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农业科技创新的复杂性 巴西、肯尼亚和美国的案例
作者感谢 Debisi Araba、Ron Boschma 和 Leontino Rezende Taveira 对本文早期草稿的有益评论、反馈和审阅。我们还感谢 WIPO 创新经济部门的团队，特别是 Julio Raffo、Federico Moscatelli、Thiago Negrão Chuba、Maryam Zehtabchi、Clement Sternberger 和 Sergio Martinez 的见解。Aida Dolotbaeva 就农业创新的知识产权保护方面提供了重要评论。所有错误均由我们自己承担。
创新模式的全球趋势复杂性方法
一个国家的技术诀窍决定了其增长潜力和竞争力。科学出版物、专利和国际贸易数据提供了互补的见解，让我们了解科学、技术和生产中的创意如何演变、结合并转化为能力。分析它们的轨迹可以更全面、更全面地了解整个创新过程，从产生创意到产品在国际上商业化。我们分析了这三个领域的生产模式，记录了发达经济体和新兴市场经济体之间的差异。我们发现，未来收入、专利和出版增长与从这些领域计算出的经济复杂性指数相关。国家所具备的能力也会塑造未来的多元化机会，并使创新过程依赖于路径。最后，我们还表明，多元化机会可以跨创新领域推断出来。
指导政府机构应对人工智能的复杂性和风险
评估机构的用例机构必须建立一套流程来收集、审查、报告和发布机构的 AI 用例清单。如行政命令中所述，每个机构必须每年通过综合数据收集 (IDC) 流程向管理和预算办公室 (OMB) 提交其 AI 用例清单，然后在机构网站上发布公开版本。机构应确保其 IDC 流程能够访问适当的渠道来联系 AI 从业者并收集机构内的所有 AI 用例。机构将需要制定一个流程来审查用例是否符合行政命令中列出的原则。机构将需要让来自多个学科的利益相关者（数据、技术、法律学科、CAIO、其他负责 AI 的官员和机构高层领导）参与进来，以开发他们的 AI 用例、将其提交给 OMB 并发布它们。
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
果蝇威利斯托尼的细胞免疫揭示了昆虫抗寄生虫防御的新复杂性
摘要：宿主的共同进化及其寄生虫具有效应血细胞类型的异质性，从而提供了具有可变有效性的免疫防御反应。在这项工作中，我们表征了果蝇威利斯托尼的血细胞，果蝇威利斯托尼是一种进化了具有广泛变化和高度可塑性的细胞免疫系统的物种。单克隆抗体并用于间接免疫荧光实验中，以表征血红素亚群，遵循其功能特征和分化。pagococytosis和寄生分析用于确定血细胞类型的功能特征。样品。我们确定了一种新的多核巨型血细胞（MGH）类型，该型在细胞免疫反应中对寄生虫的反应进行了区分。这些细胞通过核分裂和细胞融合在循环中分化，也可以源自中央造血器官淋巴腺。它们具有二元功能，因为它们通过吞噬作用吸收细菌，并参与了寄生虫的封装和消除。在这里，我们表明，在响应大型外国颗粒（例如寄生虫）中，MGHS具有区分，具有二元功能，并有助于高效的细胞免疫反应，类似于脊椎动物的异物巨细胞。
谱斜率和 Lempel–Ziv 复杂度作为睡眠和清醒期间大脑状态的可靠标记
大脑活动的非振荡测量，例如频谱斜率和 Lempel – Ziv 复杂度，受到许多神经系统疾病的影响，并受睡眠调节。多种频率范围，特别是宽带（涵盖全频谱）和窄带方法，已被特别用于估计频谱斜率。然而，选择不同频率范围的影响尚未详细探讨。在这里，我们评估了睡眠阶段和任务参与（休息、注意力和记忆）对 28 名健康男性人类受试者（21.54 ± 1.90 岁）在窄带（30 – 45 Hz）和宽带（1 – 45 Hz）频率范围内的斜率和复杂性的影响，采用受试者内设计，为期 2 周，每个受试者记录三个夜晚和白天。我们努力确定不同的大脑状态和频率范围如何影响斜率和复杂性，以及这两个测量结果的比较情况。在宽带范围内，斜率变陡，复杂性从清醒状态到 N3 睡眠持续下降。然而，窄带斜率最能区分 REM 睡眠。重要的是，在清醒状态下，斜率和复杂性在任务之间也有所不同。虽然窄带复杂性随着任务参与而降低，但斜率在两个频率范围内都趋于平坦。有趣的是，只有窄带斜率与任务表现呈正相关。我们的结果表明，斜率和复杂性是清醒和睡眠期间大脑状态变化的敏感指标。然而，与 Lempel – Ziv 复杂性相比，频谱斜率能提供更多信息，可用于更多种类的研究问题，尤其是在使用窄带频率范围时。
简单二元假设检验的样本复杂性
简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本：（i）先前的设置，最多α误差为type-i误差，最多是II型误差；或（ii）贝叶斯设置，最多有贝叶斯误差δ和先前的分布（α，1 -α）。仅在α=β（无之前）或α= 1/2（贝叶斯）（贝叶斯）进行研究，并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异，直至乘法常数。在本文中，我们得出一个表征样品复杂性（直至独立于P，Q和所有误差参数的乘法常数）的公式，用于以下方面： （ii）贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是，该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等，这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式（本地私有和沟通受限的）假设检验的应用。
揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。