XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单调
粘度非单调组成依赖性在将单链纳米颗粒添加到纠缠聚合物
摘要：特征良好的单链纳米颗粒（SCNP），通过在稀的条件下从线性聚苯乙烯前体进行合成，通过分子内[4 + 4]热环节交联反应，添加到不同浓度的纠缠聚苯二烯熔体中。从纯线性熔体开始，比SCNP的熔体更具粘性，零剪切粘度在添加纳米颗粒后增加并达到最大值，然后最终降至SCNP熔体的值。分子模拟揭示了这种意外行为的起源，这是两个组成部分动力学截然不同的组成依赖性的相互作用。SCNP的浓度降低，因为它们的浓度降低，因为它们是由线性链拧紧的，达到的最大粘度高于分数约20％的线性链的最大粘度。将这种行为类似于将单环聚合物添加到线性矩阵中的行为。这一发现提供了有关SCNP作为聚合物的有效熵粘度修饰符的设计和使用的见解，并有助于讨论循环结构的物理学。
在道格拉斯 - 拉赫福德运营商的帮助下，更多关于Arag´on Arag'Arag'Arag'Arag'Arag'Campoy算法运营商
⟨x，x⟩。我们还假设a：x⇒x和b：x⇒x是最大单调操作员。有关最大单调操作员的更多详细信息，我们将读者推荐给[3]，[4]，[9]，[10]，[11]，[11]，[12]，[14]，[15]，以及其中的参考文献。在[3]中，Auslender和Teboulle提供了用于研究单调图的必需工具。他们专注于无穷大的R n子集的行为。通过使用实际分析和几何概念，他们开发了一种数学处理来研究集合的渐近行为。此外，Bauschke和Combettes [4]的书是学习非线性分析的最佳来源之一，即凸分析，单调操作员和操作员的固定点理论。另外，[9]强调了最大单调操作员的重要性，并描述了过去十年来单调操作员领域取得的进展。此外，[10]提出了一项调查，讨论了单调操作员理论的发展。it
混合反馈系统中的振荡
本文探讨了一种基于最大单调关系理论的算法攻击角度。关键建议是将混合反馈系统建模为单调关系的混合馈电回路。负反馈循环预先具有单调性，而正反馈循环在本地破坏了单调性。在最近的工作中，我们探索了最大程度的单调性，以计算单调关系的输入 - 输出解决方案[9]。我们在此处遵循相同的范围，但将算法从单调扩展到混合单调关系。在优化领域中，该扩展并不是什么新鲜事物，并且已经提出了有效的算法来最大程度地减少凸功能的差异[10-13]。这种算法直接适用于本文的问题。我们说明了该桥梁在范德波尔振荡器的经典模型上的潜力。
结肠癌进展反映出基因表达和通路失调的单调分化，促进了特定阶段的药物再利用
摘要。背景/目的：结肠癌是最常见的癌症类型之一，也是癌症导致死亡的第二大原因。人们已经做出许多努力来研究结肠癌进展过程中的分子改变。然而，识别阶段特异性分子标记仍然是一个挑战。本研究的目的是开发一种新的计算方法来分析结肠癌各阶段差异基因表达和通路失调的变化，以揭示阶段特异性生物标记并加强药物再利用研究。材料和方法：结肠癌的转录组数据集用于识别（a）在四个结肠癌阶段中具有单调性倍数变化（MEG）的差异表达基因和（b）与参与差异表达基因（DEG）数量相关的单调富集（MEP）上升的扰动通路。通过计算机药物再利用流程，我们确定了调节 MEG 表达并靶向产生的 MEP 的药物。结果：我们的方法突出了 15 种 MEG 和影响其表达的 32 种候选再利用药物。我们还发现 51 种 MEP 根据其在结肠癌各阶段的 DEG 含量变化率分为两组。通过关注突出的再利用药物的目标 MEP，我们发现其中一种神经活性药物
膨胀黑洞背景中的真正 N 部分纠缠和分布式关系
摘要 随着信息任务的复杂性，二体和三体纠缠已经不能满足我们的需要，我们需要更多的纠缠粒子来处理相对论量子信息。本文研究了dilaton黑洞背景下Dirac场的真正N体纠缠和分布关系，给出了弯曲时空中所有物理上可及和不可及纠缠的一般解析表达式。我们发现，可及的N体纠缠随着黑洞dilaton的增加表现出不可逆的退相干，而不可及的N体纠缠则从零单调或非单调增加，取决于可及到不可及模式的相对数量，这与二体和三体纠缠中不可及纠缠只单调增加的情况形成了鲜明的对比。我们还发现了弯曲时空中可及和不可及的 N 部分纠缠之间的两种分布关系。这些结果让我们对霍金辐射有了新的认识。
人工智能伦理与社会的单调性：犯罪学、教育、医疗保健和金融领域单调神经加性模型的实证研究
以这样的方式对待人性，无论是你自己还是他人的人，都绝不能仅仅把它当作达到目的的手段，而要始终把它当作目的。—伊曼纽尔康德，《道德形而上学的基础》算法公平性在人工智能 (AI) 的应用中对于更好的社会至关重要。作为社会机制的基本公理，公平包含多个方面。尽管机器学习 (ML) 社区一直关注交叉性作为统计均等问题，特别是在歧视问题上，但新兴的文献探讨了另一个方面——单调性。基于领域专业知识，单调性在许多与公平相关的领域发挥着至关重要的作用，违反单调性可能会误导人类的决策并导致灾难性的后果。在本文中，我们首先系统地评估了应用单调神经加法模型 (MNAM) 对 AI 伦理和社会公平性的意义，该模型使用公平感知 ML 算法来强制执行个体和成对单调性原则。通过理论推理、模拟和广泛的实证分析的混合方法，我们发现考虑单调性公理在所有公平领域都是必不可少的，包括犯罪学、教育、医疗保健和金融。我们的研究有助于人工智能伦理、可解释人工智能 (XAI) 和人机交互 (HCI) 之间的跨学科研究。通过证明单调性不满足将导致灾难性后果，我们强调了单调性要求在人工智能应用中的重要性。此外，我们通过施加集成人类智能的单调性限制，证明了 MNAM 是一种有效的公平意识 ML 方法。
通过信息扰乱量化非稳定器
量子技术的出现引起了人们对其提供的计算资源的理论表征的极大关注。量化量子资源的一种方法是使用一类称为魔单调和稳定器熵的函数，然而，对于大型系统而言，这些函数非常难以评估且不切实际。在最近的研究中，建立了信息扰乱、魔单调 mana 和 2-Renyi 稳定器熵之间的基本联系。这种联系简化了魔单调计算，但这类方法仍然会随着量子比特的数量而呈指数级增长。在这项工作中，我们建立了一种对非时间顺序相关器进行采样的方法，该相关器近似于魔单调和 2-Renyi 稳定器熵。我们用数字方式展示了这些采样相关器与量子比特和量子三元系统的不同非稳定器度量之间的关系，并提供了与 2-Renyi 稳定器熵的分析关系。此外，我们提出并模拟了一个协议来测量魔法对于局部汉密尔顿量的时间演化的单调行为。