XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDifferential
MATH-252普通微分方程信用小时
不确定的系数 - 纯度方法，未确定的系数工厂方法，参数变化，cauchy-euler方程。通过1 ST阶的普通微分方程求解线性微分方程的系统求解系统的建模。
MA900完全差异，磁性数字传感器...
MA900是一种非接触式，精确，磁性绝对角度传感器。从传感器IC上多个位置的磁场差异中提取角度。这种差异方法消除了寄生磁场的贡献，非常适合用简单的目标磁体放置在轴末端的传感器。对于快速数据采集和处理，MA900以从0rpm到100,000rpm的速度提供准确的角度测量。
准确解决的平面差异系统...
近年来在二阶非线性普通差方程的研究中取得了迅速的进步。这些方程中的某些方程式特别有趣，因为它们在其他科学领域频繁出现。作为示例，我们可以引用li´enard方程[17，35]，瑞利方程[37]和自治系统，导致这些类型的方程（例如Kukles的系统[5，19]和Kolmogorov System [36]）。然而，在研究这些非线性差方程和系统的研究中，重要的挑战之一是确定哪些是可以集成的。这可以通过研究可集成性来实现，这可以从解决方案中明确收集所有必要的数据，也可以从不变的第一个积分，逆积分因子和不变的代数曲线等中隐含地收集。我们记得，如果n -1独立的第一个积分具有n -1个独立的第一个积分，则维度n的自主差异系统是完全可以集成的，因此可以通过与这些第一个积分的水平集相交（有关更多详细信息，请参见[9，28]）。对于平面差异系统，对第一个积分的知识在研究其动力学行为中至关重要。已经提出了几种分析方法来解决可集成性，每种方法都有其自身的优势和缺点。这些方法包括Noether对称性[34]，Lie对称性[32，6]，Darbouxian的综合性理论[14]，直接方法[21，22]和Painlev´e分析[7，13]。作为最后一种方法的一个特别有趣的例子，Nucci和Leach [31]提出了一种由x = - βxy -µx +γy + µk表达的传染病模型，
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
具有普通微分方程的癌症的数学模型
摘要：癌细胞开始分裂，浸润相邻组织并在整个淋巴系统中行进。尽管有一些方法可以停止疾病的传播或摆脱感染细胞，但大多数方法无法识别这种发生的预警指标。使用各种类型的微分方程，尤其是普通微分方程（ODE），是专家采用的有用的催化剂。使用微分方程，研究对化学疗法的抵抗力，预测潜在的治疗失败或评估结果和预后在各种形式的治疗后。生物总是包括癌细胞，但是生物监管系统使它们无法扩散到危险的程度（考虑到人口过多与自然资源）。因此，确定何时有效干预肿瘤生长的最有效方法是使用细胞力学方法来定量评估癌细胞的进展。癌症代谢：癌症的主要特征之一是代谢重编程，其中改变了癌细胞的代谢以促进其爆炸性的生长和繁殖。癌症代谢的新模型研究了代谢途径在肿瘤的起源和扩散中起作用的作用，从而为治疗干预提供了前瞻性途径。普通微分方程（ODES癌）的肿瘤生长模型的数学模型。肿瘤的生长是漫不经心的，试图更好地理解的科学家和数学家。对肿瘤生长模型的此类处理的研究导致一种或多种ODE。对癌细胞方程与肿瘤生长之间关系的一些想法引入了ODE，以提供肿瘤生长的数学模型。通过临床，实验和理论方法的肿瘤细胞及其生长的动力学，开发了针对不同癌症疗法的新思想，目的是控制和降低早期诊断的死亡率。这项研究涵盖了肿瘤细胞增殖的动力学及其治疗方法。为了理解肿瘤细胞的扩散，我们扩展了研究并XAMINGEEW基本数学模型。
机器学习驱动的部分微分方程的数值解决方案
部分微分方程是用于描述各种物理现象的基本数学工具，从流体动力学和热传导到量子力学和财务建模。解决PDE对于理解和预测这些系统的行为至关重要，但是传统的数值方法（例如有限差异，有限元和光谱方法）在处理复杂，高维问题时通常会遇到重大挑战。近年来，机器学习已成为对经典数值方法的有力替代方案或补充，提供了有效解决PDE的新方法。机器学习驱动的PDE的数值解决方案有可能通过提供更准确，更快和可扩展的解决方案来彻底改变计算科学。将机器学习与数值PDE求解器集成的关键动机之一是ML模型以高精度近似复杂函数及其导数的能力。神经网络，尤其是深度学习模型，在学习大型数据集中学习复杂的模式和关系方面取得了巨大的成功。
SOK：5年的神经差异隐性分析
摘要。在2019年加密货币上，A。Gohr通过将深度学习应用于现代块密码密码分析，引入了神经差异加密分析。令人惊讶的是，由此产生的神经差分区分使11发斑点的新最新键恢复复杂性。根据Google Scholar的说法，截至2024年5月，GOHR的文章被引用了178次。出现在这些后续作品中的各种目标，技术，设置和评估方法学授予了我们在本文中提供的知识系统化。更具体地说，我们提出了这178个出版物的分类法，并专注于涉及差异神经区分器的50个，以系统地审查和比较它们。然后，我们讨论该领域的两个挑战，即神经区分和缩放的可比性。
连接量子计算和差异隐私
摘要 —虽然量子计算在数据驱动领域具有巨大潜力，但应考虑量子算法中涉及的敏感或有价值信息的隐私问题。差分隐私 (DP) 是经典场景中广泛使用的基本隐私工具，现已扩展到量子领域，即量子差分隐私 (QDP)。QDP 可能成为隐私保护量子计算最有前途的方法之一，因为它不仅与经典 DP 机制兼容，而且还通过利用嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备中不可避免的量子噪声来实现隐私保护。本文概述了 QDP 的各种实现及其在 DP 设置下的隐私参数方面的性能。具体而言，我们提出了 QDP 技术的分类，对文献进行分类，根据内部或外部随机化是否用作实现 QDP 的源以及这些实现如何应用于量子算法的每个阶段。我们还讨论了 QDP 的挑战和未来方向。通过总结最近的进展，我们希望为进入该领域的研究人员提供全面、最新的评论。索引术语——量子计算、量子算法、差分隐私
深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现
生物分子冷凝物通过大分子相分离形成，从而产生了界面描述的共存相。在这里，我们表征了由两种类型的RNA分子和聚乙烯乙二醇的三元混合物中的异型相互作用驱动的相位分离形成的界面结构。我们发现，富含嘌呤的RNA是通过强型异型相互作用驱动相分离的支架。相反，富含嘧啶的RNA分子是由较弱的异型相互作用定义的。它们作为吸附剂的作用，在脚手架的相位分离形成的共存相的界面上积聚并弄湿了界面。我们的计算预测，脚手架和吸附剂在接口处具有不同的非随机方向偏好。我们使用单分子超级分辨率成像测试了这些预测，该成像跟踪与RNA分子结合的荧光探针的运动。平行于界面的运动比垂直于界面的运动快。这些发现支持了关于界面运动各向异性的先前预测。
蜡螟 Galleria mellonella 精子形态差异的基因表达
雄性鳞翅目昆虫产生两种不同的精子类型；每次射出的精液既含有真精子（可使卵子受精），也含有无精子（不具备受精能力）。这些精子具有不同的形态、独特的功能和不同的蛋白质组。它们的产生受到严格调控，然而，很少有基因在产生一种或另一种形态时具有特定作用。我们首次对真精子和无精子前体进行了比较转录组学研究，以确定可能参与调节或执行不同分化程序的基因。差异表达基因包括在转录调控、细胞周期和精子形态方面具有潜在作用的基因。我们发现基因重复产生了功能仅限于一种或另一种形态的旁系同源物。然而，系统发育分析还揭示了不同鳞翅目昆虫物种之间重复基因表达模式的进化灵活性。更好地了解鳞翅目昆虫的繁殖对于防治农业中普遍存在的害虫至关重要，另一方面，还可以确保传粉昆虫种群在环境压力下的生育能力和生存。