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World File Search System收敛
通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
CSIR用于连接，协作，收敛和转换（5C ...
印度政府科学与工业研究部（DSIR）领导下的科学与工业研究委员会（CSIR），成立于1942年，是印度最大的工业研发组织。csir在印度拥有37个跨学科研发机构，他们在海洋学，地球物理学，化学药品，药物，基因组学，生物技术和纳米技术到采矿，航空，航空通道，仪器，仪器，环境工程，环境工程和信息技术。Scimago机构排名2023年在全球1747个政府机构中排名印度61 ST，是全球100个全球政府机构中唯一的印度组织。此外，在384个政府组织中，CSIR在研究中排名第7，在亚洲的社会类别中排名第4。csir领导该国在政府机构之间的整体研究和社会类别中处于第1个地位。
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
使用遗传算法进行收敛-发散喷嘴轮廓优化
收敛-发散 (CD) 喷嘴的优化对于整个航空航天工业的各种应用都至关重要 - 这些领域与 NASA 的使命密切相关。这项研究特别关注机器学习（特别是遗传算法）和计算流体动力学 (CFD) 软件在 CD 喷嘴几何优化问题中的应用。通过操纵三次样条连接的控制点的位置，可以创建一个开放的设计空间并驱动性能最佳的单个 CD 喷嘴产生通过欧拉方程计算的等熵流场 (Δ𝑆= 0.0𝐽𝑘𝑔𝐾)。本文产生的最佳情况对 Δ𝑆= 0.935𝐽𝑘𝑔𝐾 的局部最小几何形状进行了初始猜测。 395 万美元。该项目奠定的基础为进一步应用遗传算法优化 CD 喷嘴和其他亚音速/超音速流体组件打开了大门。
进化，生物力学和神经生物学收敛以解释选择性手指运动控制
沿进化量表相对有选择地移动纤维的能力增加了。，即使在人类中，当一个数字移动时，其他数字也会移动。意想不到的数字运动的部分原因是手的生物力学及其肌肉的生物力学，部分原因是控制纤维的神经系统。这些神经系统每个都包含许多单个神经元，这些神经元的输出在多个肌肉的脊髓运动神经元库中有差异。由于这些因素会导致运动的运动，因此动力学家移动任何给定的数字的收缩伴随着其他肌肉的收缩，以稳定其他数字和手腕。主要运动皮层（M1）主导着对人类自愿运动的控制，与其他支付的系统一起起作用，以雕刻激动剂，拮抗剂和稳定肌肉的协调作用。在任何手机运动中，神经活动都分布在宽的M1领域，该区域与其他纤维运动过程中的区域广泛重叠。因此，皮质病变永远不会损害仅一位数字的功能。M1或皮质脊髓道的病变损害相对选择性或“个性化”的延伸纤维运动，而不是浮雕。单独的机制可能是强度与个性化的基本恢复。
人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
人脑脆弱性与稀有遗传疾病的脆弱性以及行为定义的疾病的收敛
抽象背景：多种基因剂量障碍（GDDS）增加了精神障碍的风险，但是到目前为止，GDD对人脑的影响的表征是零散的，几乎没有对不同GDD的多个大脑特征的同时分析。方法：在这里，通过3种非倍性综合征的多模式神经影像学（xxy [总n = 191，92个对照参与者]，XYY [总n = 81，47个对照参与者]和三体第21和三体21 [总n = 69，41个对照参与者]，我们系统地介绍了超级X和超级X的chrom，y和chrom y 13不同的宏观结构，微结构和功能成像 - 衍生表型（IDP）。结果：结果表明，GDD和IDP的皮质变化有相当多的多样性。IDP变化的这种变化突显了单独研究GDD效应的局限性。在所有IDP更改图中的集成揭示了每个GDD的皮质变化的高度不同的结构，以及部分合并到所有3个GDD中很明显的皮质脆弱性的常见空间轴上。这个共同的轴与行为定义的精神疾病的共同皮质变化表现出很强的一致性，并且在特定的分子和细胞特征方面富含。结论：在3个非整倍性中使用多模式神经影像学数据表明，不同的GDD施加了人脑中不同的变化识别，这些变化是根据所考虑的成像方式而广泛不同的。嵌入在这种变化中的是共同多模式变化的空间轴，与精神病障碍之间的大脑变化保持一致，因此代表了神经科学中未来翻译研究的主要高优先级目标。
发育阅读障碍：所有理论趋向多个模型的收敛，以及ICT的作用
但是，为什么大细胞系统无法正确发展？基础巨细胞无力可能涉及几种基因的相互作用，以及不良环境因素的影响，例如免疫攻击和营养不良。已经确定了六个诱发的候选基因，证据表明了通过环境相互作用的基因。在子宫内和后来的婴儿期，这些影响可能会损害大细胞神经元的发育。有明显的遗传基础，可以使整个大脑的磁体发育受损。影响发育中大脑的自身抗体可能会损害磁体的发育。Magnocells还需要大量的多不饱和脂肪酸来保留膜柔韧性，该膜柔韧性允许通道蛋白的快速构象变化，这些变化是其瞬时灵敏度的基础。
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。
使用基于片段的量子化学计算蛋白质-配体相互作用能量的收敛协议
基于碎片的量子化学方法提供了一种避免电子结构计算的非线性缩放的方法，因此可以使用高级方法研究大型分子系统。在这里，我们使用碎片来计算具有数千个原子的系统中的蛋白质-配体相互作用能，使用一种用于管理基于碎片的计算的新软件平台，该平台实现了屏蔽多体展开。使用最小基半经验方法 (HF-3c) 进行的收敛测试表明，使用单残基碎片和简单氢帽的二体计算足以重现使用传统超分子电子结构计算获得的相互作用能，误差在 1 kcal/mol 以内，计算成本约为 1%。我们还表明，HF-3c 结果说明了密度泛函理论在增强四倍 ζ 质量的基组中获得的趋势。碎片化的战略部署有利于融合生物分子模型系统与高质量电子结构方法和基组一起使用，将从头算量子化学引入迄今为止难以想象的规模的系统。这将有助于为机器学习应用生成高质量的训练数据。