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World File Search System收敛
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循
构建系统收敛的途径？
○我们共同努力，改善了满足我们所有要求的通用工具。○SFT构建通用，HEPMC，仿真，分析和ML软件包组，并在CVMFS上分发它们，专门优化该工具，以使用CVMFs作为软件和可重复使用的产品的有效分发渠道。○使用相同工具的实验添加和维护其存储库，同时从共享的包装构建配方中受益。○不同的CI管道同时运行（可能在相同的共享构建基础架构上），优化了人力和计算资源的使用情况。○每个人都快乐
定量均值研究中四种数据收集方法的方法之间的收敛有效性 - 终端链研究Langbroek，i。; Beuckelaer，A。DE2007，AR
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法（即纸笔方法），其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系（即ab），以及在征服和消费者价值（BV）之间。替代数据收集方法是口头访谈（VI），两种类型的综合访谈（CP和CR），每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明，未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是，当将两种替代数据收集方法（特别是：CP和VI）与常规APT方法进行比较时，在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法（即consumer m-e-cs）与常规APT方法明显不同的是计算机访谈，其中AB和BV链接以（部分）随机顺序与受访者（即CR方法）。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。
机器视觉和融化电流的收敛
组织工程的最终目标是用结构性组织和功能忠实地类似于其天然组织对应物的结构组织和功能来制造人工生活结构。例如，关节软骨的深区具有独特的各向异性结构，其软骨细胞在对齐阵列≈1-2个细胞中组织，这些特征与周围的细胞外基质纤维和底下下层骨的正交相似。尽管在制造自定义组织架构方面取得了重大进展，但要精确地在体外重新创建这种细胞特征仍然是一个重要的技术挑战。在这里，可以使用超声波站进行远程将活的软骨细胞组织成高分辨率各向异性阵列，分布在整个琼脂糖水凝胶中。证明，该细胞结构在整个五周的体外组织工程过程中都保持不变，从而产生具有类似于天然关节软骨深区的细胞和细胞外基质组织的透明软骨。预计，这种声学细胞模式方法将提供前所未有的机会，可以在体外询问软骨细胞组织对整流的细胞外基质纤维的发展的贡献，最终，新机械性各向异性组织移植物的神经植物移植物的设计。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
作者校正：CRISPR屏幕揭示了针对癌症进化上不同化学抗性的收敛靶向策略
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优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
