XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRelative
来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
通过使用相对位置信息在玩家之间的相对位置信息
摘要：加强学习的最新进步使得培养足球代理人，以模仿人类球员的行为。但是，现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上，代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励，例如得分目标，无论情况如何，这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中，我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励，源自球员，球和目标的位置，是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验，我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
牛细菌眼表面微生物组的相对和定量表征在可疑的眼鳞状细胞癌
1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。 ）; cliu@lsu.edu（C.-C.L. ）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。 ）; cscully@lsu.edu（c.m.s. ）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M. ）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。） 2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。）; cliu@lsu.edu（C.-C.L.）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。）; cscully@lsu.edu（c.m.s.）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M.）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。）2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t.）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.）4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。
稳定的事实，相对事实
抽象事实在每种互动中都会发生，但它们不是绝对的：它们与互动中有关的系统相对。稳定的事实是那些相对论可以忽略的相对论的事实。在这项工作中，我们描述了相对事实世界中稳定的事实如何出现，并讨论了它们在连接量子理论和世界中的各自作用。相对和稳定事实之间的区别解决了弗劳吉格和雷纳的无关定理所指出的困难，与对本理学的本地友好不平等的侵犯相一致。理论在相对事实上阐明了典型的范围，使典型的作用在典型的角色上阐明了典型的范围。 “投影”假设。
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
一种基于深度学习的高效解决方案，利用可穿戴传感器识别脑力负荷的相对变化
摘要 — 在本文中，提出了一种自动识别心理工作量相对变化的新解决方案。使用可穿戴传感器收集 26 名人类受试者在执行三个难度级别 n ∈{1, 2, 3} 的 n-back 任务时的 EEG、EDA、PPG 和眼动追踪数据。目标是通过将当前信号窗口与前一个信号窗口进行比较来识别心理工作量是增加、减少还是稳定。所提出的三类分类器主要使用 CNN 层和新颖的合并层，该合并层系统地捕获两个检查窗口的局部段之间的相互作用。事实上，它受到了基于 Transformer 和 CNN 的网络在时间序列分类方面的竞争成功的启发。在所提出的解决方案利用了 CNN 网络的效率的同时，由于提出了合并层，它还与 Transformer 类似，具有捕获序列局部事件之间相互作用的能力。在准确性方面，实验结果表明，在眼球方向、PPG 和 EEG 数据上，所提出的解决方案优于经典 CNN、BiLSTM 和 transformer 网络，而在眼球瞳孔直径和 EDA 数据上，其性能与 transformer 网络相当。实验结果显示，每个时期的平均训练时间明显小于 transformer 和 BiLSTM 网络。索引术语——心理工作量 (MWL)、深度神经网络 (DNN)、时间序列分类 (TSC)、眼动追踪、光电容积图 (PPG)、脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA)、n-back 任务、transformer 神经网络、卷积神经网络 (CNN)。
在两次打击的心力衰竭模型中纠正饮食和自愿运动对心肌恢复的相对贡献，并保留了射血分数
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.03.636256 doi：Biorxiv Preprint
量子相对熵的一般连续性边界
在这里，g是感兴趣的熵量，s 0是固定二维的希尔伯特空间中量子状态s（h）的合适子集，而d是s（h）上的度量标准。这种形式的界限有悠久的历史。在1973年，范内斯[2]证明了von Neumann熵的均匀连续性边界，在[3]，[4]中得到了锐化。后来的Alicki和Fannes证明了条件性熵的不平等[5]，冬季在[6]中改善到了几乎紧密的版本。Shirokov [7]，[8]所实现的，冬季和相关版本[9]，[10]的证明不仅适用于条件熵，而且可以概括并适用于各种熵数量。shirokov创造了Alicki-Fannes-Winter（AFW）方法。本文沿着这一工作继续进行，进一步推广了该方法。我们的目的是超越透明量的熵量[11]，将其定义为
平均气温、降雨量和相对湿度之间的关联...
先前的研究已经指出气候变化与新发现的 2 型糖尿病 (T2D)、高血压 (HTN) 和肥胖症之间存在关联。然而，关于该主题的研究仍然很少，需要在其他地理位置进行进一步研究，特别是在菲律宾等热带国家。因此，在这项研究中，我们确定了温度、湿度和降雨量与菲律宾中吕宋岛新发 T2D、HTN 和肥胖症发病率之间的关联。这三种疾病的二手数据来自菲律宾卫生部的年度现场卫生服务信息系统。同时，气候数据来自菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局的气候和农业气象数据科。然后将所有数据合并到结构化的 Microsoft Excel 电子表格中并进行统计分析。还使用 QGIS 绘制了该省疾病分布的热图。使用 Spearman 相关性，我们表明新发 T2D 与测试的所有三个气候变量显着相关，并且与平均温度具有很强的相关性。另一方面，新发高血压与平均气温和降雨量有显著相关性。未发现肥胖与此有任何关联，热图中也没有发现明显的疾病分布模式。据我们所知，这是菲律宾第一项探讨生活方式疾病与气候变量之间关系的研究。我们的研究结果表明，气候因素会影响疾病的发生，尤其是高血压和 2 型糖尿病。然而，需要进一步的纵向研究来验证这些说法。