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McGinty-Nottale 尺度方程 (MNSE)
简介 在理论物理的动态领域，统一和调和不同理论的追求往往会催化突破性的进步。本文介绍了 MNSE，这是一个创新的理论框架，它将麦金蒂方程 (MEQ) 与 Laurent Nottale 的标度相对论相结合。MEQ 因将分形几何融入量子场论 (QFT) 而闻名，它与标度相对论的时空分形结构和标度相关物理定律前提相交叉。由此产生的 MNSE 提出了我们对量子力学理解的深刻转变，为时空和量子现象的复杂性质提供了一个细致入微的视角。本文旨在剖析这种整合的复杂性，阐明 MNSE 如何重新定义我们对量子通信的理解，并描述其对全球连接和信息安全的巨大影响。
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
Sierpinski三角算法编织
dk3启动模式（如何在算法开始之前开始分形图案。）dk4第一个算法行（显示正面和工作背面的算法的基础知识。）dk5第二算法行（发生更多发生时显示算法。）dk6何时停止模式（如何识别分形图案停止的行。）dk7模式停止时的样子（查看何时停止使用算法。）dk8抛弃（如下所述的一针基厨房绑定。）dk9如何撤消一排（如何撤消一排或两行。如果事情变得更加严重，您可以将整个东西从针头上拉开，然后重新开始，或者sockmaticians向您展示如何在这里营救一些工作。 ）
![arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日](/simg/b\b469870291268fde986c2ee4fcc0d09b86159734.webp)
arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日
从Ryabko [41，41]和Staiger [47，48，49]的作品开始，在过去的30年中，研究人员研究了分类维度与算法信息理论之间的密切关系。在此关系的中心是hausdor效率的点版本（由于lutz [29，30]），也就是说，一个维度的概念是为空间中的单个点而不是子集中的单个点定义的概念。这是通过影响度量的概念（从Martin-Löf[33]的意义上）来实现的，该概念限制了无数零食的收集到一个可数家族，从而使Singleton集合不可以null。在此框架中，此类单例被认为是随机的。随机性与kolmogorov复杂性的各种瞬态（算法随机性理论的基石）之间的对应关系，然后以渐近信息密度的形式重新出现，与平稳过程的熵非常相似。有效的维度使许多作者发掘了熵和分形维度之间的连接（可以说是从Billingsley [2]和
SVKM 的 NMIMS（视为大学）
孟买 积分变换和特殊函数 计算流体力学 分形几何，离散数学 数学建模 运筹学 希尔普尔 偏微分方程 计算流体力学 印多尔 数据分析 微分方程 不动点定理 昌迪加尔 微分方程计算方法 10 技术管理
seizft：可解释的癫痫发作的机器学习
摘要：这项工作提出了Seizft - 一种新型的癫痫发作检测框架，该框架利用机器学习使用可穿戴的Sensordot EEG数据自动检测癫痫发作。受到可预处的睡眠阶段的启发，我们的新方法采用了数据增强，有意义的特征提取和决策树的独特组合，以提高对脑电图变化的弹性，并提高概括以概括为看不见数据的能力。傅立叶变换（FT）替代物被用来增加样本量并改善标记的非塞兹和癫痫发作时期之间的平衡。为了增强模型稳定性和准确性，Seizft通过Catboost Classifier利用决策树的集合来将EEG记录的每一秒分类为癫痫发作或非癫痫发作。SEIZIT1数据集用于培训，SEIZIT2数据集用于验证和测试。使用两个主要指标：使用AINY-ROVERLAP方法（OVLP）和错误的警报（FA）速率（使用基于Epoch的评分（Epoch））评估了用于癫痫发作检测的模型性能。值得注意的是，Seizft在2023年2023年国际声学，言语和信号处理国际会议上（ICASSP）的癫痫发作检测挑战（ICASSP）的一系列最先进的癫痫发作检测算法（ICASSP）。seizft在准确的癫痫发作检测中优于最先进的黑盒模型，并最小化错误警报，总分获得了40.15的总分，在两个任务中结合了OVLP和时期，并且比下一个最佳方法的改善约为30％。Seizft的解释性是一个关键优势，因为它促进了医疗保健专业人员的信任和问责制。从Seizft提取的最预测性的癫痫发作检测特征是：三角波，四分位数范围，标准偏差，总绝对功率，Theta波，三角洲与Theta的比率，BINNED熵，Hjorth Complextity，Delta + Theta + Theta和Higuchi Fractal Fractal Ristermension。总而言之，将Seizft成功应用于可穿戴的Sensordot数据表明，它可能进行实时，连续监测的潜力，以改善个性化医学癫痫。
Kancera专注于心血管疾病
Kancera AB (publ) 今天宣布，决定将业务重点放在开发该公司的 Fractalkine 阻断候选药物 KAND567 和 KAND145 上，用于治疗心血管疾病，最初重点是治疗 ST 段抬高型心肌梗死 (STEMI)。该决定基于对之前报告的 FRACTAL 研究的 IIa 期积极结果、市场批准机会以及市场潜力和付款人对获批产品的支付意愿的总体评估。该公司已经制定了一项高级开发计划，直至获得市场批准，其中包括下一步的 IIb 期研究。在做出战略方向决定并评估现有患者数量可以达到主要研究目标后，该公司将结束正在进行的卵巢癌 KANDOVA 研究的患者招募。
树突状结构和算法艺术
扩散限制聚集（DLA）由于其简单性和在诸如纳米和微粒聚集等物理学中的广泛应用而引起了很多关注。在这项研究中，DLA的算法用Python编写。Python的Turtle库用于在计算机监视器上生长时绘制骨料。该算法在Raspberry Pi上运行。为DLA模拟创建了便宜的便携式介质。将两个不同的选项放在算法中。第一个路径不允许主粒子在碰撞后转动骨料外。但是，第二个允许骨料内外的主要粒子的渗透。通过算法获得由500-2000个主要颗粒组成的球形树突结构。这些结构的分形维度约为1.68。发现其孔隙率低于50％。还计算出回旋半径。除了科学研究之外，还提供了使用这些树突结构的算法艺术的例子。©2023 DPU保留所有权利。关键字：扩散限制聚合；随机步行；分形维度；孔隙率；覆盆子pi;算法艺术
跨学科融合方法 - 人为因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性，这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造
分形高阻抗表面晶胞特性设计与分析
摘要：分形几何始终为多个电磁设计问题提供解决方案。本文使用分形几何（例如希尔伯特曲线和摩尔曲线）来设计高效的高阻抗表面。现代通信设备有许多传感器需要进行无线通信。无线通信的关键组件是天线。平面微带贴片天线因其低轮廓、紧凑和良好的辐射特性而广受欢迎。微带天线的结构缺点是它们的表面波会在接地平面上传播。高阻抗表面 (HIS) 平面是最小化和消除表面波的突出解决方案。HIS 结构表现为有源 LC 滤波器，可抑制其谐振频率下的表面波。结构的谐振频率通过其 LC 等效或通过分析反射相位特性获得。这项工作提出了类似于蘑菇 HIS 和分形 HIS 的传统 HIS 结构，例如希尔伯特曲线和摩尔曲线 HIS。通过应用平面波照射的周期性边界条件，可以获得 HIS 反射相位特性。结果是根据反射相位角得出的。传统的蘑菇结构在给定的 10 mm × 10 mm 和 20 mm × 20 mm 尺寸下表现出窄带特性。这些结构有助于更换 6 GHz 以下贴片天线的 PEC 接地平面。还设计了希尔伯特和摩尔分形，它们具有多频带响应，可用于 L、S 和 C 波段应用。HIS 的另一个设计挑战是突起，这增加了设计的难度。这项工作还展示了有通孔和无通孔对反射相位特性的影响。响应显示，在 x 波段操作下，通孔的影响最小甚至没有显著影响。