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World File Search System欧几里得
信号分类的Grasmmannian歧管自我注意网络
在人工智能社区中，在使用深度学习技术编码序列数据中取得了显着的进步。从未有过，如何有效地从通道维度挖掘有用的信息仍然是一个主要的挑战，因为这些特征具有子序列结构。线性子空间是格拉曼尼亚歧管的基本元素，已被证明是统计代表中的效率流形特征描述符。此外，欧几里得的自我关注机制在捕获数据的长期关系方面已显示出巨大的成功。受这些事实的启发，我们将自我注意力的机械主义扩展到了格拉斯曼尼亚的歧管。我们的框架可以有效地表征格拉曼尼亚歧管中编码的顺序数据的空间波动。在三个基准测试数据集（无人机识别数据集和两个EEG信号分类数据集）上进行了广泛的实验结果，证明了我们方法的优越性，而不是最先进的。可以在https://github.com/chenhu-ml/gdlnet上找到这项工作的代码和支持材料。
通过计算机视觉-yolov4方法增强犯罪预测
摘要 - 本研究论文介绍了在HP Pavilion Gaming Machine上开发人工智能安全应用程序，并利用来自UCF-Crime开源数据集等知名数据库的犯罪录像。该系统接受了细致的数据注释，以识别五个对异常检测至关重要的不同类别：人，短枪，手枪，刀和步枪。采用了监督的机器学习技术，重点是监视人类轨迹并采用深入和欧几里得距离计算来跟踪个人，并模拟现实世界中的犯罪场景。AI安全模型展示了出色的性能，平均精度率约为86.43％，超过2000年迭代后的90％，证明了步枪（98.90％）的平均精度（98.90％），手枪（96.93％）和刀（96.93％）和刀（97.66％）的所有类别的多功能性。对Python脚本的增强功能提高了系统在人类受试者中检测武器亚物体的能力，并将潜在肇事者分为高风险，这是本研究的新方面。
pos（lattice2024）039-科学论文
复杂的langevin（Cl）动力学，其中自由度被分析扩展，提供了潜在的解决方案，因为它不依赖重要性采样，而是通过随机过程探索复杂的流形[4，5]。它是随机定量的扩展[6，7]，相当于路径积分定量。cl已显示在三个[8]和四个[9]欧几里得维度的晶格场理论中起作用，其中包括严重的符号问题，包括在QCD [10-14]中，但即使在简单模型[15-17]中，它也可能失败。几年前[18-20]阐明了这种情况[18-20]，这是通过在实际歧管上的复杂分布与复杂歧管上的真实和正分布之间形式关系的推导，该分布在CL过程中有效地进行了采样，从而导致了正确性的正确标准，需要证实后者验证。然而，问题仍然存在，该方法的可靠性取决于对Cl漂移中无穷大和近杆的分布行为的精确理解。最近的工作可以在例如参考。[21 - 25]。
使用新鲜未培养的肺肿瘤细胞进行功能诊断以指导
图 3. 患者来源的 FUTC 在药理学筛选中的应用 (A) 基于 FUTC 的临床标本药物敏感性和耐药性测试示意图。(B) 接种于 384 孔板后第 0 天和第 3 天对患者来源的细胞进行活力评估。热图显示肿瘤组织中总癌细胞和 Ki-67 阳性癌细胞的百分比，以总癌细胞为标准。(C) 热图表示患者匹配的肿瘤组织、肿瘤来源的 EpCAM+ 和 EpCAM- 细胞群中的 KRAS 突变变异等位基因频率以及癌细胞百分比。(D) 使用完全链接方法对肿瘤来源的 EpCAM+ 细胞的 DSS（66 种化合物）进行聚类，并结合欧几里得距离测量。(E) 同一样本或不同患者样本的技术重复之间的 Pearson 相关系数值热图（左）。DSS 值的代表性相关图，比较 PLT68 的技术重复筛选（右）。 (F) 相关图比较了肿瘤组织中癌细胞百分比与从各个 DSRT 筛选获得的 Z 因子之间的关联。
©2023 Leigh Price。这是根据Creative Commons Atermitution 4.0国际许可（https：//
摘要sigveHøgheim和我对心理学中的代表性，操作主义和构建有效性进行了类似的批评。我们各自的批评都取决于这些概念无法充分考虑有关我们建构现实的本体论问题的方式。høgheim建议我们可以通过返回避免“编码”的经典测量定义来解决问题，但我认为避免编码（表示，建模，理论化）是不可能的。，我建议我们使用许多批判的现实主义概念，例如出现，分层现实，转化，判断力理性主义和符号三角形，而不是试图避免它。我还认为，当前的操作主义方法反映了一种被称为认识论谬论的深层矛盾，其中科学家将本体论问题减少为认识论问题。尽管如此，尽管他们的科学版本矛盾，但心理学和教育领域的研究科学家仍然设法发现有关世界的事物，但是为了这样做，他们需要违反自己的规则。høgheim希望这样的科学家通过忠于欧几里得，牛顿和笛卡尔来避免矛盾 - 破坏科学规则。相反，我建议可以通过将科学理论改为更适当，批判的现实主义者版本来避免这种矛盾，从而更好地反映了心理学家和教育者的科学实践。
黑洞时间扭曲
本书讲述了我们对空间和时间的看法发生了革命，以及它所导致的重大后果，其中一些后果至今仍未得到解开。本书也是一本引人入胜的记述，由一位密切参与其中的人撰写，讲述了在探索宇宙中最神秘的物体——黑洞的过程中所经历的挣扎和最终的成功。人们过去认为地球表面是平的：它要么永远延伸下去，要么有一个边缘，如果你愚蠢地走得太远，你可能会跌倒。1915 年，阿杰伦和其他环球旅行者安全返回，终于让人们相信地球的表面是弯曲成球体的，但人们仍然认为这个球体存在于一个平坦的空间中是不言而喻的，因为这个空间是平坦的，符合欧几里得几何规则：平行线永不相交。然而，1915 年，爱因斯坦提出了一个理论，将空间和时间结合成一种称为时空的东西。这不是平坦的，而是被其中的物质和能量弯曲或扭曲的。由于时空在我们附近几乎是平坦的，因此这种曲率在正常情况下几乎没有影响。但对宇宙更远范围的影响甚至比艾因更令人惊讶。
量子状态和纠缠
量子信息理论中的大多数研究人员都使用所谓的Bra-Ket符号，我们将在整个课程中也这样做。该符号的基本思想是巧妙地编码复杂的欧几里得空间H与Riesz代表定理给出的双重空间H之间的识别。这是通过使用符号在H中编写向量来完成的| X I并编写与向量相关的功能Y†| y我是h y | 。向量| x i通常称为kets，功能h y |称为胸罩。施加胸罩h y |到ket | x我创建了一个bra-ket（或支架）h y | x i，即h中两个向量的内部产物。请注意，Riesz表示定理的对应关系与Ketλ| X I胸罩λHx | ，由于否则不会再现了内部产品的第一个进入。有时我们说|的识别X I和H X |是共轭线性，而不是线性。在复杂的欧几里得空间的设置中，使用烤面包符号非常自然，即使您现在怀疑，也请给它一个机会。
研究动态避免方法的研究...
摘要 - 回应与全球路径计划和动态机器人避免动态环境相关的迫切挑战，我们引入了一种混合路径计划方法，该方法可以通过优化的动态窗口方法协同结合增强的A*算法。在精制的A*算法中，一种自适应的启发式搜索功能，全面考虑了曼哈顿的距离和欧几里得距离，旨在提高搜索效率；其次，提出了一种冗余的消除方法来删除冗余路径节点并执行路径修剪，然后使用最小快照来平滑和优化修剪的路径。解决与随机障碍和避免动态障碍物相关的挑战，本研究中描述的融合算法结合了通过增强A*算法的全球路径节点，作为本地目标点，同时还采用了优化的局限性窗口方法来进行局限性路径计划。实验结果表明，与常规A*算法相比，平均而言，改进的A*算法可以将路径长度降低17.2％，并将搜索节点的数量减少62.3％。集成和优化动态窗口方法后，它可以实现随机的避免障碍物和动态避免。
大规模 Schwinger 模型中的准碎裂函数
部分子分布和碎裂函数是分析大多数高能数据的核心 [1,2]。在光前沿，由于时间膨胀和渐近自由，强子由冻结的部分子组成 [3 – 5]。因此，量子色动力学 (QCD) 中的硬过程可以分解为可微扰计算的硬块乘以非微扰矩阵元素，例如部分子分布函数 (PDF) 和碎裂函数 (FF)。PDF 在光前沿被估值，并且本质上是非微扰的，这使得它们无法用标准欧几里得格子公式来计算，除了几个最低矩之外。这个缺点可以通过使用准分布 [6] 及其变体 [7,8] 来避免。这些提议现在已被许多 QCD 格子合作所采用 [9 – 14]。我们最近展示了如何将这些概念扩展到量子计算 [15] 。夸克碎裂的概念起源于菲尔德和费曼的原创工作，他们提出了夸克喷流模型来描述半包容过程中介子的产生 [16] 。该模型本质上是一个独立的部分子级联模型，其中硬部分子通过发射连续的
计算机的完全双曲线卷积神经网络...
现实世界的视觉数据具有固有的层次结构，可以在双曲线空间中有效地代表。双曲神经网络（HNN）是在此类空间中学习特征表示的有前途的方法。然而，计算机视觉中的当前HNN依赖于欧几里得主链，并且仅在任务头中的双曲线空间唯一的项目功能，从而限制了它们充分利用双曲线几何的好处的能力。为了解决这个问题，我们提出了HCNN，这是一种全均匀的卷积神经网络（CNN），专为计算机视觉任务而设计。基于Lorentz模型，我们概括了CNN的基本组合，并提出了卷积层，批准归一化和多项式逻辑回归的新型公式。对标准视频任务的实验证明了在混合和完全双曲的设置中我们的HCNN框架的有希望的性能。总体而言，我们认为我们的贡献为开发更强大的HNN提供了基础，这些HNN可以更好地代表图像数据中发现的复杂结构。我们的代码可在https://github.com/kschwethelm/hyperboliccv上公开获取。