XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System吸引子
多提取器耗竭的神经网络中的噪声激活屏障交叉
抑制性神经元在生物节奏的起源中起重要作用。他们夹带大脑中的远程电活动[1]，并产生控制运动动作的时空信号[2，3]。抑制网络的显着特性是它们支持共同振荡共存模式的能力[4-8]，这引起了感觉刺激[9-11]。然而，理论上预测的振荡数量与实验观察到的相对缺乏[13-15]之间存在很大差异。这种差异可能来自吸引子之间对噪音的不同公差[16]。对中央模式发生的实验表明，所有极限周期吸引子在轻度噪声水平和异质性中都能生存[11]；但是，它们在大噪声水平上的稳定性尚不清楚。对甲壳类中央模式发生器的实验表明，生物节奏仅存在于有限的温度范围内[17]和pH水平[18]。在此范围之外的振荡之外，振荡变成了心律不振。因此，需要一个客观的度量来预测生物节奏的稳定性范围。在保守的系统中（Hop Field Networks [19]，Boltzmann机器[20]），吸引子的鲁棒性是通过代表位配置的潜在景观中的激活能来定义的。我们在这里关注的耗散系统（中央模式发生器，大脑）没有等效的潜在景观，因为该州是时间的定位。Graham和Tél[21，22]引入了伪电势； Stankovski等。已经进行了理论尝试来描述与时间无关的功能的相互作用。但是，统一的理论描述尚未出现。[23，24]多变量耦合函数；而其他
系统级网络建模揭示黑色素瘤表型可塑性和异质性的主要调节因子
黑色素瘤的表型（即非遗传）异质性会导致去分化、靶向治疗和免疫治疗的难治性以及随之而来的肿瘤复发和转移。已经确定了与黑色素瘤不同表型相关的各种标记或调节剂，但这些调节剂之间的相互作用网络如何产生多种“吸引子”状态和表型转换仍然难以捉摸。在这里，我们推断出一个转录因子 (TF) 网络，它们充当黑色素瘤中不同细胞状态基因特征的主要调节剂。该网络的动态模拟预测了该网络如何稳定到不同的“吸引子”（TF 表达模式），这表明 TF 网络动态驱动了表型异质性的出现。这些模拟可以重现黑色素瘤中观察到的主要表型并解释 BRAF 抑制后观察到的去分化轨迹。我们的系统级建模框架提供了一个平台，以了解调节 TF 网络景观中的表型转变轨迹，并确定针对黑色素瘤可塑性的新型治疗策略。
功能性脑状态中的能量与青少年性精神分裂症的认知相关
青少年发作的精神分裂症（AOS）是一种相对罕见且研究不足的精神分裂症，与成人发作的精神分裂症相比，认知障碍更严重，预后较差。几项神经影像学研究报道了区域激活的变化，这些区域激活解释了各个区域（一阶模型）的活性和功能连接性，这些连通性揭示了与对照组相比，AOS的成对共激活（二阶模型）。成对的最大熵模型（也称为ISING模型）可以同时集成一阶和二阶项，以阐明神经动力学的全面图片，并将单个和成对的活动度量捕获到一个称为能量的单个数量中，这与状态出现的概率成反比。，我们将MEM框架应用于与53位健康对照受试者相比，在执行Penn条件排除测试（PCET）的同时，在23个AOS个体上收集的任务功能MRI数据，该数据衡量了与成人精神分裂症相比，AOS反复证明的执行功能。与预期的对照组相比，AOS的PCET性能的准确性显着降低。在fMRI过程中，参与者获得的平均累积能量与任务绩效负相关，并且该关联比任何一阶关联都更强。在这两种情况下的能量景观都具有吸引子，它们与两个不同的子网相对应，即额叶和帕特托运动。AOS组的单个试验轨迹还显示出与AOS之间的浅层吸引子盆地的一致性变化更高。AOS受试者在较高的能量状态下花费了更多的时间，这些时间代表了较低的发生概率，并且与执行功能受损和精神病理学的严重程度相关，这表明与在较高概率发生的较低能量状态下花费更多时间的对照组相比，神经动力学的效率可能较低，因此神经动力学效率更高，因此，神经动力学效率更高。吸引子盆地在对照组中的含量大于AOS。此外，额叶盆地的大小与对照中的认知性能显着相关，但在AOS中无关。这些发现表明，AOS的神经动力学具有更频繁地发生具有较浅吸引子的状态，这与控制受试者中吸引者相关的执行功能缺乏关系，这表明AOS能力降低了AOS产生任务有效的大脑状态。
混沌图像加密：最新技术、生态系统和未来路线图
图像处理用于各种计算环境 [1、2]。图像处理技术利用不同的安全机制。在这些机制中，本文将重点关注加密，加密在图像处理 [3] 以及许多其他领域 [4-6] 中都至关重要。近年来，密码学研究界利用了不同技术和理论的进步，包括信息论 [7]、量子计算 [8]、神经计算 [9]、超大规模集成 (VLSI) 技术 [10]，尤其是混沌理论 [11]。所有上述理论都对图像加密产生了特别的影响。然而，在本文中，我们特别关注混沌理论在图像加密中的应用。混沌是指系统当前状态对先前状态（空间混沌）、初始条件（时间混沌）或两者（时空混沌）高度敏感的特性。这种敏感性使得混沌系统的输出或行为难以预测。混沌理论基于有序模式、结构化反馈回路、迭代重复、自组织、自相似、分形等，对混沌系统的明显无序性进行解释和公式化。混沌映射、吸引子和序列均指用于此公式化的数学结构。近年来，混沌系统、映射、吸引子和序列引起了研究界的极大兴趣 [ 12 , 13 ]。它们已用于从智能电网 [ 14 ] 到通信系统 [ 15 ] 等各种应用中的安全目的。特别是，混沌加密已用于加密除图像之外的各种内容类型 [ 1 , 2 ]。图 1 说明了图像加密如何与混沌理论在混沌图像加密中融合。图 1 首先介绍了我们将在本文其余部分使用的图标，以表示图像处理、加密、图像加密、混沌和混沌图像加密。此外，该图显示了图像处理如何加入加密，然后加入混沌理论，从而将混沌图像加密构建为一门科学分支和研究领域。
SWS 6804建模土壤，水和生态系统过程
本课程与土壤水和生态系统科学计划中的学生学习成果有关：越来越多地使用动态模型来解释经验数据。说明性模型将作为基本建模宗旨的介绍，例如状态/流动关系，质量/能量平衡，稳定性和吸引子以及预期结果。本课程允许学生进行1）概念化研究问题并探索可测量变量之间的关系以开发研究假设2）讨论数据（例如，学生的研究数据）如何专门用于开发和改进模型3）发现构建动态模型是可获得的，即使重点是实验室和现场工作，也可以将动态模型集成到研究项目中。一起，这些技能构成了土壤水和生态系统科学中批判性思维和定量科学的发展和应用的支柱。
形式、功能、思维：什么无法计算（什么可以计算）
Stuart A. Newman * 纽约医学院，纽约瓦尔哈拉 10595 美国 ____________________________________________________________________________________ 摘要 本文使用发育生物学和认知领域的例子，详细研究了计算和动态系统模型对生物体的适用性。发育形态发生取决于发育组织固有的物质特性，这是一种非计算方式，但细胞分化利用染色质可修改的记忆库和类似程序的函数调用，通过后生动物独有的发育基因共表达系统，具有准计算基础。多吸引子动力学模型被认为不适用于发展的整体特性，并且有人认为，与计算主义一样，动态主义同样不适合解释认知现象。有人提议将大脑和其他神经组织视为具有固有属性的新型可兴奋物质，从而能够增强整个生命之树中基于细胞的基础认知能力。
物理系课程 2024
PHY 112 经典动力学 3-1-0-0 (11) 数学预备知识：偏导数、向量微分、矩阵特征值问题。回顾牛顿运动定律、变换和对称性、惯性与非惯性系、保守力与非保守力、势能。平面极坐标中的牛顿定律，（动量、能量、角动量）守恒定律的应用：中心力问题、平面点质量之间的碰撞、卢瑟福散射。受迫和阻尼振动、共振。相空间、平衡和不动点、一阶和二阶自治系统：线性稳定性分析和不动点分类、吸引子、保守系统与非保守系统、准周期性。约束运动、约束类型、虚功法、达朗贝尔原理中的欧拉-拉格朗日方程。拉格朗日、对称性、循环坐标、守恒量、二自由度系统中的小振荡。点质量系统、角动量和扭矩（用于非固定轴旋转），
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
![arxiv：2302.12981v2 [Math.ds] 2024年11月5日](/simg/0\0a2a0afacc4e46ff4ce60299dce2276553b88b0c.webp)
arxiv：2302.12981v2 [Math.ds] 2024年11月5日
任何这样的差异性f分别与捆绑包分别与束相关的f s和w u candemist f -Incinrisiant foriations。[CP]）。考虑f -invariant且wu usatureated的层压λM。其叶子的几何特性沿稳定的全职投射时，与理解几个问题非常相关：保守系统的急性（例如[bw]），吸引子的有限性（例如[CPS]），混合属性（例如[tz]），以及其他属性。最近，Katz [ka]使用了一些定量量度测量，以获得基于来自均质和Teichmuller Dynamics [EL，EM]的想法的想法的测量刚度结果（相关的进度是随机动力学系统[BRH]，请参见[OB]与[OB]与部分高度多性动力学的联系）。在本文中，我们打算研究[ka]提出的定量非关节可集成性（QNI）的概念。我们在这里仅考虑C 8差异性，并在这种情况下获得等效概念，这些概念似乎更概念化，更易于验证和使用。
目标导向的意义和起源
目标导向的含义和起源：动态系统的视角 FRANCIS HEYLIGHEN 布鲁塞尔自由大学 Leo Apostel 中心，Pleinlaan 2, 1050 布鲁塞尔，比利时 本文试图阐明目标导向的概念，该概念常常被误解为与标准因果机制不一致。我们首先注意到，目标导向并不预设任何神秘的力量，例如智能设计、活力论、有意识的意图或反向因果关系。然后，我们回顾了通过更具操作性的特征来定义目标导向的尝试：等效性、可塑性、持久性、协同作用和负反馈。我们表明，所有这些特征都可以通过将目标解释为动态系统的远离平衡的吸引子来解释。这意味着，只要系统保持在同一吸引域内，使系统偏离其目标导向轨迹的扰动就会自动得到补偿——至少是这样。我们认为，具备必要的恢复力的吸引子和吸引域往往会在复杂的反应网络中自组织，从而产生自我维持的“组织”。这些可以被看作是第一个目标导向系统的抽象模型，因此也是生命起源的抽象模型。 其他关键词：等效性 - 可塑性 - 持久性 - 协同作用 - 负反馈 - 吸引子 - 吸引域 - 恢复力 - 自我维持 - 生命起源。 _____________________________________________________________________ 引言 关于目的或目标的概念是否适合于科学理论，一直存在着争议（Deacon & Sherman，2007）。科学的标准本体论是因果论：它假设系统的当前行为完全由过去的原因决定，包括系统先前的状态以及作用于系统状态的任何力量或输入。因此，未来的目标似乎没有空间影响当前的行为。此外，将目标导向应用于生物系统已经声名狼藉，因为它与许多与我们目前对生命的理解不相容的解释有关，包括造物主强加的目的、智能设计、神秘的“生命力”，以及目标导向行为需要有意识的意图的假设。然而，在实践中，科学家和普通人都广泛使用目标导向的概念，因为它为常见现象提供了一个简单而有用的解释。如果你看到一个人在厨房里准备食材，那么你可以放心地假设他的目的是准备一顿饭。如果猎豹追赶瞪羚，它的目标显然是杀死并吃掉那只瞪羚。猎豹在狩猎过程中采取的所有动作，例如加速、跳到瞪羚背上或咬住瞪羚的喉咙，可以这样理解：假设它们针对的是