也已显示在良性血液学疾病中是治愈性的，例如性贫血，镰状细胞病和丘脑贫血等。最近，美国移植与细胞疗法学会（ASTCT）发表了标准化的定义，用于造血恢复，移植排斥，移植物失败，移植功能差和供体嵌合体。为了尝试更广泛的国际共识，成人和儿科医师移植专家的小组是由欧洲血液和骨髓移植学会（EBMT），ASTCT，国际血液和骨髓移植研究中心（CIBMTR）和亚洲 - 帕克血液和摩尔果（Asia-Paci）组装的。共识被定义为≥70％的投票成员强烈同意或与定义有些同意。除少数例外，同意认可先前的ASTCT定义。重要的是，我们修改了现有的EBMT和CIBMTR数据收集表格，以与这些统一的定义保持一致，这些定义将促进移植研究人员和跨移植登记处之间的研究和国际协作。
悬崖：一种新的开源python软件包和用于气候建模（v1.0.1）中统计偏差调整和评估的综合界面
摘要。统计偏差调整通常在使用其影响研究结果之前将其用于气候模型。但是，基于观测数据和模型数据之间的分布图的不同方法可以改变模型的模拟趋势以及时空和可变的一致性，并且如果未彻底评估，则容易使用误解。尽管这些基本问题很重要，但当前应用偏见调整的研究人员目前没有手头的工具来比较不同的方法或评估结果以发现可能的扭曲。因此，在统计偏差调整中的广泛实践与学术文献的建议不符。为了解决阻碍此问题的实际问题，我们介绍了悬式，这是一个开源python软件包，用于在共同的框架及其全面评估中实施八种不同的同行评审且广泛使用的偏差调整方法。在开比性中引入的评估框架允许用户分析用户启用的气候指数和分布属性的边际，时空和可变性结构的变化，以及模型中模拟的climeate变化趋势的任何变化。使用七个CMIP6全球循环模型在对地中海地区的案例研究中应用首都，这项研究发现，最合适的偏见调整方法取决于所研究的变量和影响，甚至旨在保留气候变化趋势的方法也可以改变它。这些
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
钻石距离中统一通道的查询最佳估计
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问，我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述，即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O（D 2 /ε）应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果，这些结果使用O（D 3 /ε2）[通过标准过程断层扫描]或O（D 2。< /div>）5 /ε）[Yang，Renner和Chiribella，Prl 2020]应用。为了显示此结果，我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法，该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后，我们证明了一个互补的下限，即使访问未知统一的逆版本或受控版本，估计也需要ω（D 2 /ε）应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。
基于数据的信息场景生成，实现孤立电力系统中统计稳定的储能容量
a 挪威科技大学电力工程系，OS Bragstads Plass 2 E, 7034 Trondheim, Norway b 挪威科技大学工程控制论系，OS Bragstads Plass 2 E, 7034 Trondheim, Norway c Equinor R&T 电气技术系，Arkitekt Ebbels 10, 7005, Trondheim, Norway d 特伦托大学工业工程系，Via Sommarive, 9, 38123 Povo, Italy
在量子理论中统一了两个非局部性概念
在当地的运作和经典交流（LOCC）下，发现包含正交产品状态的集合是无法区分的，从而在制备和区分过程中表现出不可逆性，通常被称为无链接的非局部性。另一方面，纠缠状态不兼容的测量引起的相关性导致了非局部性。我们将这两个概念统一，从适当的全球统一转型下的某些财产的变化中统一。特别是，我们证明在受控的（cnot）操作下，完整的产品基础可以在且仅当其在LOCC歧视过程中完全不可约时创建纠缠状态。拟议的迹象可以量化与甚至不完整的产品状态集相关的非固定性的量。对于具有纠缠状态的集合，我们对数量进行了相应的修改，并表明它可以为更非局部性的现象提供解释，而纠缠较小。