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测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
Waspada 报纸上的新冠疫苗照片的符号学分析
摘要 在当今的数字时代，大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析，以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解，他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明，Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外，在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片，描绘了大规模疫苗接种工作，旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词：COVID-19；《Harian Waspada》；新闻报道；图片新闻；符号学分析
基础模型时代的神经符号编程
Neuro-Symbolic编程（N E S Y），以应对培训神经网络的挑战，以解决复杂的推理任务，并带来了可解释性，可靠性和效率的额外好处。n e s y方法与象征性推理一起训练神经模型，但他们面临具有可伸缩性和训练的问题，这些问题将其限制在简单化的问题上。另一方面，纯净的神经基础模型现在可以通过提示而不是训练来达到最先进的表现，但是它们通常不可靠并且缺乏解释性。通过推理程序补充拟释放程序（我们称之为及时的符号符号（P r s y））提供了一种将这些模型用于复杂推理任务的方法。这样做提出了一个问题：神经符号在基础模型时代有什么作用？为了探讨这个问题，我们在计算，数据和程序方面重点介绍了N e s y的三个陷阱。然后，我们认为P r s y可以进行特定于任务的N e S y训练，从而为实现N e s y的最初目标提供机会而没有培训带来的缺陷。关键字：神经束，编程，基础模型，符号，培训
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
STKD 100％MSTR和100％硬币ETF交易符号
（1）基金的投资顾问Tidal Investments LLC（“顾问”）将付款或要求次级顾问支付基金所产生的所有基金费用（顾问费和次要费用除外，如果情况下，可能会缴纳其他税收费用，其他税收费用），这些税收和其他税收费用，分别是债券，债券，税收费用，以及其他税收费用。在下订单以购买和销售证券和其他投资工具的订单，获得的基金费用和费用，根据1940年修订的1940年的《投资公司法案》（1940年法案）以及非诉讼费用以及其他不累力的费用和其他不重组的费用（根据1940年的《投资公司法》，根据第12B-1条根据规则第12B-1条采用的任何分配计划，以及基金根据规则12B-1所采用的任何分配计划，以及诉讼的费用以及其他诉讼和其他诉讼，（2）基于本财政年度的估计金额。
切碎：符号对齐使快速和敏感的CRISPR脱离目标检测
我们提出了一个完全计算的工作流，用于使用自然蛋白质的主链片段从头设计，而无需访问迭代实验优化。最佳设计的KEMP消除酶表现出> 140个来自任何天然蛋白质，高稳定性（> 85℃）和前所未有的催化效率（12,700 m -1 S -1）的突变，超过了以前的计算设计。我们发现，在活性部位内部和外部的突变都会有助于高观察到的活性和稳定性。在所有先前的KEMP消除酶设计中使用的芳族残基的突变将效率提高到> 10 5 m -1 s -1。我们的方法解决了设计方法的临界局限性，在复杂折叠中产生稳定，高效率，新的酶，并通过有限的实验努力对生物催化基础的基础知识进行测试假设。
活细胞中线粒体网络形态的定量成像和符号表型
线粒体在组织稳态，压力反应和人类疾病中的重要性，结合了它们在各种结构和功能状态之间过渡的能力，使它们成为监测细胞健康的出色细胞器。因此，需要技术在各种细胞和细胞环境中准确分析和量化线粒体组织的变化。在这里，我们提出了一种创新的计算机化方法，该方法可以通过提供三十多个功能，从而实现对线粒体形状和网络体系结构的准确，多尺度，快速和具有成本效益的分析。为了促进定量结果的解释，我们介绍了两种创新：使用Kiviat-Graphs（此处称为MiteSostels图），以表示高度符合性数据和可视化各种Mito-Cellular构型的形式，以形式的形式（称为mitosoposigils）。我们在从基础条件下培养的现场正常的人皮细胞中收集的丰富数据集上测试了我们的全自动图像分析工具，或暴露于特定应力，包括UVB辐射和农药暴露。我们证明了我们的专有软件（称为Mitotouch）在控制和压力的真皮成纤维细胞之间以及正常成纤维细胞和其他细胞类型之间敏感折磨的能力（包括癌症组织衍生的成纤维细胞和原发性角膜细胞），表明我们的自动分析分析捕获了分析差异。我们的工具具有在其他研究领域（例如基于这种新颖的算法，我们报告了一种保护性天然成分的鉴定，该保护性成分对线粒体组织产生了有害氢（H2O2）的有害影响。因此，我们构思了一种新型的湿干管道，结合细胞培养物，定量成像和符号学分析，以详尽地分析活着的粘附细胞中线粒体形态。
2025年2月5日，2025年2月6日，Cusip符号Sedol ...
索引或篮子是相关的参考基准 + 20 bps，并且在同一指数或篮子上进行短交换的适用利率是相关的参考基准-20 bps-20 bps，贸易前中间标记是相关的参考