XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规律性
材料根据其规律性分类：
机械特性金属相对僵硬且坚固），但具有延展性（即能够大量的变形而无需断裂），并且对裂缝具有抗性金属材料具有大量的非钙化电子；也就是说，这些电子不与特定的原子结合。因此，金属是：•非常好的电力和热量导体，•对可见光不透明；抛光金属表面具有光泽。•某些金属（即Fe，Co和Ni）具有理想的磁性。
从规律性引理到算法公平
在本文中，我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论，计算复杂性，加性组合学，信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义，它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确（校准）预测，而多辅助性是一个严格的较弱的概念，仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关，这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理，在不同领域具有许多重要的含义，包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理，Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理，附加组合中的密集模型定理，在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中，以及零time的计算类似物。因此，多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果，我们然后问：如果我们从多校准的预测指标开始，那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本？此外，在此过程中，我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头，我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域，并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大，更一般的版本，对假元素的表征，以及密集的模型定理。
通过空间浓度的Navier-Stokes方程的定量规律性
相对于Navier -Stokes缩放（2）并不是不变的，但由于存在对数分母，因此略微临界7。也让我们提到，在Tao的论文[47]之前，在存在轴向对称性的情况下，在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值（请参见命题2.1和2.2），以了解Navier-Stokes方程，然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播，以提供新的必要条件，以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下，（2）中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此，无论是否可以在M大时排除I型爆炸，这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
基于人工智能的算法，用于检测音乐中的（不）规律性...
音乐结构的规律性被体验为具有重复和周期性模式的强结构化纹理，音乐理念以可感知的形状呈现在人类脑海中。我们最近表明，对音乐内容的操纵（即音乐结构的偏差）会影响对音乐的感知。这些偏差是由音乐专家检测到的，包含这些偏差的音乐作品被标记为不规则的。在本研究中，我们用人工智能算法取代了参与检测（不）规则性的人类专家。我们评估了八个测量熵和信息内容的变量，可以使用称为音乐信息动力学的计算模型和不同的观点对每个音乐作品进行分析。使用 160 个音乐片段测试了该算法。初步统计分析表明，八个变量中有三个是规律性的显着预测因子（E
识别具有非线性规律性和基于可预测性的熵指标的EEG信号的情绪状态
摘要最近，脑电图（EEG）信号对情绪的认识受到了越来越多的关注。进一步，大脑的非平稳性增强了非线性方法的应用。尽管如此，诸如二次样本熵（QSE），幅度感知的置换熵（AAPE）和置换最小entropy（PME）之类的指标（PME）从未应用于识别两种以上的情绪。因此，本研究首次计算QSE，AAPE和PME，以识别四组情绪。预处理EEG记录后，计算了三个熵指标。然后，实现了基于顺序远期选择方案和支持向量机classifier的十倍分类方法。此过程是在一个多级方案中应用的，包括同时研究的四组研究，以及二进制方法的方法，以辨别两分二两分之一的唤醒和价水平。对于这两个方案，QSE+AAPE和QSE+PME都合并了。在多级和二进制方案中，最佳结果是在额叶和顶脑区域获得的。此外，在大多数情况下，在分类模型中选择了QSE和AAPE/PME的通道，从而突出了这些不同类型的熵指数与实现全球准确性之间的互补性在多级和二进制级别方案中高于90％的全球准确性。规律性和基于可预测性的熵指数的组合表示这些非线性方法之间的高度互补性。最后，额叶和顶部区域与情绪的识别的相关性揭示了这些大脑区域在情感过程中的重要作用。
代数密码分析的正式力量系列
在攻击的复杂性估计中的摘要，该攻击将密码系统降低以求解多项式方程系统，规律性的程度和第一个秋季程度的上限。虽然可以在半定期假设下使用单变量的正式功率序列轻松计算规律性，但确定第一秋季度的上限需要研究输入系统的混凝土系统。在本文中，我们研究了充分大型领域的多项式系统的第一个秋季程度的上限。在这种情况下，我们证明非隔离系统的第一个秋季程度以上是规律性的界限，并且多层多项式系统的第一个跌落度在上面是由多变量正式功率系列确定的一定值。此外，我们提供了一个理论上的假设，用于计算多项式系统的第一个秋季程度，这是一个足够大的大型领域。
纠缠产生的复杂相变
纠缠是量子系统的物理特性之一，它决定了模拟量子系统的计算难度。但是，虽然特定算法（尤其是张量网络算法）的运行时间明确取决于系统中的纠缠量，但尚不清楚这种联系是否更深，而且纠缠还会导致固有的、与算法无关的复杂性。在这项工作中，我们定量地将某些量子系统中存在的纠缠与模拟这些系统的计算复杂性联系起来。此外，我们完全将纠缠和复杂性表征为系统参数的函数。具体来说，我们考虑模拟 n 个量子比特上 k 个正则图状态的单量子比特测量的任务。我们表明，随着规律性参数从 1 增加到 n − 1，在 k = 3 时，会出现从低纠缠度的简单状态到高纠缠度的困难状态的急剧转变，而在 k = n − 3 时，又会转变回简单和低纠缠度。作为一项关键的技术成果，我们证明了低规律性和高规律性之间规则图状态模拟复杂度的对偶性。
主题感知的Riemannian图神经网络具有生成对抗性学习
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来，Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。，里曼尼亚方法仍处于早期阶段：无论结构复杂性如何，大多数方法都会出现单个曲率（半径），由于指数/对数映射而导致数值不稳定，并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题，我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题，寻求数值稳定的编码器，以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此，我们提供了一种具有生成对比度学习（Motifrgc）的新型主题Riemannian模型，该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先，我们提出了一种新型的Riemannian GCN（D-GCN），在该GCN（D-GCN）中，我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管，并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二，我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习，以捕获构造的歧管中的主题规律性，并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。
关于prandtl和双曲线prandtl方程不良的定量方面
sobolev规律性：沿变量x∈T沿h m中统一大小的某些初始数据生成了室大小Δ -1后t =δ> 0任意小（cf.定理1.1）。在[8]中，我们证明系统（1.1）在沿x∈T的规律性Gevrey- 3类时，系统（1.1）在局部实现。在这项工作中，我们旨在在初始数据为gevrey-class m，m> 3。其次，我们的目标是在围绕非单调剪切流线性线性时，就原始prandtl方程的不良性质提出一些评论（参见系统（1.5））。G´erard-Varet和Dormy [12]进行的开创性工作表明，线性化的Prandtl方程在Sobolev空间内不适合。他们构建了显示秩序√