hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
“想要通过在我们的标签上写下对亲人的话或愿望来庆祝圣诞节(一位女士希望遇到一位善良英俊的男士,当然许多人希望在 2012 年身体健康、幸福快乐,但您可以许下任何愿望),我们会将它们贴到圣安德鲁广场花园的三棵树上。在接下来的两周内,我们将这三棵树命名为信仰、希望和慈善!我们在 Craigie's Farm 商店和 Zest 沙龙内也有许愿树,所以请前往他们那里并在他们的树上贴上标签。也许您的企业、学校、大学可能会考虑使用我们的一些标签并邀请员工参与 - 请与我们联系,我们将很乐意为您提供一些标签和一个收集箱。我们的志愿者将在花园里(天气允许的情况下)大部分午餐时间和 12 月 10 日星期六开始的周末全天待在花园里。
尽管数十年的研究已经在物理推理中分类了惊人的错误,但对直觉物理的兴趣复兴揭示了人类成功预测物理场景展开的非凡能力。旨在解决这些相反结果的主要解释是,物理推理招募了一种通用机制,可可靠地对身体场景进行建模(解释最近的成功),但过度人为的任务或贫穷而生态无效的刺激可以产生较差的绩效(核算早期失败)。但是,即使在自然主义背景下,也可能会有一些任务会持续构成身体的理解?在这里,我们通过引入一项新的直觉物理任务来探讨这个问题:评估结和缠结的强度。结之间无处不在的文化和时间周期,并且正确评估它们通常会拼写出安全性和危险之间的差异。尽管如此,5个实验表明,观察者在结之间的强度差异也很大。在一系列两种两种强制选择的任务中,观察者查看了各种简单的“弯曲”(结着两条线的结),并决定这需要更多的力才能撤消。尽管这些结的强度是有据可查的,但观察者的判断完全无法反映这些区别,在自然主义照片(E1),理想化的效果图(E2),动态视频(E3)中,甚至伴随着结的策划图(E3)。这些结果在物理推理中暴露了一个盲点,对场景理解的通用理论施加了新的约束。此外,尽管有准确地识别结之间的拓扑差异(E5),但这些失败仍然存在。换句话说,即使观察者正确地感知了结的基础结构,他们也无法正确判断其力量。
结是嵌入s 1,→s 3的环境同位素类型(请参见图2和定义2.1),自从远古时代以来,人类使用了自鞋款发明以来的最新时代。结的数学研究始于开尔文勋爵,假设原子实际上是结,分子是在以太中流动的链接。他的合作者彼得·泰特(Peter Tait)随后发起了结理论领域。基本问题是:给定两个结,它们是否相同?在20世纪初期的拓扑发展发展之后,开发了许多结的结[39],以便对这个问题提供答案。当发现与3个和4个manifolds的研究深入联系时,对结理论的兴趣就会上升。例如,使用结来证明有异国情调的r 4,即同构但不构型的歧管对r 4 [15]。Jones和Witten通过发现琼斯多项式[20]及其与量子拓扑的量子场理论[41]的关系彻底改变了领域。这些突破之后,发现了Khovanov同源性[22]和结式同源性[35],这些[35]极大地概括了琼斯和亚历山大多项式,并提供了积极的研究领域。在本文中,我们主要对结理论的两个方面感兴趣。第一个是一个称为连接总和的操作(请参见图5),该总和需要两个方向的结,将其切开并胶合
在开始第一部分之前,我想先提请大家注意今年年报中的三篇重要文章。第一篇文章位于第 10 至 19 页,描述了“我们为什么做我们所做的事情”,我们在其中讨论了我们的企业宗旨以及支撑我们战略和商业模式的相关核心信念。我坚信,对于任何想要了解我们公司的人来说,这一部分都是必读内容。第二篇文章位于第 27 至 31 页,由牛津大学布拉瓦尼克政府学院和经济系经济政策教授兼牛津大学非洲经济研究中心主任 Stefan Dercon 教授撰写,讨论了“私人投资者与增长和发展赌博”,借鉴了他最近出版的著作《发展赌博;为什么有些国家赢而其他国家输》中的主题。第三篇文章在第 32 至 37 页,作者是约翰·诺伯格,他是一位作家、讲师、纪录片制片人,也是华盛顿特区卡托研究所的高级研究员,文章重点探讨了资本主义和自由市场对非洲经济增长的重要性,并根据他在最近的著作《资本主义宣言:为什么全球自由市场将拯救世界》中提出的论点。我们非常感谢两位杰出的客座作者的贡献。
致: 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送: 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用,经济合作与发展组织(“OECD”)、金融稳定理事会(“FSB”)、国际证监会组织(“IOSCO”)、巴塞尔银行监管委员会(“BCBS”)和支付与市场基础设施委员会(“CPMI”)在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划,增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力,并重视金融稳定参与小组(“FSEG”)在支持监管发展(包括监督)一致性方面可能发挥的作用,因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年,但由于生成人工智能(“GenAI”)和预测人工智能(“PredAI”)的进步,最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作,包括审查潜在的金融稳定风险影响,GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一;它“已有数十年的历史,在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来,公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习,因此根据其现有的监管规则,制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
在澳大利亚越冬的红色结在西伯利亚东北地区的高北欧苔原繁殖,并沿东亚 - 澳大利亚飞行道向南迁移。在非繁殖季节(澳大利亚夏季),该物种几乎完全沿着海岸发生,尤其是在大型,庇护的潮间带泥浆和砂片上。它们是群体的,通常形成大型,紧密的羊群,并且经常与大结,尤其是在高潮的栖息处。红色的结专门用于食用双壳类软体动物,它们通过在潮汐后沿水线探测泥土或沙子来找到。他们还吃甲壳类动物和其他无脊椎动物。红色结的估计生成长度为7。8年3。
可以通过所谓的单分子方法(例如染色质纤维自显影术[1],动态分子梳理[2],透射电子显微镜[3-5],原子力显微镜[6]和磁性Tweeezer [7,8]来分析具有不同拓扑的DNA分子的DNA分子。DNA特性很难通过计算机模拟[9-13]研究实验上的DNA特性。二维(2D)琼脂糖凝胶电泳是当前可用的最佳实验方法,可以同时鉴定具有不同拓扑的DNA分子[例如,超涂层(SC),catenated(catss),打结(cats)和打结(KN)分子(kN)分子]。该技术由在不同条件下进行的两个连续电泳分离组成,并在两个正交方向上运行(4-8)。在相对较低的电压(〜1 v/cm)下,在低度(〜0.4%)琼脂糖凝胶电泳中解析了第一维。第二维垂直于第一个维度,因此将整个凝胶的整个泳道用作凝胶井的替换,但在高度(〜1%)琼脂糖凝胶电泳(〜5–6.6 V/cm)处的高度(〜1%)琼脂糖凝胶电泳。2D凝胶最初是由Bell和Byers设计的,用于分离分支和线性分子[14],并且早期注意到该方法也可以成功地应用于研究DNA拓扑。2D凝胶被调整以同时检查具有不同DNA拓扑的成千上万个分子,例如SC形式,KN形式,部分复制的形式(命名为前蛋白酶),有或没有反向的叉子,完全重复的Catenanes(Cats)(cats)和复制中间体(RIS),以及包含针(RIS)(RIS)(RIS)[4,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,58]。2D琼脂糖凝胶电泳已广泛用于研究拓扑异构酶体外和体内的活性[29,30]。另外,2D凝胶也可以用作富集特定DNA分子的样品的制备方法,以后可以通过不同的技术进行检查[4,6,18,19,31,32]。质粒是研究DNA拓扑模型的宝贵工具。质粒的优势包括它们的易于分离,以及在纯化的DNA样品中定量测量DNA超串联,打结和搭配的能力[33]。在这里,我们提出了一种协议,其中2D凝胶用于分析三个
虎杖常被错误地称为“假竹”,因此很容易与观赏竹混淆。竹子(Bambusoideae spp.)的茎比较硬,不像虎杖那样容易被折断,叶子非常细长(不同种类和品种之间有所差异,但竹叶通常长达 50 厘米)。田旋花(Convulvulus arvensis)的叶子与虎杖相似,但是它是一种攀缘或蔓生藤本植物,茎细而坚实。本地种山茱萸(Cornus spp.)和引进种丁香(Syringa vulgaris)的叶形与虎杖相似,但是它们的叶子沿着木质茎彼此对生,而虎杖的叶子则是互生的。喜马拉雅虎杖可能会与酸模(Rumex 种类)和其他几种蓼属植物混淆。叶长、叶形、花结构和花色可作为区分特征。
在过去的十年中,我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中,我们建议使用深度学习(机器学习的一部分)来解决纯数学的困难问题,即特定的结理论。 更确切地说,提出的项目由三个部分组成(请参见下面的第1、2和3个部分)。 第一部分包括训练人工神经网络,以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分,结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题;琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学(代数,几何,拓扑)的背景,重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水,因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源,以扩大对深度学习的最新方法的了解,收集初步数据(即创建一个结图的数据库),培训神经网络,并设计适合学生参与的后续行动。 请注意,申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区,参加了一个非正式研讨会,该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中,我们建议使用深度学习(机器学习的一部分)来解决纯数学的困难问题,即特定的结理论。更确切地说,提出的项目由三个部分组成(请参见下面的第1、2和3个部分)。第一部分包括训练人工神经网络,以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分,结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题;琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学(代数,几何,拓扑)的背景,重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水,因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源,以扩大对深度学习的最新方法的了解,收集初步数据(即创建一个结图的数据库),培训神经网络,并设计适合学生参与的后续行动。请注意,申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区,参加了一个非正式研讨会,该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。