混沌系统的传统模型通常是复杂且计算密集的。AI,尤其是神经网络,提供了一种更有效的方法。例如,麻省理工学院的研究人员一直在探索紧凑的神经网络对建模和预测混乱系统的潜力。他们的工作表明,这些网络可以通过进行一系列数学转换(例如输入数据的拉伸,旋转和折叠)来模仿混乱的动力学。这个过程比喻为制作手工的面条或椒盐脆饼。这项研究表明,即使有少数神经元和有限的训练数据,神经网络也可以有效地学习混乱系统等混乱系统等动力学。这项研究表明,可以训练神经网络,以有效地模仿大型系统中发现的混乱,有助于研究长期行为并在复杂的工程系统中进行预测,例如自主机器人和自动驾驶汽车(Li and Ravela,2021年)。
摘要:科学家已经证明,成年大鼠大脑某个区域的神经元从其出生地迁移到大脑的其他部分。同样的过程也发生在成年人身上。没有有效的可视化工具来查看人脑的功能和结构。在本文中,我们专注于设计一个框架,以更多地了解阿尔茨海默病及其人脑神经元的过程。这个框架被称为基于超图的神经元重建框架。它有助于通过超图的构建和重建来映射神经元的诞生和死亡。该框架还识别神经元生命周期中的结构变化。它的性能通过小世界网络和稳健的连接度量进行了定量评估。索引词:超图、多级神经元、脑部疾病、可视化、通信网络。
摘要:本研究提出将基于 BB84 协议的量子密钥分发 (QKD) 与改进的逻辑映射 (ILM) 相结合,以提高数据传输的安全性。该方法将 BB84 的量子密钥形成与 ILM 加密相结合。这种组合创建了一个额外的安全层,默认情况下,BB84 上的操作只是 XOR 替换,而 ILM 的加入会在量子密钥上创建排列操作。实验使用多种量子测量进行测量,例如量子比特误码率 (QBER)、极化误码率 (PER)、量子保真度 (QF)、窃听检测 (ED) 和基于纠缠的检测 (EDB),以及经典密码分析,例如比特误码率 (BER)、熵、直方图分析、归一化像素变化率 (NPCR) 和统一平均变化强度 (UACI)。结果表明,该方法获得了令人满意的结果,特别是QF和BER达到了完美的水平,EBD也达到了0.999。
虽然量子多体可积性和混沌的概念对于理解量子物质至关重要,但它们的精确定义迄今为止仍是一个悬而未决的问题。在本文中,我们引入了量子多体可积性和混沌的替代指标,该指标基于通过最近邻子系统迹线距离计算的特征态统计数据。我们表明,通过对各种典型模型系统(包括随机矩阵理论、自由费米子、Bethe-ansatz 可解系统和多体局部化模型)进行广泛的数值模拟,这为我们提供了忠实的分类。虽然现有指标(例如从能级间距统计中获得的指标)已经得到了巨大的成功,但它们也面临局限性。例如,这涉及量子多体踢顶,它是完全可解的,但根据能级间距统计,在某些范围内被归类为混沌,而我们引入的指标则表明了预期的量子多体可积性。我们讨论了我们观察到的最近邻跟踪距离的普遍行为,并指出我们的指标在其他情况下也可能有用,例如多体局部化转变。
摘要:在这种情况下,一名53岁妇女接受了乳腺癌化疗后患有严重的NE。用多西他赛(140 mg) +表蛋白(130 mg) +环磷酰胺(0.9 g)化学疗法的单个周期治疗乳腺癌患者。然而,根据常规的血液检查,该妇女5天后出现疲劳和腹泻症状,并患有严重的中性粒细胞减少症。计算机断层扫描检查显示了结直肠壁的增厚和肿胀。诊断出NE后,该妇女接受了抗生物药物和支持性治疗,但她的症状没有得到改善。然后,为患者设计了中草药(CHM)诊断模式。用两个CHM致化患者。一种汤包含24种草药材料,另一种被称为纯人参汤。每天2或3次对患者施用这两种浓度,以调解脾脏,nourish气和血液,并消除痰液和潮湿的热症状。CHM治疗持续10天后,患者的症状得到了改善,
混沌是一种确定性现象,在特定条件下,状态向量的轨迹变得周期性且对初始条件极为敏感,发生在非线性动态系统中。虽然传统的基于电阻的混沌通信主要关注网络上信息的安全传输,但由于外包制造,收发器本身可能会受到损害。随着资源受限的植入式和可穿戴设备中无线传感器的增长,如果传输的信息可靠且发射机设备安全,混沌通信可能是一个不错的选择。我们相信,作为第四个基本两端电路元件的忆阻器可以缩小可靠通信和安全制造之间的差距,因为它的电阻可以由设计人员而不是代工厂编程和保存。因此,在本文中,我们提出了一种基于忆阻器的蔡氏混沌收发器,它在存在窃听者的情况下都是可靠的,并且在不受信任的代工厂面前是安全的。具体来说,我们考虑相同忆阻器值下的发射器和接收器对,以显示
摘要背景:家庭环境和养育行为等社会生态因素会导致药物滥用。虽然生物行为同步被认为是可以调节环境对发展影响的适应力的基础,但大脑相似性在减轻环境背景有害影响方面的作用尚不清楚。我们测试了父母与青少年的神经相似性(父母与青少年功能性大脑连接之间的模式相似性水平,代表每个二元组中的协调水平)是否能调节家庭混乱(一种压力源)直接和通过父母监控间接预测青少年药物滥用的纵向通路。方法:在 70 对父母与青少年二元组样本中,使用多模式连接相似性估计确定了静息态大脑活动的相似性。青少年和父母报告了家庭混乱和父母监控的情况,并在 1 年的随访中评估了青少年药物滥用情况。结果:调节中介模型表明,对于神经相似性低但神经相似性不高的青少年,家庭混乱程度越高,直接或间接地通过父母监督程度越低来预测药物使用率越高。我们的数据还表明,家庭混乱和药物使用之间的总体关联存在不同的敏感性:神经相似性低的青少年在家庭混乱程度高的情况下表现出较高的药物使用率,而在家庭混乱程度低的情况下表现出较低的药物使用率。结论:神经相似性是一种保护因素,因此,父母与青少年之间的神经相似性可能会减轻家庭环境不佳和养育行为对青少年健康风险行为发展产生的不利影响。
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摘要:(1)背景:混沌是非线性动力学系统的特征,非常适合探索生物学时间序列,例如心率,呼吸记录,尤其是电解图。本文的主要目的是使用混乱理论和非线性动力学方法回顾最近的研究,以分析不同脑部过程中人类绩效。(2)meth-ods:几项研究检查了混乱理论和相关的描述脑动力学的分析工具。本研究对已提出的计算方法进行了深入的分析,这些分析已提出了脑动力学。(3)结果:来自55篇文章的证据表明,在使用混乱理论的研究中,与其他大脑功能相比,认知功能更频繁地评估。分析混乱的最常用技术包括相关维度和分形分析。近似,kolmogorov和样品熵占审查研究中熵算法最大的比例。(4)结论:本综述提供了对大脑作为混乱系统的概念以及在神经科学研究中成功使用非线性方法的见解。对大脑动态的其他研究将有助于提高我们对人类认知表现的理解。