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网络复杂性的黑暗和明亮的一面
摘要：最近的研究概念化了与供应链破坏和重新介绍有关网络复杂性的黑暗和明亮视角的潜力。几乎没有关于供应链网络复杂性，供应链中断和供应链弹性之间关系的经验研究。但是，先前的研究尚未研究网络复杂性的不同度量与弹性策略和破坏之间的关系。cur租赁研究使用供应链中断（SCD）和三种供应链弹性（SCR）策略（协作，灵活性和冗余）作为内源变量，研究了供应链网络复杂性维度的黑暗和明亮的一面。本研究中使用的供应链网络复杂性的尺寸是 - 供应复杂性（SNC），客户复杂性（CNC）和物流com com plexitity（LNC），而所考虑的三种SCR策略包括；协作，灵活性和冗余。该研究使用PLS-SEM和Accra Metropolis的690家制造商公司的样本。结果表明，供应复杂性与破坏和弹性策略都有正相关关系，而客户复杂的ITY仅与破坏有关，而物流复杂性与所有弹性策略有关。该研究提供了理论，实用和政治意义。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
删除低复杂性蛋白的复杂性
Pablo Mier是对与蛋白质进化和低复杂区域有关的Web工具和数据库开发感兴趣的博士后研究人员。他在约翰内斯·古滕伯格大学的生物学学院工作。Lisanna Paladin是Padova大学生物医学科学系的博士生。她的研究着重于工具和数据库开发，以描述非全球蛋白的结构和功能。Stella Tamana是塞浦路斯大学生物科学系的博士候选人，她在那里学习生物信息学。她对蛋白质序列中构图偏置区域的研究感兴趣，其结构和功能特性的阐明以及它们在自动化比较基因组学管道中的处理。Sophia Petrosian是希腊塞萨洛尼卡的生物计算和过程实验室的最后一年。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。 她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。 在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。 Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。 她是波兰生物信息学协会董事会成员。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。她是波兰生物信息学协会董事会成员。Aleksandra Gruca是波兰Gliwice的西里西亚技术大学信息学研究所的助理教授。她的研究兴趣集中在应用数据挖掘和机器学习方法上，用于对高通量生物学实验的自动化功能解释。dariusz plewczynski是华沙大学新技术中心（波兰华沙）的教授，功能性和结构性基因组学实验室负责人。他的主要专业知识涵盖了计算基因组学，生物统计学和生物信息学。Marcin Grynberg是波兰华沙生物化学与生物物理学研究所生物物理学系的助理教授。他的主要重点是蛋白质世界，尤其是在稀有序列上，例如低复杂性区域。他还在微生物蛋白质组学分析领域工作。PauBernadó是蒙彼利埃（法国）Biochimie Centrale中心的研究人员。他的小组有兴趣建立高度无序蛋白质和低复杂性区域的结构和功能之间的联系。ZoltánGáspári是匈牙利布达佩斯的PázmányPéter天主教大学信息技术与生物学学院的副教授。他的小组使用计算和实验方法及其组合研究了内部动力学在蛋白质功能中的作用。Christos A. Ouzounis是研究与技术中心Hellas（希腊塞萨洛尼卡）研究中心，他指导化学过程和能源资源研究所的生物计算和过程实验室。他的利益围绕基因组结构，功能和进化，生物学序列比较和合成生物学。他的一些最著名的贡献包括发现基因组上下文方法和最后一个普遍共同祖先的定义。Vasilis J. Promponas是塞浦路斯大学生物科学系的助理教授，负责生物信息学研究实验室。他对序列比较的理论和实践方面以及预测氨基酸序列的蛋白质结构和功能特征的方法感兴趣。特别是他研究了与非全球蛋白有关的不同现象，最近重点介绍了保守的真核过程，包括核质质转运和大量自源。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。 他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。
高分辨率“地图”揭示了大脑内源性 NMDA 受体的结构和功能复杂性
在《细胞》杂志发表的一项研究中，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心朱树嘉团队与中国科学院上海药物研究所李阳团队解析了成年哺乳动物大脑皮层和海马体中内源性N-甲基-ᴅ-天冬氨酸受体（eNMDAR）的组装和结构。
音乐的神经同步对旋律频谱复杂性很敏感
在听觉感知过程中，神经振荡已知会与声学动态同步，但它们在听觉信息处理中的作用仍不清楚。作为一种可以通过声学参数化的复杂时间结构，音乐特别适合解决这个问题。在一项针对人类参与者的行为和脑电图联合实验中，我们研究了刺激的时间（声学动态）和非时间（旋律频谱复杂性）维度对神经同步的相对贡献，神经同步是一种刺激-大脑耦合现象，在这里操作上定义为声学和神经动态之间的时间相干性。我们首先强调低频神经振荡会稳健地与复杂的声学时间调制同步，这强调了这种耦合机制的细粒度性质。我们还揭示了增强音高、和声和音高变化方面的旋律频谱复杂性会增加神经同步。重要的是，这种操作增强了 theta（5 Hz）范围内的活动，这是一种与旋律音符速率无关的频率选择性效应，可能反映了所涉及的神经过程的内部时间限制。此外，虽然情绪唤醒评级和神经同步都受到频谱复杂性的正向调节，但未观察到唤醒和神经同步之间的直接关系。总体而言，这些结果表明，音乐的神经同步对听觉信息的频谱内容很敏感，并指示了听觉水平的处理，这应该与高阶情绪处理阶段区分开来。
使用预测指标评估农业系统对生物多样性的影响：复杂性的梯度
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。
城市街景的视觉复杂性：人类与计算机视觉
抽象理解城市环境的视觉复杂性可能会改善城市设计策略，并限制由于广告，道路标牌，电信系统和机械而引起的视觉污染。本文旨在通过向一组450个以上的互联网用户提交一组地理参考的照片来量化城市街景中的视觉复杂性。将本调查发出的平均复杂性排名与一组计算机视觉预测进行了比较，试图找到最佳匹配。总的来说，一个计算机视觉指标可以全面匹配调查结果，并未清楚地从分析中出现，但是一组感知的假设表明，某些类别的刺激更相关。结果表明，具有对比颜色区域和锋利边缘的图像如何更容易驱动高复杂性的感觉。
JHEP01（2025）064
到目前为止，有关全息复杂性的文献几乎完全集中在（dÞ1） - 维抗 - de Sitter时空的背景下，而不是字符串或M理论中的全部高维仪表/重力二元性。我们提供了一个框架来研究全二元性中全息复杂性，从而解释了较高维理论中复杂性功能与抗抗清时空中的复杂性功能的关系，并且当复杂性功能可以普遍应用于衡量/重力二元性时，而不是特定的双对。我们还表明，仪表不变性以10维超级强度动作为关键示例来限制复杂性函数的边界项。最后，我们提出了按照这些考虑因素的新的通用复杂性函数，包括修订的规格不变的动作复杂性。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。