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World File Search System单调
使用生物力学单调和负载-卸载数据计算平均曲线和统计响应走廊的通用方法
摘要 计算平均曲线和响应走廊对于评估生物力学数据以及与其他数据集和数值模型进行比较至关重要。然而，现有的方法通常是针对特定案例的，缺乏强大的统计基础。提出了一种使用弧长重新参数化和非线性信号配准的通用方法，以提供基于特征的平均生物力学响应和统计变异性评估，其主要优势是单一方法适用于广泛的物理响应。在本研究中，基于弧长的方法被应用于两个实验数据集：猪脑组织的压缩行为和人体胸部的负载-卸载响应。在这两种情况下，弧长走廊方法都捕捉到了材料或受试者响应的底层形状，而无需先验地假设响应行为，适用于从没有共同终止点的单调信号到高度变化的滞后响应的广泛生物力学数据，并且不会像常见的当代方法那样扭曲平均响应的底层形状或变异性。弧长走廊法在软件包 ARCGen 中免费分发，可在宽松的开源许可证下用于 MATLAB 和 Python（https://github.com/IMMC-UWaterloo）。
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。
群作用和单调量子度量张量
作用 β 在 S 上是传递的，并将其变成齐次流形[2-5]。因此，U(H) 正则作用的基本向量场形成 GL(H) 作用的基本向量场代数的李子代数。[6] 证明了，为了描述 β 的基本向量场，只需考虑 U(H) 在 S(H) 上的正则作用的基本向量场以及与期望值函数 la(ρ)=Tr(aρ) 相关的梯度向量场，其中 a 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 中的任意自伴元素，借助于所谓的 Bures-Helstrom 度量张量 [7-12]。这个例子提供了酉群 U(H)、S(H) 的 GL(H) - 齐次流形结构、Bures–Helstrom 度量张量和期望值函数之间的意外联系。然而，这并不是单调度量张量与一般线性群 GL(H) “相互作用”的唯一例子。事实上，在 [6] 中，还证明了 U(H) 正则作用的基本向量场以及与期望值函数相关的梯度向量场通过 Wigner–Yanase 度量
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
单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，这是因为在完全正的、保迹映射下必须具有单调性，这代表了经典粗粒化量子版本 [ 35 , 40 ]。从无穷大的角度来看，作用量φ可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供了酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（有关更多信息，请参见第 2 节），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u ( H ) 是 H 上有界线性算子空间 B ( H ) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [· , ·] 给出的李积。特别地，可以证明 B ( H )（具有 [· , ·] ）同构于 U ( H ) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL ( H ) 的李代数。此外，已知 [ 9 , 15 , 26 , 27 ] GL ( H ) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，因为在代表经典粗粒化量子版本的完全正、保迹映射下，单调性是必须的 [ 35 , 40 ]。从无穷小角度来看，作用量 φ 可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（第 2 节将对此进行详细介绍），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u(H) 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [·,·] 给出的李积。特别地，可以证明 B(H)（具有 [·,·]）同构于 U(H) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL(H) 的李代数。此外，已知 [9,15,26,27] GL(H) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
我很抱歉继续使用单调乏味的语言，但别忘了人为因素
•2012 年至 2016 年发生的 180 起事故中，约有一半与载人飞机相撞。•迄今为止，澳大利亚尚未报告过 RPAS 与载人飞机相撞的情况。•与地形相撞，2012 年至 2016 年期间共发生 52 起 •地形碰撞最常见的原因是失控（约 40%）、鸟撞击 RPAS（约 10%）或发动机故障或失灵（10%）。•全球范围内已知发生过 5 起碰撞。（ATSB，2016 年）
