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World File Search System复杂性
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。
可计算性和计算复杂性 2024-2025 学年，第一学期 讲义
1 可计算性 6 1.1 基本定义和示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . 13 1.2.4 丘奇-图灵论题. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.5 寻找不可计算函数. . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.6 暂停计算的递归可枚举性. . . . . . . . . . . . . 15 1.2.7 另一个不可计算函数：忙碌海狸游戏. . . . . . . ...
Andrei P. Kirilyuk。通用心智科学：基于复杂性的人工智能能否拯救危机中的世界？。2020 年。�hal-02882097�
尽管人工智能领域的实践努力呈指数级增长，但是传统科学框架仍然缺乏对智能和意识底层现象的真正科学和数学精确的理解。对于那些极其复杂的现象，不可避免地占主导地位的经验主义和反复试验的方法效率极低，最终只能从根本上有限地模仿智能行为。我们对大脑中未简化的多体相互作用过程进行了第一性原理分析，揭示了其新的定性特征，这些特征导致了严格定义的混沌、不可计算、智能和有意识的行为。基于获得的未简化动态复杂性、智能和意识的普遍概念，我们推导出适用于任何与环境交互的智能系统的普遍智能定律。我们最终展示了为什么以及如何这些从根本上得到证实且在实践中有效的智能系统动力学定律对于正确的人工智能设计和训练是不可或缺的，而这在全球朝着真正可持续发展迈进的关键变革时期是迫切需要的。
IWS 2025 OSCE for AI CDSS.pdf NTP示范工具和任务概念... 问题复杂性和LLM：在具有挑战性的环境中的H-M团队可靠性 2025 AIAA Scitech Vidis演示R2ek.pdf 独立领空监视的最佳通信拓扑结构和传感器选择 亚马逊河对青蛙生物多样性和人口的影响 ianik plante
在传统的人机操作中，各种代理人的作用和责任的功能分解被分配为先验。例如，在当前的空中交通运营中，尽管在软件的协助下，人类飞行员对飞机的最终控制。多构成的人机和机器机系统将面临变化和潜在不可预测的复杂性的问题，即将在未来的行星，途中和轨道活动的挑战性情况下。因此，重要的是要将决策动态转移给适当的团队成员，即人类或机器，具体取决于哪种代理商最能在时间预算中解决该特定问题。在本文中，我们考虑了解决问题的方面及其建模的各个方面，这些方面影响了决策的结果，这是解决方案质量的函数以及在所需的时间预算中解决问题的可能性。我们专注于大型语言模型（LLM）作为潜在的机器队友，并得出结论，在开发的当前阶段，实用的，预测的性能是不可行的。简单的示例帮助我们说明当前的LLM将需要基本进步，以在团队决策中提供可靠的支持，尤其是在安全至关重要和关键时期领域。这项研究并不是要降低LLM的显着功能的价值，而是要更好地了解技术的适当使用和所需的添加。
新兴时空、全息、黑洞熵、复杂性和信息结构的统一理论
我们提出一个离散的信息基底作为基础层，时空结构、标准模型规范对称性、黑洞熵、全息对偶性和综合复杂性度量由此产生。我们将基底构建为具有明确定义的局部更新规则的四维晶格系统。通过使用重正化群 (RG) 分析系统，我们证明了洛伦兹不变性可以在低能量下出现。通过将基态表示为张量网络，我们将出现的大尺度几何连接到全息对偶，从而重现纠缠熵的 Ryu-Takayanagi 公式。离散视界上的组合微态计数得出贝肯斯坦-霍金黑洞熵定律。此外，我们定义了一个与综合信息理论的 Φ 一致的综合复杂性度量，将复杂性定义为底层因果结构的突发属性。特殊极限重现了已知的理论，例如圈量子引力 (LQG) 和因果集理论，强调这些框架是更基本基础的涌现现象。最后，我们讨论了哥德尔不可判定性和认识论极限，它们是复杂的涌现行为的自然结果。这项工作将涌现定位为将基础物理学的多个方面编织在一起的统一概念。
用Prisma Sase简化网络和安全复杂性
ZTNA 2.0的出色安全性可保护所有具有一流功能的应用程序流量，同时确保访问和数据可大大降低数据泄露的风险。Prisma Sase是在云中构建的，以在提供卓越的用户体验的同时以云规模保护。真正的云本地建筑提供了由领先的SLA支持的毫不妥协的性能，而行业唯一的Sase-native自主数字体验管理（ADEM）有助于确保为您的最终用户提供出色的体验。
可靠的放大高度重复或低复杂性序列DNA由超螺旋酶介导的等温扩增
1美国约翰·霍普金斯大学生物物理学系，马里兰州巴尔的摩21218，美国2霍华德·休斯医学研究所和蜂窝和分子医学的医学研究所和计划约翰·霍普金斯大学生物学，马里兰州巴尔的摩，21218，美国5 Sharp Diagnostics，1812 Ashland Avenue，Baltimore，马里兰州21205，美国6美国6儿科学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，02115，美国，美国，美国02115 （PCR）需要热循环以熔化DNA，并进行随后的指数扩增所需的DNA合成循环。以前，我们以增强的加工性和速度设计了一种超螺旋酶，以替代酶促DNA替代这种传统的PCR熔融步骤，同时保留所需的PCR特性，例如多-KB扩增子大小以及对克隆和基因编辑结果评估的适用性。这种等温扩增方法被称为Sharp（SSB-螺旋酶辅助快速PCR），因为单链DNA结合蛋白（SSB）和超螺旋酶被添加到标准的PCR试剂中。在这里，我们表明Sharp对于PCR无法放大或产生副产物的DNA序列有效。夏普被证明能够扩增多达601个核小体定位序列的六个相同的重复序列，并最多可扩大35个相同的Ankyrin序列重复序列。我们还表明，可以使用SHARP进行扩增91％AT-含量的序列，并且可以使用单分子光学镊子实验来验证放大产品。
b”总结，大脑的纯粹复杂性使我们了解了其在健康和疾病中功能的细胞和分子机制的能力。全基因组范围的关联研究发现了与特定的神经系统表型和疾病相关的遗传变异。此外，单细胞转录学还为分子的发展提供了一些特定的疾病，虽然为这些疾病提供了一种范围，但在这些疾病中提供了较大的疾病，尽管这些疾病是在理解这些疾病的过程中。遗传变异会导致大脑的功能变化，它们没有建立分子机制来满足这种需求，我们开发了一种称为肌膜的3D共培养系统（诱导的多单元组装），可以使这些IAS与这些ias shimecrients and-comentions和sinterriptions一起迅速产生。在我们的第一个应用中，我们询问神经元和神经元细胞如何相互作用以控制神经元死亡和生存。我们的基于CRISPRI的筛选确定GSK3 \ XCE \ XB2在存在高神经元活性引起的活性氧的存在下抑制了保护性NRF2介导的氧化应激反应，这在2D单一培养神经元筛查中尚未发现。我们还应用平台来研究ApoE-4的作用，APOE-4是阿尔茨海默氏病的风险变体，对神经元存活的影响。我们发现
b“总结大脑的纯粹复杂性使我们了解其在健康和疾病中功能的细胞和分子机制的能力。全基因组关联研究发现了与特定神经系统型和疾病相关的遗传变异。此外，单细胞转录组学提供了特定脑细胞类型及其在疾病期间发生的变化的分子描述。尽管这些方法为理解遗传变异如何导致大脑的功能变化提供了巨大的飞跃，但它们没有建立分子机制。为了满足这种需求，我们开发了一个3D共培养系统，称为IASEMBLOI（诱导的多线组件），该系统能够快速生成同质的神经元-GLIA球体。我们用免疫组织化学和单细胞转录组学表征了这些Iassembloid，并将它们与大规模CRISPRI的筛选结合在一起。在我们的第一个应用中，我们询问神经胶质细胞和神经元细胞如何相互作用以控制神经元死亡和生存。我们的基于CRISPRI的筛选确定GSK3 \ XCE \ XB2在存在高神经元活性引起的活性氧的存在下抑制了保护性NRF2介导的氧化应激反应，这先前在2D单一神经元筛选中没有发现。我们还应用平台来研究ApoE-4的作用，APOE-4是阿尔茨海默氏病的风险变体，对神经元生存的影响。与APOE-3-表达星形胶质细胞相比，表达APOE-4表达星形胶质细胞可能会促进更多的神经元活性。该平台扩展了工具箱，以无偏鉴定大脑健康和疾病中细胞 - 细胞相互作用的机制。 “
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
非洲的经济复杂性和影子经济
摘要 与新兴的经济复杂性文献相一致，本文探讨了经济复杂性是否会影响非洲经济体影子经济的规模，而非洲经济体面临着大量的非正规经济活动。我们对 1995 年至 2017 年 27 个经济体的非洲面板数据应用了四类均值组估计量（均值组、增强均值组、共同相关效应均值组和动态共同相关效应均值组）。没有显著证据证明经济复杂性影响均值组中影子经济的规模。然而，在组别特定系数中，刚果共和国、加纳和乌干达的关系显著为负，而博茨瓦纳、马达加斯加和突尼斯则证实了相反的结果。研究得出结论，经济复杂性对非洲经济体的影响是异质的。本文讨论了研究结果的政策含义。关键词：增强均值组估计量、经济复杂性、非正规性、产品复杂性、影子经济。 JEL 分类：O11、O17、O55。1. 简介 Medina 和 Schneider (2019) 发布的最新影子经济估计显示，非洲地区是继拉丁美洲之后影子经济规模最大的地区之一，占官方 GDP 的 39% (Esaku, 2021)。影子经济也被称为非正规经济 1，它在非洲持续崛起，尼日利亚、刚果民主共和国和津巴布韦等国的影子经济相对规模占官方 GDP 的 50% 以上。这一现象引起了政策制定者和政府对如何最好地控制非洲影子经济运营的许多担忧 (Ajide, 2021; Ajide and Dada, 2022)。这种发展是其扭曲宏观经济政策的倾向所致，包括其他经济和政治