XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInvariant
TPS 515：agenT-797（不变的自然杀伤 T 细胞）、botensilimab（Fc 增强的 CTLA-4 抑制剂）和 balstilimab（抗 PD-1）的 II 期研究
1. Wilke H、Muro K、Van Cutsem E 等。雷莫芦单抗联合紫杉醇与安慰剂联合紫杉醇治疗既往接受过治疗的晚期胃腺癌或胃食管连接部腺癌患者（RAINBOW）：一项双盲、随机 3 期试验。Lancet Oncol。2014 年 10 月；15(11):1224-35。2. Hadfield MJ、Safran H、Purbhoo MA、Grossman JE、Buell JS、Carneiro BA。利用同种异体不变自然杀伤 T 细胞（iNKT）克服对程序性细胞死亡蛋白 1（PD-1）阻断的耐药性。Oncogene。2024 年 3 月；43(10):758-762。3. Bullock AJ、Schlechter BL、Fakih MG 等。 Botensilimab 联合 balstilimab 治疗复发/难治性微卫星稳定转移性结直肠癌：1 期试验。Nat Med。2024 年 9 月；30(9)：2558-2567。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
Yukawa理论非扰动政权
摘要我们研究了在Z 2 - invariant Yukawa系统中具有无数费米子和实体标量范围的Z 2- Invariant Yukawa系统中可能提示的提示。使用用于通过雅各比椭圆形函数研究非扰动物理的工具，对于给定但不是独特的真空状态选择，我们发现了标量领域的确切绿色功能，以便在整合了标量的自由度之后，我们能够恢复过低元素的notio nocial n locial nj-nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj nj anj nj nj nj nj nj nj nj nj nj。我们为在强耦合方案中标量扇区中的自相关耦合的肾构化组（RG）提供了分析结果。在Fermion部门中，我们提供了一些使用非本地NJL模型的差距方程后，我们提供了一些线索，该属性众所周知，该属性不会在该模型的局部限制中出现。我们得出的结论是，对于我们选择真空状态的非扰动领域中的标量野川理论，理论形式形式的基本费用结合了状态，不能被视为渐近状态。
JHEP02（2023）062
摘要：完美的张量描述了高度纠缠的量子状态，这些状态在量子信息理论和量子重力的领域引起了特别的关注。在循环量子重力中，自然的问题是出现的，SU（2）不变张量是否是时空基础状态的基本要素也可以是完美的。在这项工作中，我们为这种不变的完美张量（IPT）的布局提供了许多一般约束，并进一步描述了一种系统和建设性的方法，以检查给定价的IPT的存在。我们使用算法来表明，VANENCE 6的量子编码不可用IPT来描述并缩小差距，以证明无需定理用于不变的perfect perfect Qubit编码。我们还提供了两种替代证明，以证明[1，2]中已显示的4个价值IPT的不存在。
ScienceDirect
为了克服这个问题，在（Prajna and Rantzer，2005年）中建立了正向不变性和安全性之间的联系。正向不变性是一种系统集合的属性，可以保证进入集合的轨迹无法逃脱它（Blanchini，1999）。通过找到安全区域的不变子集，可以确保系统安全。为了识别候选不变式集合，在（Prajna等，2007）中提出了将不变式设置作为证书的低零级集的屏障证书方法（Prajna和Jadbabaie，2004年）。尽管已经证明了有或没有随机性的自主系统的该框架的属性，但对于存在控制输入的情况，没有系统的表述。为了解决这个问题，（Ames等，2016）提出了所谓的控制屏障功能（CBF）方法。
在大密度下QCD的定量精度
我们研究了在不均匀性手性凝结阶段中带有修饰的锥分散关系的带电倾斜对的歼灭过程的DILEPTON生产速率。我们假设双性手性密度波是一种不均匀的手性冷凝物，并在不均匀性手性凝结相中获得Nambu-Goldstone模式的分散关系。我们基于Oð4Þ对称性使用低能效率的拉格朗日，该对称是由顺序参数扩展到第六阶的。获得的分散关系是各向异性和二次动量的。我们使用所获得的分散关系通过带电的Pion-Pair歼灭作为不变质量的函数评估电子轴体生产速率。基本上，不均匀性手性凝结相中的生产率相对于不变质量的总斜率比同质性手性凝结相的质量陡峭。因此，当不变质量的质量约为两倍时，可能会提高生产率。
时间箭头在操作表述中的应用...
经典力学在时间反演下是不变的：它的基本定律不区分过去和未来。观察到的时间箭头是一种宏观现象，它取决于宏观变量的使用以及这些变量定义的熵在过去较低的偶然事实。量子力学也是这样吗？一方面，薛定谔方程是时间反演不变的，量子场论也是如此（直到宇称变换和电荷共轭）。基本物理学是时间反演不变的，时间取向的来源又是宏观和熵的。基本量子现象不带有首选的时间箭头。然而，另一方面，量子理论的形式主义通常以明显的时间取向来定义。在这里，我们解决了物理学和形式主义之间的这种紧张关系。我们研究了量子形式主义的时间取向的原因，并表明这种紧张关系是可以解决的。形式主义的不对称性是由于
关于使用高斯分布之间的测地三角形解决分类问题
本文提出了一种新的一阶和二阶统计数据分类框架，即均值/位置和协方差矩阵。在过去十年中，已经提出了几种协方差矩阵分类算法。它们通常利用对称正定矩阵 (SPD) 的黎曼几何及其仿射不变度量，并在许多应用中表现出色。然而，它们背后的统计模型假设了零均值。在实践中，它通常在预处理步骤中被估计然后被删除。这当然会对均值作为判别特征的应用造成损害。不幸的是，均值和协方差矩阵的仿射不变度量相关的距离仍然未知。利用以前关于测地三角形的研究，我们提出了两个使用这两种统计数据的仿射不变散度。然后，我们推导出一种计算相关黎曼质心的算法。最后，将基于散度的最近质心应用于农作物分类数据集 Breizhcrops，显示了所提框架的趣味性。
