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World File Search System数学原理
感觉反馈可引起神经旋转
每次你移动手臂时，运动皮层中的神经元群都会进行复杂而协调的舞蹈，从而产生运动。这种协调活动的大部分可以描述为随时间变化的“旋转模式”，这种模式通常无法在神经活动中直接看到，只能通过主成分分析等降维方法发现（图 1A；Churchland 等人，2012 年）。在许多涉及手臂伸展或伸展和抓握运动的研究中，已经在运动皮层中观察到这种旋转动力学（例如，参见 Kao 等人，2015 年；Pandarinath 等人，2015 年；Suresh 等人，2020 年；Susilaradeya 等人，2019 年；Abbaspourazad 等人，2021 年；Sani 等人，2021 年），但在辅助运动区却不存在（Lara 等人，2018 年）。一些研究已经调查了这些旋转模式如何从单个神经元活动中产生背后的数学原理（例如，Michaels 等人，2016 年；Elsayed 和 Cunningham，2017 年）。其中一些报告（Sussillo 等人，2015 年；Michaels 等人，2016 年）依赖于人工神经网络：简化的计算
快速和慢链接：生成模型的情况
神经科学中普遍存在的挑战正在测试由于特定原因，例如刺激，事件或临床干预措施，神经元连通性是否随时间变化。最近的硬件创新和数据存储成本下降，可以使更长，更自然的神经元记录。理解自组织的大脑要求使用新分析方法的隐性机会，这些方法是将时间尺度联系起来的新分析方法：从神经元动力学的毫秒顺序，到几分钟，几天甚至几年的实验观察结果不断发展的顺序。本评论文章展示了分层生成模型和贝叶斯推论如何有助于表征不同时间尺度上的神经元活动。至关重要的是，这些方法超出了描述观测之间的统计关联，还可以推断潜在机制。我们提供了国家空间建模中基本概念的概述，并为这些方法提出了分类法。此外，我们引入了关键的数学原理，这些原理强调了时间尺度的分离，例如奴隶原理，并回顾了用多尺度数据来测试大脑的假设的贝叶斯方法。我们希望这篇综述将成为在复杂系统建模文献中在最新技术状态和当前旅行的实验和计算神经科学家的有用底漆。
古代计算工具的纯数学方法
摘要：算盘是当今仍在使用的最古老的计算工具之一。基于珠子的接口，尽管它具有简单性，但允许用户通过沿电线或杆的滑动珠系统进行复杂的数学操作。虽然物理算盘本身提供了一种直观的视觉方法来计算，但基本操作依赖于基本的数学原理。本文提供了一个全面的数学框架，该框架正式描述了算盘计算背后的算法。从基本的算盘构型开始，我们定义了建模算盘状态所需的关键组件，例如杆，珠子和珠子值。然后，我们通过集合表示法，复发关系和状态过渡图来表征加法，减法，乘法和除法的核心算法算法。我们形式化的算法算法利用数字理论，模块化算术，组合和代数来利用概念。除了对古代技术提供新的数学见解外，我们的工作还有助于桥接有形的算盘界面与为其供电的抽象算法之间的连接。通过示例和证明，我们展示了珠子操作如何精确地对应于数学转换。这种形式化的水平不仅有助于解释算盘的有效性，而且还说明了即使是基本的计算工具如何利用深刻的数学思想。我们的数学算盘框架为进一步分析以及经典算盘方法的修改和扩展奠定了基础。
近十年来，乌克兰和世界各地的危险自然现象和重大人为灾难的数量稳步增加。
提出了利用算法冗余度解决 TV3-117 飞机发动机自动控制系统 (ACS) 可靠性提高问题的方法。研究的目的是开发测量通道故障诊断算法和内置于 ACS 的线性自适应机载发动机模型 (LABEM) 输入参数的应对算法。介绍了 LABEM 的基本数学原理。静态模型基于单个发动机的油门特性。油门特性是在维修后的验收测试或运行“竞赛”中获得的。燃气涡轮发动机的低级动态线性数学模型是通过状态空间法获得的。通过模型实际实施算法冗余度的技术和理论困难与发动机状态空间的高维性有关，该维性明显高于机载测量参数向量的维数。存在识别传感器故障并用建模信息替换值的问题。故障检测和隔离算法的必要性是合理的。为了提高燃油回路输入信息的可靠性，采用了集成故障检测和隔离逻辑的卡尔曼滤波算法来测量通道。介绍了基于卡尔曼滤波器的计量针阀回路传感器通道测量故障检测和隔离算法。该算法基于计算残差平方加权和 (WSSR) 的故障特征，并将其与选定的阈值进行比较。发动机台架试验和 MatLab 仿真的实践结果表明，基于所提算法的 TV3-117 航空发动机 ACS 具有较高的可靠性和质量。
量子密码学是一个令人兴奋的新领域，它利用量子物理学来保护通信线路不被监视或拦截。基础
量子密码学是一个新兴的、令人兴奋的领域，它利用量子物理学来保护通信线路不被监视或拦截。该领域的基本思想，如不确定性原理和量子纠缠的事实，被用于实现前所未有的安全级别。我们的深入研究“量子密码学：安全通信协议的数学基础和实际应用”研究了量子密码协议背后的数学原理以及它们在现实世界中的应用。我们的研究详细介绍了量子密码学背后的理论。它解释了量子密钥分发 (QKD)、量子隐形传态和量子安全直接通信 (QSDC) 等思想。量子密码学背后的主要思想之一是量子比特的概念，它们就像常规比特，但属于量子力学。由于叠加，它们可以同时处于多个状态。量子密码学方法利用这一特性，通过将数据置于量子态并利用量子测量本质上不可预测的事实来确保通信的安全。我们正在进行的研究着眼于如何在典型的日常情况下使用量子密码学。我们研究了在尝试构建量子传输基础设施时出现的问题，例如噪声、退相干和规模。我们制定了计划，通过提供有关如何设置实验以及技术如何改进的详细信息，来构建强大而值得信赖的量子密码系统。我们的研究探讨了量子密码学如何用于除确保通信安全之外的其他领域。我们研究了它对量子网络、量子计算和安全多方处理等新技术的意义。我们希望通过解释量子密码学的更大影响，鼓励人们在这个突破性领域进行更多的研究和提出新想法。
隐形传态中的量子信息传输
最近，我们目睹了量子信息科学的快速发展，这得益于量子技术革命，它使许多理论思想得以通过实验实现。对量子概念的哲学分析比以往任何时候都更加重要，这些概念在量子理论诞生之初就被引入，但从未达成共识。在这里，我分析了可以说是最奇怪的量子信息协议：量子隐形传态，即使用极少的资源传输量子态。当隐形传态论文 (Bennett et al. 1993) 的合著者 Asher Peres 被记者问到量子隐形传态是否可以像传送身体一样传送灵魂时，他回答说：“不，不是身体，只是灵魂。”隐形传态协议中传送了什么以及如何传送，仍然是有争议的问题。量子粒子的不可区分性使得 Saunders (2006) 提出了这样的问题：“量子粒子是物体吗？”但正是这种不可区分性使得隐形传态成为可能：在隐形传态协议中，粒子（“身体”）不会移动。一个地方的粒子（“灵魂”）的量子态会转移到另一个地方的粒子。如今，人们不会从一个城市被隐形传态到另一个城市，而且可以肯定地说，这种情况永远不会发生，但隐形传态协议已成为量子信息的基石之一。隐形传态的数学原理没有争议，但我们仍需要了解这一过程的矛盾特征（见 Vaidman 1994a）：如何通过经典信道发送少量信息来发送需要大量信息的量子态：
高级加密标准（AES）的比较分析
摘要：数据存储和通信的系统必须是安全的，并且加密算法对此至关重要。在这项工作中，比较了Rivest-Shamir-Adleman（RSA）算法和高级加密标准（AES）方法。我们根据AES和RSA加密算法的数学原理，安全特征，性能特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，向信息安全从业者和决策者提供了有见地的信息。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。我们讨论了这两种算法之间的数学和算术比较，并在安全性，速度和实施复杂性方面评估它们的性能。我们的分析表明，尽管AE为对称密钥加密提供了更好的性能，但RSA为非对称密钥加密提供了安全的机制。我们还强调，根据应用程序的特定需求，选择正确的加密算法是多么重要。关键字：加密算法，RSA，安全性，速度，实现复杂性，AES。1。简介每天向数百万用户发送到数百万用户的大量数据强调了安全通信渠道的关键作用。随着越来越多的数据被传输并以电子方式保存，确保数据安全性比以往任何时候都重要[10]。加密算法广泛用于在通信和存储系统中保护数据。选择适当的加密算法对于提供足够的安全性并确保特定应用程序的最佳性能至关重要[3]。高级加密标准（AES）和激烈的Shamir-Adleman（RSA）算法是两种最流行的加密方法。RSA使用不对称的密钥加密方法，而AES使用对称键。AES和RSA都有其优势和局限性，并且选择适当的算法需要对其数学，算法和性能方面进行透彻的了解[5]。国家标准技术研究所（NIST）定义了AES算法，以其在软件和硬件实施方面的效率而闻名，使其非常适合具有严格性能要求的应用。但是，与AES相比，RSA技术的加密和解密速度可能较慢。这是因为它基于分解大量数的数学复杂性，这在键分布和身份验证方面提供了鲁棒性。此外，RSA通常用于密钥交换和数字签名，而AE通常用于对称大量数据的对称密钥加密。在本文中，我们根据其数学原理，安全特征，绩效特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。2。国家标准技术研究所（NIST）于1998年创建了它，以扮演数据加密标准（DES）的角色。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，为信息安全领域的决策者和从业者提供了宝贵的见解。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。材料和方法提供了一种安全的对称密钥加密算法，该算法提供了一种安全的加密和解密数据的方法，称为高级加密标准（AES）。AES是一个在固定长度数据块上运行的块密码。它使用对称键进行加密和解密，这意味着两个操作都使用相同的密钥。AES支持128、192和256位的关键长度，其安全性取决于密钥长度[1]。AES使用替代 - 帝国网络（SPN）结构，该结构由几轮操作组成。在每个回合中，AES将四个转换应用于输入块：字节替换（Subbytes），行移动（shiftrows），列混合（MixColumns）和键添加（AddRoundKey）[1]。这些转换旨在提供混乱和扩散，这是任何加密算法的重要特性。AE的数学分析重点介绍了SPN结构的特性，例如其关键时间表，扩散和
Olivia Y. Lee
可负担性引导的加固学习通过视觉提示2023年5月至2024年6月，斯坦福人工智能实验室（IRIS LAB）。由Annie Xie，Kuan Fang，Karl Pertsch，Chelsea Finn网站，纸张•实施方法利用视觉语言模型（VLMS）为在线增强学习定义密集的奖励。•开发了用于从VLM中提取负担能力表示的管道，以在图像空间中生成密集的路线轨迹。•在桥接数据上进行了预定的策略，对寡妇机器人的实施数量适中的示范进行了审核。通过耳朵播放它：通过视听模仿学习在2021年3月 - 2022年6月的斯坦福人人工智能实验室（IRIS实验室）中学习技巧。由苏拉吉·奈尔（Suraj Nair），切尔西·芬恩（Chelsea Finn）网站，纸张•实施的多模式模仿学习对视觉，音频和记忆的学习，以促进部分观察到的任务。•与Mujoco，Robosuite和Pytorch开发了行为克隆算法，用于在Franka-Emika Panda机器人上实施。•建立的管道以通过专家示范和在线征服人类干预措施来离线训练政策。COURSEWORK Graduate Computer Science : CS 168 Modern Algorithms, CS 205L Mathematical Machine Learning Methods, CS 224N Natural Language Processing, CS 229 Machine Learning, CS 231N Computer Vision, CS 326 Advanced Robotic Manipulation, CS 330 Deep Multi- task & Meta-Learning, CS 422 Interactive & Embodied Learning, OSPOXFRD 196Q Graph Representation Learning (Oxford Study Abroad)本科计算机科学：CS 103离散数学，CS 107计算机组织与系统，CS 109概率，CS 110计算机系统原理，CS 157计算逻辑，CS 161算法分析，CS 221人工智能数学原理：人工智能数学：51 MATHICE CALLIAD CALLIVER CALCAL CALCAL CALCAL CALLUS CALCAL CLATIVER CALLUL 52 CALLUL 52 CALLUL 52基理论，数学101数学发现实验室：概率理论和马尔可夫过程，数学151概率理论（自学），Phil 150数学逻辑，Phil 151 Metalogic，Phil 152可计算理论理论哲学：Phil 20N AI哲学：Phil 186 Mind哲学，Symsys Mindys 202 Invisorys of Invisorness of Semsys of Semsys of Seysy of Seensy of 205 Iccophens of 207 Cepply of Secipy of Seciphens of 207 Compection，207 OSPOXFRD 199A心理哲学（牛津学习国外）心理学与语言学：心理140心理语言学，心理240A好奇心人工智能中的好奇心，语言学家130A语义与务实语言学，语言学家150社会语言学，CS 384在伦理和语言处理中的cs 384 eminar和社会问题
生物多样性与保护级12 ncert
1。遗传多样性是指单个物种中发现的变化。2。物种多样性是在区域或生态系统中发现的各种不同物种。3。生态系统多样性包括给定区域中的各种栖息地和生态系统。在热带区域估计的昆虫物种数量被用作推断其他群体的物种丰富度的基础。热带地区具有稳定的气候，使当地人口蓬勃发展而不会自然干扰。它们也具有很高的生产力，由于高太阳能接收而支持各种物种。热带地区的有利温暖和潮湿的条件促进了各种真菌，植物和藻类品种。回归和物种区域关系的斜率很重要，因为它影响了生物多样性模式。在较小的地区，无论分类学组或地区如何，坡度保持一致。但是，在较大的区域，曲线变得更陡。生物多样性随海拔高度增加。栖息地丧失，污染，气候变化和过度开发是地理区域中物种损失的主要原因。过度开发和外星物种入侵可能会导致生物多样性丧失，而由于损失了另一种密切相关的物种，因此在一个物种灭绝时会共灭。生物多样性在生态系统功能中的重要性是多方面的，其好处包括保持稳定性，生产力，韧性和整体健康状况。这也导致总生物量逐年变化，从而有助于生态系统的稳定性。戴维·蒂尔曼（David Tilman）的研究表明，较高的生物多样性会提高生产率，因为越来越多的植物可以将光合作用和分解物回收废物。丰富的生物多样性提供了防止自然和人类引起的干扰的保障，而Paul Ehrlich提出的Rivet Popper假设说明了如何像将飞机固定的铆钉一样互连。去除这些“铆钉”可能会导致生态系统拆卸和功能不当。神圣的树林是传统上受到保护的森林斑块，围绕着礼拜场所，当地社区积极参与其保护。在印度各个地区发现的这些地区，通过禁止森林砍伐，有助于保护稀有和濒危物种。生态系统服务包括控制洪水和土壤侵蚀之类的好处，这是通过生态系统的生物成分实现的。像植物（如植物）将土壤颗粒保持在一起，增加生育能力和生物多样性，控制洪水流动并保持二氧化碳和氧气之间的平衡。与植物相比，动物的多样化更大（72％vs 22％）可以归因于几个因素，包括它们能够迅速适应不断变化的环境，多样化的栖息地范围以及它们比植物少的物理约束的能力。此外，动物还发展了各种形态和行为适应，使它们能够占据不同的生态壁ni。1。接收刺激并响应它们的系统。2。3。4。5。6。7。动物可以四处走动，避免竞争，从而导致更高的多元化。植物不是流动的，因此它们需要更少的进化变化，从而导致多样性降低。如果我们希望一个物种灭绝，它是通过杀死没有生态作用的有害病原体来完成的。生物多样性意味着在地球上拥有多种类型的生命，例如支持生态系统平衡的动植物。生物多样性具有三种主要类型，它们是物种之间的遗传变异。生物多样性的丧失主要是由于栖息地丧失污染气候变化而不是新物种的剥削和入侵。8。多样化的生态系统有助于维持自然服务，例如授粉净化营养周期和气候调节。9。为了保护生物多样性，我们需要国家公园野生动物保护区生物圈保护区海洋保护区国际合作，例如CBD。10。第15章NCERT XII生物学中的生物多样性保护可帮助学生对数学原理有很好的了解。本章关于生物多样性和保护性是在12级生物学课程中进一步数学探索的基础。它使学生拥有基本技能，这些技能将在整个学术旅程中进行完善，包括解决问题和批判性思维。第2024-25页的NCERT书籍包括与生物学有关的各个章节，每个章节都集中在生物体的不同方面及其与环境的相互作用。这些章节是理解复杂的生物学概念并对主题进行全面掌握的基本基础。