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人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具
在Terahertz频率非线性光学响应HGCDTE
常规激光器通常支持良好的模式梳子。将许多谐振器耦合在一起形成较大的复杂腔，可以设计模式的空间和光谱分布，以实现敏感和可控制的片上光源。网络激光器由染料掺杂聚合物互连的波导形成，尽管与增益漂白具有高度敏感和可定制的激光光谱，但具有随机激光的巨大潜力。此处介绍了片上半导体网络激光器，并通过将键入的INP结合键入粘合到SIO 2∕Si Wafer上，作为可重现，稳定且可设计的随机激光器，具有丰富的多态光谱和较低的室温和室温较低的室温。阈值低至60°JCM -2脉冲-1。在实验和数字上进一步显示，网络密度直接影响模式空间分布，并且在大型密集网络中仅在10-20个连接的链路上将激光模式定位在空间上。INP网络激光器也稳定以泵送照明，并对泵图案中的小变化敏感。这些研究为在强大的半导体平台中量身定制的随机激光器的未来设计奠定了基础，对感应，信号处理，密码和机器学习产生了影响。
讲座 1：量子游走搜索 1 随机游走
我们考虑一个简单的（无向、无加权）d 正则图 G = ( V, E )，其中 | V | = n 个顶点。G 上的随机游走从某个初始顶点（从 V 上的分布 p 0 中采样）开始，并且在每个时间步随机均匀地跳跃到其 d 个相邻顶点之一。我们可以使用随机转移矩阵 P 描述 t 步后的概率分布，其中如果 ( x, y ) ∈ E，则 P x,y = 1 /d，否则 P x,y = 0。t 步后，随机游走分布为
芳香疗法的随机对照试验可减少...
接受化学疗法经验的人是一个具有挑战性的症状bur den，其中一些最常见的症状导致痛苦是化学疗法引起的恶心，呕吐和退缩（CINVR）和焦虑。症状负担是一种主观的患者体验，会导致生理负担，可以根据Symp Toms的严重性，频率和患病率进行量化（Gapstur，2007）。由于造血干细胞移植（HSCT）的患者的经验可能会超过一般肿瘤人群中患者所经历的症状负担，这是由于消除疾病所需的高剂量化疗和预防复发（Schmit-Pokorny＆Eisenberg，2020年）。HSCT，也称为血液和骨髓移植，是一个过程，将健康的干细胞注入人体中，以替代受疾病或癌症损害的细胞（白血病和淋巴瘤协会，n.d.）。为了减少体内受损或癌细胞的量，患者在接受HSCT之前接受了高剂量的化学疗法和/或放射治疗，这为新细胞留出了空间，无法使新细胞到达骨髓并生长成无癌症的血细胞。此外，高剂量的化学疗法会导致接受HSCT患者的催吐风险和总体症状负担更高（Hesketh等，2020）。
基于1H NMR的人参皂苷Rb1对大鼠血清和皮瓣组织随机皮瓣成活率的代谢组学分析
随机皮瓣受长宽比限制，影响其临床应用。本研究旨在综述人参皂苷Rb1对随机皮瓣成活的影响，并从代谢组学方法分析其作用机制。将Sprague-Dawley大鼠分为对照组、缺血再灌注（I/R）组和人参皂苷Rb1组。采集大鼠血清和中部皮瓣组织进行1H-NMR波谱检测和计算机模式识别分析。术后10 d，Rb1组背部皮瓣成活率（61.06±3.71）％明显高于I/R组（50.46±1.41）％。术后24 h，1H-NMR波谱分析显示I/R组血清中脂质含量增加。与I/R组血清相比，Rb1组血清谷氨酸、肌酸、富马酸含量明显升高，乳酸、胆碱、磷酸胆碱、N-乙酰糖蛋白、尿囊素含量降低。皮瓣组织中谷氨酰胺、柠檬酸、牛磺酸、富马酸的ATP/ADP/AMP含量升高，乳酸、乙酸、乙酰乙酸的ATP/ADP/AMP含量明显降低。提示人参皂苷Rb1可能具有提高背部随意皮瓣成活率和保护作用。
使用Python
摘要 - 对通用AI和物联网的时代进行了攻击，在这些时代，高频带宽度，连接性，服务器，存储和决策起着重要作用。因此，速度和安全是一个明显的需求。作为伪随机数（PRNG）也是一个基本需求。为此目的，并考虑了Java和Python等编程语言的最新研究结果。我们选择了线性一致发电机（LCG）算法，该算法是流行的PRNG之一。我们考虑了LCG的三种简单播种方法，即系统特定时间作为种子，手动播种和系统生成的种子谷（对象ID和哈希值）。我们的实验首先使用3种播种方法测试了伪随机生成，后来进行了渐近性能分析，以使用Java和Python语言观察PRN的产生速度。发现的结果对研究和工具开发人员非常有趣且有用。
高速相干光子随机记忆在持久的声波中
摘要：近年来，光子计算的显着进步突显了需要光子记忆，尤其是高速和连贯的随机记忆。应对实施光子记忆的持续挑战才能充分利用光子计算的潜力。基于刺激的布里鲁因散射的光子传声记忆是一种可能的解决方案，因为它一致地将光学信息传递到高速下的声波中。这样的光声内存具有巨大的潜力，因为它满足了高性能光随机记忆的关键要求，因为它的相干性，芯片兼容性，频率选择性和高带宽。但是，由于声波的纳秒衰减，到目前为止，迄今为止的存储时间仅限于几纳秒。在这项工作中，我们通过实验增强光声内存的固有存储时间超过1个数量级，并在存储时间为123 ns后连贯地检索光学信息。这是通过在4.2 K处高度非线性纤维中使用光声记忆来实现的，从而使内在的声子寿命增加了6倍。我们通过使用直接和双同性恋检测方案测量初始和读数光学数据脉冲来证明我们的方案能力。最后，我们分析了4.2 - 20 K范围内不同低温温度下光声记忆的动力学，并将发现与连续波测量值进行了比较。关键字：布里渊散射，光子神经形态计算，光学记忆，非线性光学，低温■简介延长的存储时间不仅对光子计算，而且对需要长声子寿命的Brillouin应用程序，例如光声过滤器，真实时延迟网络和微波光子学中的合成器。
Firstrand Ltd.的可持续财务框架
标准普尔全球第二方意见（SPO）包括标准普尔全球评级关于可持续金融工具，框架或计划的文档的意见，还是与某些第三方出版的可持续财务原则一致的融资交易。某些SPO也可能会对发行人如何通过融资解决发行人的最大可持续性因素。SPO提供了一个时间点意见，反映了在SPO创建和发布时提供给我们的信息，并且没有进行监视。我们没有义务更新或补充SPO来反映我们将来可能会引起我们注意的任何事实或情况。SPO不是信用评级，也不考虑信用质量或我们的信用评级。请参阅分析方法：第二方意见。
19 兰迪·科比
Akshi Malik – 健康、知识转化与动员项目官员 Ashley King – 曼尼托巴省研究项目官员 Blake Podaima – Virtuistix Inc. 负责人 Brianne Selman – 学术交流与版权图书管理员 Bryanne Lamoureux – Enso Co-Lab 研究助理 Carolyn Garland – 研究生院奖励与交流官员 Corey Sanderson – 华盛顿大学校友 Dennis Gupa – 戏剧与电影系 Emile Kobes – 华盛顿大学学院校友、Randy Kobes 之女 Ian Fraser – 图书管理员、参考与教学主管 Janelle Hacault – 曼尼托巴省生物科学协会业务发展经理 Janice Reyes Bain – 图书馆院长行政助理 Jitendra Paliwal – 研究与创新副总裁 Kathryn Boschmann – 曼尼托巴省土著结核病历史项目研究项目主任 Kent Suss – 研究生院预算、项目与优先事项官员 Kerrie Hayes – 研究主任合同，曼尼托巴大学 Leanne Fontaine – 曼尼托巴大学校友、Randy Kobes 之女 Matt Morison – 曼尼托巴省水科学与流域管理处 环境与气候变化，曼尼托巴省州长 Sarah Kobes – 曼尼托巴大学校友、Randy Kobes 之女 Sylvia Furtado – 项目与研究协调员 aabijijiwan 新媒体实验室 + 空间 Yasmin Iman – 项目官员，曼尼托巴省研究
valeriana officinalis提取物的单剂量给药可改善实际睡眠时间：随机，双盲，安慰剂对照研究
睡眠剥夺和质量不佳的睡眠是全球不断发展的健康问题[1,2]。睡眠对生活质量和福祉产生负面影响，特别影响了代谢和认知健康[3-13]。人们认为，与饮食相关的改变生活方式，工作量有助于质量不佳的睡眠[14,15]。褪黑激素被广泛用于改善睡眠，但[16]已知会引起头痛，嗜睡，头晕和呕吐感觉。除了调节身体的睡眠周期外，褪黑激素还会影响生物系统的数量，包括心血管，生殖，内分泌和代谢系统，因此不建议长期使用[17]。用于睡眠障碍的处方药，包括苯二氮卓类药物，抗抗药酶等，尽管在诊所中用于解决严重的睡眠障碍，但由于多种不良的不良不良效应，不建议长期使用[18-27]。传统医学中广泛使用的草药补充剂是