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基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
通过信息扰乱量化量子计算复杂性的副本
V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》，16(1):013009，2014 年
复杂临床试验 – 问答
问题 5：在复杂的临床试验中使用生物标志物和生物标志物检测并随后申请上市许可时，应适用哪些原则，应考虑哪些监管途径？...................................................................................................... 19
驾驭早期管理准入计划的复杂性 - 布局
普华永道将使用“管理准入”一词作为描述各种准入途径的总称，例如英国的早期药物准入计划、加拿大的特殊准入计划、韩国的“治疗用途”和美国的扩大准入。这些途径对于提供早期获得有前途的新药至关重要，特别是对于在医疗需求未得到满足的地区患有慢性、严重衰弱或危及生命的疾病的患者。这些计划的主要受益者是那些不属于临床试验方案或无法从商业渠道获得已获批准药物或需要弥补报销差距的患者（例如，比利时有“医疗需求计划”），因此需要授权后管理准入。
种植用于马铃薯育种的复杂害虫菌株和
l）简介... 20 2）材料和方法（1）材料... 21（2）DNA提取... 。 ... 21（3）PCR反应液体组成和反应条件... 21 3）结果和考虑... 23
分开p和bqp：复杂性度量和甲骨文...
-FNP是NP：给定X的搜索版本，以及针对NP问题的多项式时间证书验证算法，找到任何证书y。- FP是FNP中的一组问题，其中Y可以通过多项式时间图灵机找到。（ZOO）-FBQP是存在BQP算法的一组关系R，该算法在输入x上找到任何满足的y（x，y）⊆r。（Aaronson09 [1]）
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
现实世界市场的复杂动态
Reijsbergen，Daniel，Shyam Shiam，BarnabéMonnot，Stefanos Leonardos，苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰：以太坊的EIP-1iety-blockchain（区块链），2021。
宣布的种子生物复杂性指数
近几十年来，无数的政治和财务机制旨在促进生物多样性的全部复杂性。对这些努力的核心挑战是需要衡量自然的整体状态及其随着时间的变化。由于生物多样性是一种固有的复杂系统或系统网络，因此无法通过选择一个特定部分来定义或衡量的系统网络，这是一个挑战。
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地