XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相似
经济相似性及其对通货膨胀的应用
定义了两个经济体之间的经济相似性，即两个经济体未来之间的对应关系，其中所有生产和消费行为或特定子集都是相同的。相似的经济体中价格和通货膨胀可能不同，因此经济相似性是研究通货膨胀和表达货币中性（作为货币的一个方面）的理想工具。陈述并证明了从任意经济体到具有不同通货膨胀率的经济体的经济相似性公式。经济相似性用于制定和证明货币数量论的严格表达，而不同的经济相似性用于阐明如何通过提高利率来降低通货膨胀。确定并量化了因提高利率以控制通货膨胀而造成的经济活动扭曲。确定了一种管理通货膨胀的策略，该策略通过关注贷款偿还而不是利率来避免经济活动扭曲。通过经济相似性对货币中性方面更精确的理解，可以推断出存在一种“无痛”通胀管理策略，该策略既调整偿还率，又调整利率。尽管发现一种纯粹“技术”的通胀管理机制是意料之外的，但经济相似性提供的理论依据却很强。这种机制的实际意义是巨大的。
基于余弦相似度的量子二元分类器 - IRIS
控制门 RY (0 . 49 π ) 所需的辅助量子位，q 5 是用于对数据进行幅度编码的 1 量子位寄存器，q 6 是编码标签的量子位。在 IBM 量子处理器 ibmq 16 melbourne 上运行该算法可提供 1024 次采样来对量子位 q 0 进行采样。获得的 P (1) 估计为 ˆ P = 490 / 1024 ≃ 0 . 48，则分配给 x = (0 . 884 , 0 . 468) 的标签为 y = − 1，正如预期的那样。尽管在此测试中分类正确，但与模拟器 ibm qasm simulator 的结果进行比较表明，所考虑的量子机过于嘈杂，无法通过算法 1 进行良好的分类。模拟器的输出统计数据提供 ˆ P = 273 / 1024 ≃ 0 . 27 。此结果与未分类数据向量 x 接近训练向量之间的中间点的事实一致。使用相同的训练点和新的未标记实例 x = (0 . 951 , 0 . 309)（其正确分类为 y = 1）重复实验，量子机失败。事实上 ibmq 16 melbourne 返回相对频率 ˆ P = 338 / 1024 ≃ 0 . 38 ，因此它将 x 归类为 y = − 1 。在同一个测试中，模拟器 ibm qasm simulator 返回 ˆ P = 244 / 1024 ≃ 0 . 24 正确分类。观察到的分类准确性不足取决于所考虑的量子处理器的低量子体积 1（QV = 8）。未来工作的内容可能是在更大、更可靠的硬件上进行测试（例如，具有 27 个量子比特和 QV=128 的 IBM 量子机器 ibmq montreal）。所提出的量子分类器的指数加速归因于在对数时间内有效准备量子态以及在恒定时间内执行分类本身（这取决于所需的准确性）。事实上，选择 QRAM 是出于对总体时间复杂度的明确估计，但允许使用其他有效的初始化来运行此量子分类器。
没有无辜的旁观者：百日咳疫苗接种体现了副百日咳杆菌和百日咳杆菌之间的进化相似性
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 6 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.06.18.599646 doi：bioRxiv 预印本
研究倒数冰盖模型的倒数第二和最后冰川终止的相似性和差异
摘要。冰川终止以气候系统不同组成部分的重组为特征。特别是，快速的冰盖瓦解会导致误解的反馈回路，这些反馈循环仍然很少了解。为了进一步研究这一方面，我们在这里使用了完全构成的北半球冰盖模型，以形成最后两个冰川终止的数值实验。我们表明，即使这两个终止的一阶气候轨迹相似，太阳日光差的差异也会导致冰原 - 气候系统的重要变化。在倒数第二次终止期间温度较高，与全新世的最后一次冰河间期间的海平面兼容。我们将最后一次对海平面上升约2 m的海平面上升的冰川绿地贡献。我们还模拟了南大洋的温暖地下，与南极冰盖的副作用兼容。，即使没有考虑冰盖融化而导致的海洋淡水浮游，这两个终止却散发出不同的大西洋推翻循环敏感性，这种循环在五次终止期间更容易占用。最后，在额外的灵敏度实验中，我们表明，对于这两个终止，即使还需要考虑植被变化以模拟整个脱胶裂解，北半球的灭绝也是冰盖重新治疗的主要驱动力。相反，即使它影响温度，温室气体的浓度也单独变化也不能解释冰盖撤退的幅度，而只能调节其时间安排。
功率SIC MOSFET设备的失败降解相似性提交到短路应力和加速开关条件
2.2。方法论和实验结果，在每个脉冲之间，将重复的短路测试应用于DUT。测试条件为V ds = 600 V，V缓冲区= -5V/+18V和t情况=室温。已经进行了先前的研究[1，3]，以估计平均T SCWT（短路承受时间），约5 µs。找到了这段时间，设置了脉冲宽度的70％T SCWT（3.5 µs）的百分比。因此，防止热失控，然后防止了灾难性的排水量故障模式。SC中的所有测试设备仅显示栅极源降解。图2，第一个短电路事件（＃Cycle1，蓝线）和最后一个（＃Cycle400，红线）中的波形显示。在栅极电流（I G）上观察到的异常效应（电流凸起）可能是由于PCB（印刷板电路）寄生元件引起的电磁干扰以及相关的共同模式电流。
标志性 - 形式和含义之间的相似之处 - IS
标志性（形式与意义之间的相似之处）越来越被认为是语言的重要特征（Dingemanse等，2015； Perniss等，2010），包括在形式上的语音方法中（例如Alderete＆Kochetov，2017年）。除其他外，这项工作表明，特定的声音在统计学上具有某些含义的单词，例如“小”的单词 / i /（例如，Johansson等人，2019年）。在这里，我们研究了Rhotics的标志性潜力。我们以前曾证明，颤音 / r /在质地描述符的翻译等效物中更为常见，来自80个家庭的300多种语言（Winter等，2022）。此外，对来自28种语言和12个家庭的1,000名参与者进行的实验表明，人们可靠地匹配了牙槽颤音，以与平滑线相比粗糙/锯齿线（®Wiek等人，2024年）。在这些发现上构建这些发现，我们提出了两项新的研究。第一个针对英语词典中 /ɹ /声音的稳定含义；第二个用传统的词来查看这些声音的语音调制。首先，我们使用纹理形容词的粗糙度等级（Stadtlander＆Murdoch，2000）和Carnegie Mellon University（CMU）词典进行了粗糙度评级，对英语进行了定量分析，以检查词典中的 /ɹ /的分布。使用重新采样方法，我们创建了触摸形容词样本的引导程序样本，以在较高的粗糙度（例如'磨碎'，``刺刺'，''，``ucgged''，'locky'的单词中得出95％的间隔。这些单词中的相对频率（47％，CI：[35％，42％]）远远超过了使用整个CMU作为基线（10％）的“平滑”单词（10％）和一般词汇所观察到的。与 /ɹ /相比，没有其他声音显示触摸和基线词汇之间的差异很强，这表明声音可以在词典的这个角落起作用。我们先前表明的是，Rhotics和粗糙度的关联可以一直追溯到原始印度 - 欧洲（Winter等，2022），我们推测，当声音仍然是颤音时，词典中的这种模式可能已经形成。有趣的是，我们的第二个分析使用了来自各种媒体（广告，电影，音乐）的一系列定性示例，以表明即使在单词的动态修改过程中，即使没有散布的语言，也没有颤音作为主要变体，颤抖的表面，以实现标志性效果。例如，美国广告的口号“ rrrruffles有脊”使用夸张的颤音来唤起薯片的质地，在戒指之王中，戈尔姆（Golumn
nil Madness：需要联邦立法来管理名称，形象和相似性的学生运动员货币化
3。id。，2153，2166。4。Ken Kurdziel，Alston的决定：对学生运动员与大学的影响，J Ames M Oore（3月 4，2024），https：//www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。 5。 请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King，美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮，S Quire P Atton B Oggs（2022年7月13日），https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。 6。 s ee ezzat nsouli＆Andrew King，学校和私人实体如何从事零活动，s quire p atton b oggs（2022年7月19日），https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。 7。 请参阅ID。 8。 比尔·拉比诺维茨（Bill Rabinowitz），高中四分卫新兵奎因·埃维斯（Quinn Ewers）跳过高级海军森（Sea-Sea-se）参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday（2021年8月2日），https：//www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。Ken Kurdziel，Alston的决定：对学生运动员与大学的影响，J Ames M Oore（3月4，2024），https：//www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。5。请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King，美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮，S Quire P Atton B Oggs（2022年7月13日），https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。6。s ee ezzat nsouli＆Andrew King，学校和私人实体如何从事零活动，s quire p atton b oggs（2022年7月19日），https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。7。请参阅ID。8。比尔·拉比诺维茨（Bill Rabinowitz），高中四分卫新兵奎因·埃维斯（Quinn Ewers）跳过高级海军森（Sea-Sea-se）参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday（2021年8月2日），https：//www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。
图像和视频柔和对比度自我监督学习的相似性估计
抽象的对比表示学习已被证明是图像和视频的有效自我监督的学习方法。最成功的方法是基于噪声对比估计（NCE），并将实例的不同视图用作阳性，应与其他称为否定的实例形成对比，被称为噪声。但是，数据集中的几个实例是从相同的分布中汲取的，并共享基本的语义信息。良好的数据表示应包含实例之间的关系，语义相似性和差异性，即通过将所有负面因素视为噪声来损害对比学习。为了避免此问题，我们提出了一种新的对比度学习的表述，使用称为“相似性对比估计（SCE）”的实例之间的语义相似性。我们的训练目标是一个软的对比目标，它使阳性更接近，并估计根据其学到的相似性推动或提取负面实例的连续分布。我们在图像和视频表示学习方面均通过经验验证我们的方法。我们表明，SCE在ImageNet线性评估方案上的最低时期时代的较少时代的时期与最低的时期进行了竞争性，并且它概括为几个下游图像任务。我们还表明，SCE达到了预处理视频表示的最新结果，并且学习的表示形式可以推广到下游任务。源代码可用：https：//github.com/juliendenize/eztorch。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，
属性增强的相似性排名稀疏链接预测
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中，问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络（GNN）已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题，并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对（随机均匀）进行抽样（随机均匀），不仅是用于培训，而且用于评估的脱节对。但是，我们表明，在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置，并且在han-dling稀疏性方面，基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法，该方法采用（1）基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式，（2）解决类不平衡的排名损失，以及（3）负面采样方案，通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明，冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。