XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量和
使用零膨胀模型探索温度和其他环境因素在加利福尼亚县的西尼罗河病毒发生率和预测中的作用
西尼罗河病毒（WNV）是美国最常见的蚊子传播疾病，仅在加利福尼亚州就会导致数百例报告。传输周期主要发生在鸟类和蚊子中，使气象条件（例如温度），对传播特征尤其重要。鉴于由于全球气候变化，温度的未来增长几乎是不可避免的，因此确定人类温度与WNV发生率之间的关联，以及对未来病例的预测，对加利福尼亚州的公共卫生机构来说很重要。使用加利福尼亚公共卫生部（CDPH）的监视数据，国家海洋与大气管理局（NOAA）的气象数据以及VectorsUrv的向量和托管数据，我们创建了GEE自动性自动化和零添加的回归回归，以确定温度和其他环境因素在WNV生病和预期中的作用。发现温度升高与2017 - 2022年之间11个高负荷加州县的发病率升高（IRR = 1.06），保持位置，一年中的时间和降雨常数。在我们的研究期间，假设的华氏2度（到2040年）将导致每年超过20个过量病例。使用2017–2021作为训练集，气象/寄主/矢量数据能够密切预测2022年的发病率，尽管这些模型确实高估了病例的峰值数量。零充气的模型紧密地预测了冬季的病例数量较少，但在高传输期间的表现比GEE模型差。这些发现表明，气候变化将会并且可能已经改变了加利福尼亚州WNV的传输动态和发病率，并提供了帮助预测未来发病率的工具。
学习酉变换 Bobak Toussi Kiani
线性代数是一个简单而优雅的数学框架，是许多科学和工程学科的数学基石。线性代数被广泛定义为对以向量和矩阵表示的线性方程的研究，它为操纵和控制许多物理系统提供了数学工具箱。例如，线性代数是量子力学现象和机器学习算法建模的核心。在线性代数研究的矩阵领域中，酉矩阵因其特殊属性而脱颖而出，即它们保留范数并且易于计算逆。从算法或控制设置解释，酉矩阵用于描述和操纵许多物理系统。与当前工作相关的是，酉矩阵通常在量子力学中被研究，它们可以公式化量子态的时间演化，在人工智能中，它们提供了一种通过保留范数来构建稳定学习算法的方法。在研究酉矩阵时自然会出现一个问题，那就是学习它们有多难。例如，当人们想要了解一个量子系统的动态或将酉变换应用于嵌入到机器学习算法中的数据时，可能会出现这样的问题。在本文中，我研究了在深度学习和量子计算的背景下学习酉矩阵的难度。这项工作旨在提高我们对酉矩阵的一般数学理解，并提供将酉矩阵集成到经典或量子算法中的框架。本文比较了量子和经典领域中参数化酉矩阵的不同形式。一般来说，实验表明，无论考虑哪种参数化，学习任意 𝑑 × 𝑑 酉矩阵都需要学习算法中至少 𝑑 2 个参数。在经典（非量子）设置中，酉矩阵可以通过组合作用于酉流形较小子空间的算子的乘积来构造。在量子设置中，也存在在汉密尔顿设置中参数化酉矩阵的可能性，其中表明重复应用两个交替的汉密尔顿量就足够了
对5G和6G安全考虑的系统调查...
摘要：随着3GPP 5Theneration（5G）蜂窝服务的迅速推出和不断增长的采用，包括在关键的基础设施部门中，审查这项重要技术中的安全机制，风险和潜在脆弱性很重要。许多安全功能需要共同努力，以确保和维护足够安全的5G环境，将用户隐私和安全性置于最前沿。机密性，完整性和可用性都是定义5G操作主要方面的隐私和安全框架的支柱。他们是由第三代合作伙伴项目（3GPP）纳入了5G标准的设计中的，目的是为所有人提供高度可靠的网络操作。通过全面的审查，我们旨在分析5G的不断发展的景观，包括任何潜在的攻击向量和拟议的措施，以减轻或防止这些威胁。本文对近年来有关5G系统进行的最先进研究进行了全面调查，重点是系统方法中的主要组件：核心网络（CN），无线电访问网络（RAN）和用户设备（UE）。此外，我们研究了围绕零信任方法构建的时间依赖，超固定和私人通信的5G利用。在当今世界上，一切都比以往任何时候都更加连接，零信任政策和体系结构在包含敏感数据的操作中可能非常有价值。实现零信任体系结构需要对所有设备，用户和请求进行连续验证，而不管其在网络中的位置如何，并且仅授予授权实体的许可。最后，还讨论了新的5G和未来6G安全方法的发展和提议的方法，例如区块链技术，Quantum加密术（PQC）和人工智能（AI）方案，以更好地理解该电信领域内当前和未来研究的全部格局。
疟疾模型传播的动力学结合环境免疫
摘要：在本研究中，使用适当的标准程序研究了环境免疫对向量和宿主种群之间疟疾传播数学传播数学建模的影响。我们开发了一种数学SIR-SI模型，其中包含环境免疫参数来描述人类和向量的动态传递速率，并假设一个人在感染和恢复的类别上发展环境免疫。该模型通过使用下一代矩阵方法得出的复制数进行分析，雅各布矩阵检查其稳定性。我们证明，如果𝑅<<1（𝑅𝑅 - 繁殖数），则无疾病平衡在局部渐近稳定，并且如果𝑅> 1，则不稳定。数值模拟表明，由于营养和药草的获得的环境免疫力，疟疾的传播可能会通过增加恢复的类并降低感染类别而受到重大影响。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.23 Open Access策略：Jasem发表的所有文章均在Ajol提供的PKP下开放访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。版权策略：©2024作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Olutimo，A。L; Mbah，N。U; Abass，F。A; Adeyanju，A。A.（2024）。环境免疫对向量和宿主种群之间疟疾传播的数学建模的影响。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 28（1）205-212日期：收到：2023年12月2日；修订：2024年1月20日；接受：2024年1月21日发布：2024年1月30日关键字：环境免疫；繁殖数，疟疾传播；数学建模；众多研究人员已经研究了稳定性疟疾传播率，以研究宿主和媒介种群之间疾病的交换。 疟疾在热带地区的许多国家（包括拉丁美洲，非洲和亚洲的某些地区）是特有的。 这是全球死亡的主要原因之一，尤其是在5岁及以下的儿童中。 在2021年，据报道，估计有2.47亿例疟疾病例在全球范围内约为619,000例死亡。 这些案件中的百分之九十五发生在非洲。 5岁以下的儿童占这些死亡人数的80％（2023年）。 一种称为疟原虫的寄生虫负责引起疟疾，该疟疾会感染人类和雌性蚊子的蚊子类似Kipkirui等人（2020年）。 有四个主要的疟原虫品种：疟原虫SCI。环境。管理。28（1）205-212日期：收到：2023年12月2日；修订：2024年1月20日；接受：2024年1月21日发布：2024年1月30日关键字：环境免疫；繁殖数，疟疾传播；数学建模；众多研究人员已经研究了稳定性疟疾传播率，以研究宿主和媒介种群之间疾病的交换。疟疾在热带地区的许多国家（包括拉丁美洲，非洲和亚洲的某些地区）是特有的。这是全球死亡的主要原因之一，尤其是在5岁及以下的儿童中。在2021年，据报道，估计有2.47亿例疟疾病例在全球范围内约为619,000例死亡。这些案件中的百分之九十五发生在非洲。5岁以下的儿童占这些死亡人数的80％（2023年）。一种称为疟原虫的寄生虫负责引起疟疾，该疟疾会感染人类和雌性蚊子的蚊子类似Kipkirui等人（2020年）。有四个主要的疟原虫品种：疟原虫
面向程序员和投资者的量子计算
读完本书后，你就会完全理解为什么这本书是为程序员和投资者共同撰写的。首先，我们来谈谈关于量子计算的两个问题：1）何时才有可能建造一台高效的量子计算机？2）它将解决哪些问题？已经撰写的关于量子计算的书籍包含不同性质的概念：它们或多或少地详细讨论了控制亚原子现象的（量子）物理原理，揭示了研究量子物理（线性代数）所需的数学，最后它们处理量子计算。在这本书中，读者不会找到任何关于物理原理的概念，对于数学，他们只会找到量子计算所需的应用部分，其中包括对复数向量和矩阵进行算术运算的算法。然后，在此基础上，读者将找到最著名的量子门和量子算法的描述，以及用 C 语言实现的量子算法。量子计算机将被描述为一个硬件黑匣子，它能够将给定的输入转换为给定的输出，就像计算机科学教科书中经常出现的那样，其中计算所依赖的半导体电子学概念只是暗示，甚至可以完全省略。因此，本书无法回答问题 1。我们是否能够成功构建一台高效的量子计算机，这个问题需要对量子物理学有透彻的了解和经验才能冒险回答。相反，阅读本书后，读者会发现自己对第二个问题有了精确的答案：如果今晚魔鬼像童话故事中那样构建了一台完全高效且稳定的量子计算机，能够处理相当大的量子比特矩阵，那么第二天我们可以用它做什么呢？必须立即指出的是，量子硬件的特点是，只需一次动作，即一次机器状态改变，就能完成某些矩阵操作，而当今基于图灵机原理的计算机则必须通过嵌套的无数个循环迭代来执行这些操作，因此执行时间相当长，对于某些问题，执行时间过长，无法找到技术上有用的解决方案。
RISC-V功能验证的强化学习框架
在数字设计上下文中的验证是在释放或部署系统之前测试和验证其行为的过程。这是设计过程的基础部分，由于获得完整覆盖的复杂性，通常需要超过一半的开发时间。传统的验证技术，例如定向测试和约束随机测试，通常无法捕获复杂系统中的关键边缘病例。为了解决这一差距，本论文探讨了钢筋学习（RL）在RISC-V内核的功能验证中的应用，这些核心正在变得越来越流行，特别是通过自动生成的组装代码来增强测试覆盖范围。此调查首先要为RISC-V内核建立一个测试台，旨在使用SystemVerilog（SV）中的通用验证方法（UVM）和Spike指令将模拟器与黄金模型相同。然后将测试台转换为基于Python的环境，使用PYUVM库和Verilator作为模拟器，以启用开源设置。这有助于与流中所需的其余组件的集成，例如自定义指令生成器和覆盖范围集合，为闭环指令生成和核心状态观察提供了灵活的框架。我们此时介绍RL代理，以基于覆盖范围指标和中央处理单元（CPU）状态（例如，注册文件和程序计数器）指导指令生成器。在两种情况下，都进行了不同的状态向量和奖励功能。由于动作空间是如此巨大，并且从未被其他研究作品解决，因此第一代理实施涉及定制的RL代理，依靠体育馆对环境具有标准的API。它使用基于神经网络的深Q学习代理作为函数近似器，分为状态编码器和专业的儿童神经网络（NN），以避免动作空间大小的爆炸。第二种方法使用StableBaseline 3（SB3）库，提供已建立的RL算法，包括近端策略优化和多输入策略。最后，我们将RL代理商获得的训练后结果与通过向指令生成器请求随机指令获得的平均覆盖范围进行了比较。第一代理方法由于NN没有融合而没有显示出任何改进，这是由于
保护信息：从经典错误校正到苏珊·洛普（Susan Loepp）和威廉·沃特斯（William Wootters）剑桥大学出版社的量子加密
量子信息科学不仅有望新技术，而且对量子力学的新理解有望。在QKD的情况下，这两种诺言都得到了部分兑现。现在有少数销售QKD系统的公司正在进行中，以确定如何将QKD集成到光学通信网络中。QKD的安全证明为量子世界实例化无超光信号的原理的微妙方式提供了新的见解：一种可能指出对量子力学的理解水平的原则。因此，很高兴看到如此清晰而优雅的主题介绍在保护信息中：从经典错误校正到苏珊·洛普（Susan Loepp）和威廉·沃特斯（William Wooters）的量子加密（cambridge University Press，2006年）。第一章是对密码学的简单介绍，并包含了古典密码的简洁解释，包括对第二次世界大战中德军使用的谜语密码的有趣讨论。本章继续讨论块密码，DES和公共密钥密码系统。在每种情况下，演示文稿都清晰而整洁，脚注将读者引向更详细的演示。本章没有以前接触密码系统，但很快就将初学者带入基础知识。第2章是对量子力学的简介，它又不对该主题进行以前的表现。在本章中，第一个组件的基本要素得到很好的解释。讨论基于光子极化的物理示例。量子理论可以粗略地说成两个组成部分：第一个概率振幅计算，使一个能够计算一个概率分布以进行测量结果，一旦给出了概率振幅，其次给出了许多方法（schroedinger机械，量子机械性动力学），从而使量子幅度amplude amplus。有足够的细节可以使某人有兴趣的人，主要是密码学以掌握后来的章节。几乎没有物理背景。不幸的是，尽管这很经济，但它确实限制了可以实现的理解水平。例如，一个不专心的学生可能会认为光的极化向量和用来描述其量子状态的两个维矢量是同一件事。它们不是：前者是指在普通的三维物理空间中的电场矢量，而后者则是概率幅度列表，并居住在希尔伯特（Hilbert）空间中。，但作为概率演算的介绍，
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。
药物基因组学辅助精神分裂症管理
气候变化可以直接（例如，暴露于极端温度）和间接（例如，感染性疾病生态学的变化）以复杂的方式影响人类健康，并由生物学，生态和社会经济因素的多种多样而复杂。媒介传播疾病（VBD）的传播是高度复杂和多因素的，并且受到生物学，生态，社会经济，人口统计学和人类引起的多种多样的影响，包括气候，迁移，全球贸易和旅行，包括许多Others。尽管气候是几个驱动因素之一，但它被认为是影响VBD分布的主要环境因素。气候变化加剧了向量和病原体的风险和负担，并使它们的引入和分散到新区域[1]。解散载体（主要是蚊子和壁虱）依赖于外部热源来维持其温度在功能极限内。因此，气候条件是载体的生理，生态，发展和行为的主要决定因素，并且还影响病原体生命周期中的生物学过程[1，2]。当温度升高时，这些生物过程可能会加速。例如，在热浪期间，高温增加了女性蚊子的咬合率。由于疾病向人类传播发生在血液进食期间，因此较高的咬合率导致疾病的发病率更高[2]。疟疾和登革热仍然引起人们的关注，2019年全球每100,000人口为2022年的2.49亿疟疾病例[4]和740.4例登革热病例[5]。尽管气候变量与VBD传播之间的相互作用是复杂的，通常是非线性的，并且在不同的矢量/病原体组合之间变量，但有明确的证据支持气候变化与VBD传播之间的关联[3]。但是，近年来发生了大幅下降，这可能归因于经济发展和公共卫生干预的成功。在2000年至2019年之间，疟疾病例的发病率从全球范围内的81人减少到每1000人的风险，疟疾死亡人数减少了三分之一。增加了对双重成分杀虫剂处理的床网的使用，改善了诊断测试，并扩大了对基于青蒿素的联合疗法的机会，这导致了这种下降[4]。这些成就表明了减少传染病传播的能力，并突出了最终归因和量化临床变化的影响的困难，这是影响VBD传播的许多复杂因素之一。气候变化是VBD地理分布扩展的一个因素，因为较温暖的条件有助于在新地区建立向量。急切地，热带物种朝着两极扩散，并且由于温度升高而建立在更高海拔的情况下。因此，我们现在观察到疾病向量扩散到新的，包括非流行区域，由于栖息地的改善（较温暖）的适合性[6]。病原体可以通过旅行，贸易或移民分散到非流行区域，
扩展果蝇工具包，用于双重控制基因表达的Jonathan Zirin 1，*，Barbara Jusiak 2，†，Raphael Lopes 1，†，Ben Ewen-campen 1
扩展果蝇工具包，以双重控制基因表达的乔纳森·齐林1，*，芭芭拉·朱西亚克2，†，拉斐尔·洛佩斯1，†，本·埃文（Ben Ewen）校园1，贾斯汀·A·博斯奇1，贾斯汀·A·博世（Justin A.马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院，哈佛医学院2）生理学与生物物理学系，加利福尼亚大学，欧文，加利福尼亚州3）霍华德·休斯医学院，马萨诸塞州波士顿 *相应的作者†这些作者对这项工作的摘要同样贡献了在两种不同的组织中，在同一动物中进行了两种不同的组织，尤其是在同一动物中，尤其是一项阶级。通过结合GAL4/UAS和第二个二元表达系统（例如Lexa-System或QF系统）的技术使这种研究成为可能。在这里，我们描述了一种试剂资源，该试剂促进了在各种果蝇组织中综合使用GAL4/UAS和第二个二元系统。专注于具有良好特征的GAL4表达模式的基因，我们通过CRISPR敲击产生了一组40多个Lexa-Gad和QF2插入，并验证了它们在幼虫中的组织特异性。我们还构建了单个向量中编码QF2和Lexa-GAD转录因子的构造。成功地集成了该构建体中的蝇基因组后，使用FLP/FRT重组来隔离仅表达QF2或Lexa-GAD的飞行线。最后，使用新的兼容shRNA矢量，我们评估了Lexa和QF系统用于体内基因敲低，并正在生成此类RNAi飞行线的库作为社区资源。2007;珀金斯等。 2015）。2007;珀金斯等。2015）。一起，这些Lexa和QF系统向量和飞行线将为需要以同一动物以正交方式激活或抑制两个不同基因的研究人员提供一组新的工具。简介组合二进制系统使用RNAi或CRISPR的功能丧失（LOF）和功能增长（GOF）研究的大多数试剂依赖于GAL4/UAS介导的表达（Brand and Perrimon 1993; Dietzl等人。2015; Zirin等。2020;港口和布特罗斯2022）。但是，一些研究，例如对细胞间或器官间通信的研究，需要同时使用两个独立的二元转录系统。例如，双重表达系统已被用来研究果蝇胰岛素样肽如何与大脑释放以控制器官生长（Colombani等人。2015），分析从嗅觉神经元到血细胞的信号传导（Shim等人2013），独立操纵配体产生和配体接收细胞（Yagi等2010），并可视化组织中克隆细胞种群之间的相互作用（Bosch等人基于需要同时操纵给定组织中不同细胞的集合，Lexa/Lexaop系统（Lai and Lee 2006）和QF/Quas System（Potter等人2010; Potter and Luo 2011）已开发。没有系统的研究比较这两个系统，只有轶事证据支持一个系统。