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中层大气中的湍流参数 - AMS 期刊
摘要：我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析，重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT)，并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明，浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平佛劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果，该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 范围内的湍流均方根 (rms) 速度。研究发现，湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值，在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型得出的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析结果吻合良好。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点，即中尺度和小尺度动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。
FATIMA -GB：海洋雾中的搜索清晰度-AMS期刊
图1：海洋雾过程 - 前流大陆或海洋吸气气溶胶作为FCN。通过蒸气的扩散沉积（插图）在FCN周围生长。Kohler（1936）认为，液滴生长需要超过由表面张力和溶质浓度的相对影响确定的临界半径（分别分别增加/降低了液滴蒸气，分别增加/降低）。最小的湍流（Kolmogorov或K）涡流在ABL中的作用，在该ABL中，FCN被嵌入其中，但尚未了解（插图）。请注意，对于空气，K量表和（Obukhov-Corrsin O-C）温度耗散量表的顺序相同，因此在k涡流或立即周围FCN的温度是同质的。产卵液滴会结合和沉降（插图）。贡献上海的过程/现象包括波浪和破裂，夜间对流，湍流和混合，潮汐和电流。相应的低大气现象包括波边界层以及剪切和对流湍流。在空气界面，湍流，质量，动量和气溶胶交换通过波浪破裂和通过[Molecular]皮肤层的恢复而发生，这会燃烧空气 - 海洋相互作用。短/长波辐射（SWR/LWR）和对流过程也影响海面温度（SST）。MABL的重要贡献来自概要和中尺度[对流]系统，包括前部，高和低点，反转，海面和雾顶的加热/冷却，DIEL循环，云，云，湍流和气溶胶。如果存在，则来自边界混合，上升流，升级的波浪破裂，海洋/海洋[差分]加热和内部边界层（IBL）的沿海贡献对雾生命周期有重大影响。
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
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，
不同念珠菌物种口腔定植不同念珠菌物种口腔定植
摘要目的本研究旨在比较有或没有可移动义齿的患者中存在的不同念珠菌物种，以鉴定突尼斯人种群中义齿磨损后生物膜组成的变化。材料和方法进行了一项横断面研究，包括一组佩戴可移植假牙（测试组）的患者和一个没有假牙的对照组。在测试组中，获得了两个真菌学样本：一个来自假义的凹陷，另一个来自带有义齿的骨核区域。对照组，从口腔粘膜中收集了真菌学样本。收集的拭子是在Chromagar念珠菌培养基上培养的，酵母计数被定量为菌落形成单位（CFU）。念珠菌物种是通过发色源分析鉴定的。统计分析使用Kolmogorov - Smirnov的测试评估了定量变量的正态性。为了比较测试组和对照组之间的平均值和等级，独立样本t-检验和曼恩 - 惠特尼的U检验分别采用了。定性变量。统计显着性以p <0.05的关键不确定性值确定。结果总共有150名参与者参与了这项研究，每组中有75名患者。穿着丙烯酸可移除义齿可增加检测到的念珠菌物种的数量（p <0.001），并显着增加了念珠菌属的整体生长。（p¼0.001）。特别是，在义齿佩戴者中，念珠菌和念珠菌的CFU数量升高（P <0.001）。
量子加密和元复杂性
在经典密码学中，单向函数（OWFS）是最小的假设，而量子密码学中并非如此。引入了几种新的原语，例如伪兰顿单位（PRUS），伪andomfunction-likestate Generator（PRFSGS），PseudorandomState Generators（PRSGS），单向状态发电机（OWSGS），单向路线（OWNWAIGH），单向（Owpuzzs）（Owpuzzles）和EFAUZZS和EFAIRT。它们似乎比OWF弱，但仍然意味着许多有用的应用程序，例如私钥量子货币方案，秘密键加密，消息身份验证代码，数字签名，承诺和多方计算。现在，没有OWF的量子加密的可能性已经开放，该领域最重要的目标是建立它的基础。在本文中，我们第一次表征了具有元复杂性的量子加密原语。我们表明，当且仅当Gapk是弱量化的量子时，就存在单向拼图（Owpuzzs）。Gapk是一个有望的问题，可以决定给定的位字符串是否具有小的Kolmogorov复杂性。弱量化 - 平均强度意味着实例是从QPT可采样分布中采样的，对于任何QPT对手，其造成错误的可能性大于1 / poly。我们还表明，如果存在量子PRG，则GAPK是强烈的量子 - 平均水平。在这里，强烈的量化 - hardis是弱量化量的强度，其中对手犯错的概率大于1 /2 - 1 / poly。最后，我们表明，如果GAPK是弱经典的平均水平，那么就存在量子性（IV-POQ）的不可能证明。弱经典的平均雄硬与弱量子平均硬化相同，但对手是PPT。IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。 这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。 （注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。（注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
将 Deutsch 的良好解释概念应用于人工智能和神经科学——初步探索
自深度学习革命以来，人工智能取得了长足进步，但人工智能系统仍然难以在其训练数据之外进行推断并适应新情况。为了获得灵感，我们将目光投向了科学领域，科学家们已经能够开发出表现出非凡推断能力的理论，有时甚至可以预测从未观察到的现象的存在。根据 David Deutsch 的说法，这种被他称为“延伸”的推断是由于科学理论难以改变。在本文中，我们研究了 Deutsch 的难以改变原则以及它与深度学习中更形式化的原则（如偏差-方差权衡和奥卡姆剃刀）的关系。我们区分了内部可变性（模型/理论在内部可以改变多少同时仍能产生相同的预测）和外部可变性（模型必须改变多少才能准确预测新的、超出分布的数据）。我们讨论了如何使用罗生门集的大小来测量内部变异性，以及如何使用柯尔莫哥洛夫复杂度来测量外部变异性。我们通过观察人脑来探索难以改变的解释在智力中扮演的角色，并区分大脑中的两个学习系统。第一个系统的运作方式类似于深度学习，可能构成了大多数感知和运动控制的基础，而第二个系统是一个更具创造性的系统，能够生成难以改变的世界解释。我们认为，弄清楚如何复制这个能够生成难以改变的解释的第二个系统是实现通用人工智能所需要解决的关键挑战。我们与波普尔认识论的框架取得了联系，该框架拒绝归纳，并断言知识产生是一个通过猜想和反驳进行的进化过程。
QDiff：量子软件堆栈的差分测试
摘要 — 过去几年，随着量子计算硬件的快速发展，人们开发了多种量子软件堆栈 (QSS)。QSS 包括量子编程语言、优化编译器（将用高级语言编写的量子算法转换为量子门指令）、量子模拟器（在传统设备上模拟这些指令）以及软件控制器（将模拟信号发送到基于量子电路的非常昂贵的量子硬件）。与传统的编译器和架构模拟器相比，由于结果的概率性质、缺乏明确的硬件规格以及量子编程的复杂性，QSS 难以测试。这项工作设计了一种新颖的 QSS 差分测试方法，称为 QD IFF，具有三大创新：(1) 我们通过保留语义的源到源转换生成要测试的输入程序以探索程序变体。 (2) 我们通过分析电路深度、2 门操作、门错误率和 T1 弛豫时间等静态特性，过滤掉不值得在量子硬件上执行的量子电路，从而加快差分测试速度。（3）我们通过分布比较函数（如 Kolmogorov-Smirnov 检验和交叉熵）设计了一种可扩展的等效性检查机制。我们使用三个广泛使用的开源 QSS 评估 QD IFF：IBM 的 Qiskit、Google 的 Cirq 和 Rigetti 的 Pyquil。通过在真实硬件和量子模拟器上运行 QD IFF，我们发现了几个关键的错误，揭示了这些平台中潜在的不稳定性。QD IFF 的源变换可有效生成语义等价但不相同的电路（即 34% 的试验），其过滤机制可将差分测试速度提高 66%。