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World File Search System随机噪声
经颅随机噪声刺激对健康老龄化认知训练结果的影响
“认知健康”一直被认为是影响功能能力和晚年生活质量的重要因素（1、2）。认知能力下降以及大脑的生理、结构和功能变化是健康老龄化的重要组成部分（3、4）。额叶特别容易受到与年龄相关的衰退的影响，这可能解释了与正常衰老相关的认知表现的最重要变化；这些变化主要影响需要快速信息处理的认知活动，如工作记忆和其他执行功能（5）。大脑通过补偿过程被认为可以主动抵消与年龄相关的衰退，例如，双侧额叶区域的激活与认知表现之间存在正相关关系（1、6、7）。因此，额叶被视为早期干预的潜在目标，以抵消与年龄相关的变化并维持认知功能（8-10）。神经增强是指使用基于神经科学的技术来增强认知功能，直接作用于人类大脑皮层以改变其特性并提高特定认知任务或一组任务的表现（11）。近十年来，人们开发出了各种各样的神经增强方法，其中之一就是经颅电刺激（tES）。tES 方法是一种非侵入性神经调节技术，通过在头皮上施加电流来促进或抑制自发性神经元活动，从而改变大脑功能。tES 应用简单安全，可以作为健康老年人群的认知增强剂，也可以作为弥补神经和精神疾病患者缺陷的治疗干预措施（12-14）。最近的荟萃分析和系统评价为通过单次和多次直流电刺激（tDCS）来增强健康老年人的认知和运动表现提供了强有力的支持（15-17）。经颅随机噪声刺激 (tRNS) 是最近开发的一种 tES，它以随机幅度和频率提供交流电 (18)。Moliadze 等人的研究表明，tRNS 可以比 tDCS 引起更明显的运动诱发电位幅度升高 (19)。然而，这些结果并未得到普遍支持，其他研究发现 tDCS 和 tRNS 对运动皮层兴奋性的影响之间没有明显差异 (20)。tRNS 可能通过随机共振导致更广泛的影响 (21)，而衰老的大脑可能对 tRNS 做出不同的反应，因为它会激活更广泛的网络 (22)。一些研究表明，年龄似乎与神经刺激的更有益结果相关 (23, 24)。一种可能的解释是，表现较差的个体
有效针对LLMS的有效会员推理攻击
基于变压器的LLM的潜力因其依赖广泛的数据集而受到隐私问题的阻碍，可能包括敏感信息。诸如GDPR和CCPA之类的监管措施呼吁使用强大的AU介绍工具来解决潜在的隐私问题，并使用会员推理攻击（MIA）是评估LLMS隐私风险的主要方法。与传统的MIA方法不同，通常需要对其他模型进行计算进行计算训练，本文介绍了一种有效的方法，该方法通过在嵌入空间中添加随机噪声来为目标样本提供嘈杂的邻居，仅在嵌入式空间中添加随机噪声，要求仅在推论模式下操作目标模型。我们的发现表明，这种方法与采用阴影模型的有效性密切相匹配，显示了其在实践隐私审核场景中的能力。
研讨会日程
我们展示了如何通过几何局部量子操作和高效的经典计算来实现涉及任意量子比特对之间门的通用量子电路。我们证明，对我们推导方案的不完美实现进行建模的电路级局部随机噪声等效于原始电路中的局部随机噪声。我们的构造导致量子电路深度增加常数倍，量子比特数增加多项式开销：为了在 𝑛 量子比特上执行任意量子电路，我们给出了一个涉及 𝑂(𝑛 3 2 ⁄ log 3 𝑛) 量子比特的 3D 量子容错架构，以及一个使用 𝑂(𝑛 2 log 3 𝑛) 量子比特的准二维架构。应用于最近的容错构造，这为具有局部操作、多项式量子比特开销和准多对数深度开销的通用量子计算提供了容错阈值定理。更一般地说，我们的变换省去了在设计容错量子信息处理方案时考虑操作局部性的需要。https://arxiv.org/abs/2402.13863
扩散模型第5章：文本引导的扩散模型
考虑图像𝑋。使用ℎℎ𝜃，或等效地𝜀 𝜀，𝑡，𝑡，𝑍image =𝑓𝑓𝐶=𝐶=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅，及时运行ddim采样器，以生成𝑋𝑋𝑋𝑋，图图像。这个𝑋看起来像随机噪声，但它是一个非常特殊的噪声实例，因为从𝑋𝑋𝑇𝑇𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑇𝑇将生成𝑋。
经典方差是否应作为基本测量...
摘要 - 由于测量结果并不比其不确定度更好，因此指定不确定度是计量学的一个非常重要的部分。人们倾向于相信物理学中的基本常数随时间不变，并且它们是建立国际系统 (SI) 标准和计量学的基础。因此，在最先进的水平上明确指定这些物理不变量的不确定性应该是计量学的主要目标之一。但是，通过观察某些物理量的行为，我们可能会扰乱标准，从而引入不确定性。一系列观测中的随机偏差可能是由测量系统、环境耦合或标准中的固有偏差引起的。由于这些原因，并且由于相关随机噪声在自然界中与不相关随机噪声一样普遍存在，因此普遍使用经典方差和均值标准差可能会混淆而不是澄清有关不确定性的问题；即，这些测量仅适用于随机不相关偏差（白噪声），而白噪声通常是观察到的偏差频谱的子集。如果事实上该系列不是随机和不相关的，即没有白色频谱，那么由于测量是在不同时间进行的，因此系列中每个测量都是独立的假设应该受到质疑。在本文中，频率标准、标准电压电池和量块的研究提供了长期随机相关时间序列的例子，这些时间序列表明行为不是“白色”（不是随机和不相关的）。本文概述并说明了一种简单的时域统计方法，该方法为幂律谱提供了一种替代估计方法，可用于大多数重要的随机幂律过程。了解频谱可以在存在相关随机偏差的情况下提供更清晰的不确定性评估，所概述的统计方法还为白频谱提供了一个简单的测试，从而使计量学家能够知道使用经典方差是否合适或是否要结合更好的不确定性评估程序，例如，如本文所述。
细胞和空间转录组
使用CellRanger软件套件（v6.1.1）处理测序读数，该读数将读取与人类参考基因组（版本：refdata-Gex-Gex-Gex-Gex-Gex-Gex-grech38-2020-A）保持一致，并最终产生了基因 - barcode Matrix。为了进行质量控制，然后将矩阵导入到r软件包seurat（v4.3.0）中。12为了消除由于随机噪声而识别的基因，排除了少于三个细胞的计数的基因。为了消除次优质的细胞，使用标准（例如基因数量，独特的分子识别剂计数（UMIS），核糖体基因的比例以及线粒体基因的比例）进行过滤。表S2中提供了应用于每个样品的阈值。为了进一步去除双子体，如果通过scrublet（v0.2.3）13> .3预测的双重分数，则将细胞排除在外。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
基于GAN的手写数字合成-IJRPR
总而言之，这项研究介绍了一种专门设计的生成对抗网络（GAN），该网络专门为使用Kannada MNIST数据集综合现实手写数字而设计。涉及生成器和歧视器的GAN的对抗训练过程会产生真实的数字。利用密集连接的层和卷积神经网络的结构证明了将随机噪声转换为有意义的数字表示方面的功效。本文强调了GAN在数据增强和机器学习任务的合成数据生成中的潜在应用。在确认提出的基础，通过高参数调整，建筑修改和扩展培训时间的进一步优化时，建议提高数字生成能力。强调采用适当评估指标的重要性，将这项研究定位为该领域未来进步的垫脚石。