XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2021A
具有最佳能量性能的离散时间线性多代理系统的分布式控制
受自然界生物运动的启发，在过去的十年中对多机构系统（MASS）的合作运动进行了广泛的研究（Wang等，2017，2019; Wang and Sun，2018; Wang等，2020b; Koru等，2021年； Wang and Sun，2021年）。与单个代理相比，网络质量具有快速命令响应和鲁棒性的优势。由于分布式网络计算系统具有强大的可伸缩性和快速计算速度的特征，对多机构系统的分布式合作控制问题的研究已吸引了控制科学家和机器人工程师在许多情况下的广泛应用的越来越多的注意力，例如移动机器人，例如移动机器人（Mu等，2017; Zhao et al。 2016; Li等人，2019年）和航天器（Zhang等，2018; 2021a）。与开关拓扑合作控制与开关拓扑合作的经典框架。Ren和Beard（2005）进一步放松了Olfati-Saber和Murray（2004）给出的条件，这些条件就线性质量的共识提出了一些新的结果。实际上，有必要在离散时间内调查多代理系统的控制问题，而大多数计算机系统是离散的结构。在Liang等人的研究中。 （2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。 （2018）。 su等。 多代理共识在Liang等人的研究中。（2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。（2018）。su等。多代理共识Liang等人在研究中给出了基于线性基质不等式（LMI）的离散时间MAS分散共识问题的解决方案方法。LV等人讨论了基于终端迭代学习框架的多代理共识控制问题。（2018）提出了基于时间变化控制输入的自适应控制方法以改善系统的控制性能。（2019）提出了一种基于低增益反馈方法和修改的代数riccati方程的分布式控制算法，以实现离散时间质量质量降低输入饱和条件的半全球共识。
药物敏感性预测的生物信息学研究
随着技术的重大进步，已经开发出多种方法来预测肿瘤对抗癌药物的敏感性，从而可以提高药物疗效、减少副作用和减少患者的治疗经济负担。利用患者细胞系可以评估肿瘤对抗癌药物的敏感性，从而有助于使用协同方案（Liu et al., 2016）。不幸的是，该过程需要大量时间并且具有很高的风险（Hanna，2006；Russo，2015；Cheng et al., 2019；Zhuang et al., 2020）。此外，肿瘤耐药性是抗癌药物研发和医疗领域的另一个关键问题（Liu et al., 2020；Zhang et al., 2020a）。众所周知，传统的癌症治疗方法主要是为了消灭快速增殖的肿瘤细胞（Restifo et al., 2016; Cheng et al., 2018; O'Donnell et al., 2018; Liu and Chen, 2020; Liu et al., 2021a）。然而，现有证据表明，肿瘤细胞亚群可以通过耐药机制抵抗治疗而存活，这些细胞最终会进化为耐药肿瘤细胞。阐明肿瘤获得耐药的机制、预测耐药肿瘤的演变以及确定适当的策略来消灭顽固细胞是一项挑战。此外，鉴定增加对抗癌药物敏感性的突变并针对具有特定基因突变的患者群体制定适当的治疗计划对于开发靶向治疗和实现人类癌症的精准治疗至关重要。然而传统的基于与已知突变的相似性来预测药物敏感性的策略存在局限性（Carr et al., 2016 ; Jennifer et al., 2016 ; Schmitt et al., 2016 ; Li et al., 2017 ; Song et al., 2020 ; Qi et al., 2021）。同时，大量与抗癌药物敏感性标志物相关的数据资源需要整合。最重要的是，在癌症中，有些是可以传播的，从而引发恐慌。因此，迫切需要可以阻止癌症传播的治疗药物。耐药菌株的传播是一个极其严重的重大公共卫生问题。同时，药物敏感性的预测也需要大量的数据资源。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
糖尿病或糖尿病患者的NAFLD严重程度的种族/种族和性别差异
非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）是经常与肥胖有关的肝病（Friedman等，2018）。随着时间的推移，NAFLD的流行率从1988年至1991年的18％增加到了25％到目前基于短暂弹性造影的50％以上（Kim等，2020; Zhang等，2021; Noureddin等，2022）。nafld可能是中等或严重的，可以发展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH），纤维化，肝硬化和肝癌。我们最近报道说，与非西班牙裔白人相比，墨西哥裔美国人，但没有其他西班牙裔肝病患病率很高（Shaheen等，2021a），而墨西哥裔美国人的风险最高（Shaheen等人（Shaheen等，2021b）。在美国，超过70％的糖尿病患者患有NAFLD（Xia等，2019）。NAFLD和糖尿病具有复杂的双向关系，其中NAFLD会增加患2型糖尿病（T2D）的风险高达5倍，并且具有T2D可以促进轻度肝脂肪变性的进展到更严重的状态（Xia等，2019）。通过血红蛋白A1C（HBA1C）在5.7％至6.4％之间定义糖尿病前期，在口服格luc糖耐量测试后，空腹血浆葡萄糖（FPG）在100 - 125 mg/ dL之间或140 - 199 mg/ dl葡萄糖之间定义。前糖尿病是T2D和宏观疾病（例如舒张性心力衰竭和冠心病）的重要危险因素（Mai等，2021），并且经常与肝脂肪变性共存（Rajput和Ahlawat，2019年）。根据疾病预防控制中心，美国约有9600万成年人患有糖尿病前期，80％的人没有意识到自己的状况（CDC，2021年）。通过DPP研究表明强化生活方式干预可以延迟从糖尿病前期到糖尿病的发展（Knowler等，2002），关于是否应在药理学上治疗糖尿病前期存在争议（Shaw，2019）。我们的目标是检查NAFLD严重程度因糖尿病前期状态而患病率。此外，我们研究了美国非制度化成人人群的代表性样本中NAFLD严重程度和HBA1C水平的独立关联=> 18岁。我们还研究了患有糖尿病前的受试者和患有明显糖尿病的受试者的种族/种族，性别和NAFLD严重性的独立关联。
量子 EL 定理
量子信息论研究通过量子信道通信的极限。在 Holevo ( 1973 ) 中，证明了 Holevo 界限，该界限提供了可准备和测量混合态的双方共享的经典信息量的上限。Holevo 界限指出，从 n 个量子位中只能访问 n 位经典信息。舒马赫定理 Schumacher ( 1995 ) 给出了存在可靠压缩方案以高保真度压缩和解压缩量子信息的必要和充分条件。关于量子算法潜力的文献很多，其中最著名的是 Shor 的因式分解算法。存在一个将算法和量子力学相结合的相对较新的领域：算法信息论 (AIT) 与量子信息论的交叉点。这个新领域有几个有趣的结果。例如，在 Epstein (2021b) 中，他证明了当将量子测量 (即 POVM) 应用于纯量子态时，绝大多数结果都是毫无意义的随机噪声。这项研究计划涉及寻找 AIT 中定义和定理的量子等价物，其主要概念是 Kolmogorov 复杂度 K(x) 的量子版本。有几种这样的定义可以测量混合或纯量子态中的算法信息内容。在本文中，我们将使用 Vitanyi (2000) 中的定义 K(|ψ⟩)，它表示如果不存在具有高量子保真度的简单（就其经典编码而言）纯态，则纯态 |ψ⟩ 是复数。本文的结果也适用于量子算法熵，G´acs (2001)。在 Epstein (2019) 中，定义了算法信息和随机缺陷的量子等价物。此外，还证明了关于幺正变换的守恒定律不等式。在本文中，我们证明了一个量子 EL 定理。在 AIT 中，EL 定理 Levin (2016)；Epstein (2019) 指出，不包含简单成员的字符串集将与停机序列具有高互信息。它有许多应用，包括所有采样方法都会产生异常值 Epstein (2021a)。量子 EL 定理指出，大秩的非奇异投影在其图像中必须具有简单的量子纯态。非奇异的意思是投影的编码与停机序列的信息量很低。
4,6-二取代嘧啶基微管亲和力-...
杂环化合物在合成和天然化学空间中普遍存在，是各种应用的基本骨架（Reymond，2015）。杂环化合物意义重大，因为它们对人类、植物和动物至关重要（Katritzky 等人，2010）。在广泛的中小型杂环化合物中，嘧啶核构成了一组重要的药理活性化合物（Das 等人，2022）。该核心的重要性得到了充分的支持，因为它是核碱基（胞嘧啶、胸腺嘧啶、尿嘧啶）以及许多临床批准药物的片段。例如，嘧啶核存在于 5-氟尿嘧啶、伊马替尼（抗癌药）、利匹韦林（抗病毒药）、艾克拉普林（抗生素）、甲氧苄啶（抗菌药）和许多其他药物中（Nammalwar and Bunce，2024 年）。此外，它能够充当生物电子等排体（用于芳香核）并通过非共价相互作用 (NCI) 与生物靶标相互作用，使其成为药物发现计划的绝佳候选者（Nammalwar and Bunce，2024 年）。大量研究表明，嘧啶是开发针对慢性和传染病的药物的有希望的支架（Nadar and Khan，2022 年）。近年来，已鉴定出几种具有抗原虫（Rahman 等人，2024；Singh 等人，2024）、抗炎（Fatima 等人，2023）、抗神经炎症（Manzoor 等人，2023）和碳酸酐酶抑制（Manzoor 等人，2021a）活性的 4,6-二取代嘧啶。一个多世纪前就有报道，阿尔茨海默病 (AD) 现已成为痴呆症最普遍的原因，全球已报告数百万例病例。这导致了巨大的经济和人力负担（Bell，2023；Gustavsson 等人，2023）。到 2050 年，患有 AD 和其他痴呆症的人数估计将超过 1.52 亿（Nichols 等人，2022 年）。为了对抗这种使人衰弱的疾病，研究人员正在采用各种方法，其中一种方法是开发针对一种或多种 AD 机制（例如 β-淀粉样斑块、神经纤维缠结）的小分子（Takahashi 等人，2017 年）。在迄今为止鉴定出的不同类别的小分子中，基于嘧啶的化合物成为一种有希望的候选化合物（Singh 等人，2021 年；Das 等人，2022 年）。例如，Nain 及其同事（Pant 等人，2024 年）报道了一系列取代的
非洲的关键矿物质和多元化途径
1。简介南非是一个上层国家，是非洲大陆上工业化最多的经济。尽管该国在该大陆上的领先地位，但仍在努力使其工业基础多样化。实际上，在1994年种族隔离结束以来的过去三十年中，尽管开放性和国际化越来越大，该国表现出了早产工业化的迹象。与在拉丁美洲和东南亚（不包括中国）的中上层收入国家（不包括中国）相比，南非的整体表现较差。平均而言，中等和高科技领域的中收入拉丁美洲国家的向后参与不超过40％。至少在两个部门中，南非始终比拉丁美洲国家（即化学产品，机械和设备）更加融合。但是，如果将南非与东南亚（海洋）国家进行比较，则图片发生了巨大变化。很明显，南非在所有部门的融合程度不及东南亚国家，而FVA的水平明显较低。在所有东南亚国家中，制造业中的总体落后整体均高于40％，化学，机械和机动车领域的峰值高于FVA的60％以上（Andreoni等，2021a）。与其他中等收入国家相反，这些国家发现从“''''''''''''''''''''''''''''''''''''努力参与“在”阶段增加了向后整合到GVCs。尤其是，该国的向后整合水平的水平显着低于1990年代和2000年代的海洋经济体。这意味着，尽管海洋集团的中等收入国家已经开始融入GVC，但南非的链接却很慢，与拉丁美洲的许多国家类似。此外，随着1994年种族隔离结束后，该国对国际贸易的依赖增长，“外出”阶段也没有实现，中国于2008年成为其主要贸易伙伴（Andreoni和Torreggiani，2020年）。一方面，该国越来越多地依靠最终商品进口来满足其国内需求；另一方面，它是外国投资者和商人进入非洲大陆其他地区的门户和出口平台。这限制了高增值活动的定位范围，从而增加了增加国内增值（DVA）。在制造业以及许多MHT领域，例如化学品，非电气机械和设备以及汽车，南非DVA的较高相对水平是由于该国在矿产中的丰富捐赠以及其经济中矿物质复合物的历史统治地位所致（图1）。在非电气机械和设备的情况下，这种趋势主要是由在某些特定高级部门中存在非常强大的国内能力驱动的，为
在大流行>中，农业食品供应链的可持续性
大流行在全球供应链中暴露了潜在的效率低下和脆弱性（Leach等，2021）。首先，受到限制运动，锁定和边界关闭而导致的粮食损失和浪费是对环境的危险（FAO，2020； UNEP，2020）。第二，每天有6.9亿人上床睡觉的时候，大约有7.4亿人饿了，饮食不安全，有20亿人无法定期获得安全，营养和足够的食物。预测表明，如果这种趋势继续下去，上床睡觉的人数将在2030年增加到8.4亿。还估计，大流行将在2020年在世界上增加83 - 1.32亿营养不良的人，具体取决于经济危机情景（FAO，IFAD，IFAD，UNICEF，WFP，WFP和WHO，2020年）。不幸的是，发展中国家，尤其是在撒哈拉以南非洲，占据了许多粮食不安全和营养不良负担（Akombi等，2017）。此外，撒哈拉以南非洲国家的贫困水平很高，因此，预计Covid-19的遏制措施有望使情况恶化（Ayanlade and Radeny，2020年）。最后，由于气候变化的双重悲剧和对全球供应链的过度依赖的投入和食品进口的双重悲剧，预计影响在农业部门会很糟糕（Nchanji和Lutomia，2021A； Shimeles等人，2018年）。这种挑战和情况为思考策略提供了重要的教训，以便现在和将来开发弹性和可持续的食品系统。这表明可持续性是一个多维概念。但是，Schmitt等人。大流行的影响也催化了围绕可持续性话语的讨论，并引起了很多关注，以使发展中国家能够颠覆恶化的情况。农业食品连锁店中持续能力的主流定义涵盖了为当代和后代提供经济，社会和环境成果的系统（FAO，2018年）。（2016）指出，这种定义是刚性的，在动态农业食品链的背景下对可持续性没有明确的理解。因此，可持续性应包括各种概念，以适应食品系统的动态和复杂性。在这方面，Schmitt等人。（2016）强调了根据一组指标进行评估的可持续性属性。根据现象，可测量性，国家和相关性，预计属性和指标将根据情况，相关性，分析性声音进行调整。与这些论点一致，可持续性定义被扩展以捕获健康和道德方面（Schmitt等，2016）。
社论：神经追踪：缩小神经生理学与转化医学之间的差距
感知涉及通过处理连续的多模态感官信息流来理解我们周围的世界。在此过程中，人类大脑会产生电活动，这些电活动可以在各种场景和任务中测量，以阐明连续感知的神经基础。这项研究表明，大脑电活动与感官输入的特定属性同步，这种现象称为神经追踪（Obleser 和 Kayser，2019 年）。最近的研究表明，侵入式和非侵入式电生理记录都可以稳健地检测到神经追踪（Lalor 等人，2006 年；Ding 和 Simon，2012 年；Gross 等人，2013 年；Zion Golumbic 等人，2013 年），为研究越来越复杂的涉及连续现实刺激（如语音和音乐）的任务中的感知提供了客观的测量方法。听觉感知的情况尤为引人注目。神经信号能够可靠地跟踪连续声音的幅度包络（包络跟踪）（Lalor 等人，2009 年）的发现引领了新的研究方向。首先，包络跟踪测量已使一系列关于现实多说话者场景中的听觉注意力的研究成为可能（例如，参见 COCOHA 项目，H2020.2.1.1.4。ID = 644732），表明用侵入性皮层脑电图 (ECoG) 以及非侵入性脑电图和脑磁图 (EEG/MEG) 记录的信号以不同的方式跟踪有人注意和无人注意的声音（Ding 和 Simon，2012 年；Zion Golumbic 等人，2013 年；O'Sullivan 等人，2014 年、2019 年）。这一开创性的发现为脑机接口研究开辟了一个全新的方向，有望用于脑控助听器等新型设备（Eyndhoven 等人，2017 年；O'Sullivan 等人，2017 年；Ceolini 等人，2020 年）。一项平行的研究表明，可以同时跟踪同一刺激的多个属性（O'Sullivan 等人，2016 年；Di Liberto 等人，2021a 年；Gillis 等人，2021 年）。在语音聆听的背景下，皮质信号被证明可以逐步跟踪语音信号的高级属性，从声学特征（Lalor 和 Foxe，2010；Ding 等人，2014）到语言单位（Di Liberto 等人，2015、2018b；Brodbeck 等人，2018；Lesenfants 等人，2019）、韵律（Myers 等人，2019；Teoh 等人，2019）和语义内容（Broderick 等人，2018、2021；Weissbart 等人，2020）。因此，神经跟踪测量可以通过为我们提供指向不同处理阶段的不同客观指标，为语音的分层编码提供丰富的视图。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式