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偏头痛遗传学：复杂性、影响和潜在的临床应用
偏头痛是一种常见的神经系统疾病，对个人的致残负担和社会的成本都很大。准确诊断和有效治疗仍然是重中之重。了解导致偏头痛风险和症状表现的遗传因素可以改善个人管理。偏头痛具有很强的遗传基础，包括单基因和多基因形式。一些独特的、罕见的家族性偏头痛亚型是由参与离子转运和神经递质释放的基因的致病变异引起的，这表明大脑的兴奋-抑制平衡存在潜在的脆弱性，这可能会因体内平衡的破坏而加剧并导致偏头痛。对于更普遍的偏头痛亚型，遗传学研究已经确定了许多易感位点，暗示基因参与了神经和血管通路。遗传因素还可以揭示偏头痛与其相关生物标志物和合并症之间的关系性质，并可能用于确定新的治疗靶点和预测治疗反应。
使用增强的Yolo进行实时行人和物体检测
许多技术和系统，包括自动驾驶汽车，监视系统和机器人应用，都依赖能力来准确检测行人以确保其安全性。随着对实时对象检测的需求不断上升，许多研究人员致力于开发有效且值得信赖的算法以供行人识别。通过将学习复杂性意识到的级联反应与增强的级联集成，您只看一次（YOLO）算法，该论文提供了一个实时系统，用于识别项目和行人。使用Karlsruhe技术研究所和丰田技术学院（KITTI）行人数据集评估了所提出的方法的性能。优先考虑速度和准确性，增强的Yolo算法的表现优于其基线。在Kitti行人数据集上，建议的技术在现实世界中的有效性强调了其有效性。此外，复杂性感知的学习级联反应为简化的检测模型做出了贡献，而不会损害性能。当应用于需要对象和个人实时识别的方案时，提出的方法会始终提供有希望的结果。
针对高复杂性，多系统问题的参与式建模
社区利益相关者的参与对于定性模型开发过程可能非常有价值。但是，建模者经常遇到针对参与式建模项目的挑战，这些项目着重于高复杂性，多个问题，系统和颗粒状之间的协同互动。开发此类模型所需的各种利益相关者的观点和信息量可能会产生定性模型，这些模型很难转化为定量模拟或明确的见解，以实现知情决策。很少有推荐的最佳实践用于发展高复杂性，参与式模型。我们将正在进行的项目用作案例研究，以突出三个实践挑战，即通过系统动力学工具解决高复杂性，多系统问题。这些挑战包括平衡和尊重的利益相关者参与，定义的界限和可变聚合的级别以及定性/定量模型集成的时间和过程。我们解决这些挑战的第五个建议是对开发可翻译的定性多系统模型的进一步研究的基础，以告知系统性变化的行动。版权所有©2024 System Dynamics Society。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性
基于椭圆曲线密码学，生物识别和锤距离的低复杂性智能网格安全协议
1 School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia, USM, Gelugor, Penang, Malaysia, 2 IT and Communications Center, University of Basrah, Basrah, Iraq, 3 Department of Computer Science and Software Engineering, Jaramogi Oginga Odinga University of Science & Technology, Bondo, Kenya, 4 Department of Computer Science, College of Education for Pure Sciences, University of Basrah, Basrah, Iraq, 5巴斯拉大学计算机科学与信息技术学院计算机科学系，巴斯拉大学，巴斯拉，伊拉克，6个大数据和互联网学院，深圳科技大学，深圳，中国深圳，7个国家大数据系统计算技术实验室，深圳大学，申赞大学，申赞，中国，伊拉克大学，伊拉克大学8号计算机工程学院
利用戴尔 AI 工作站克服人工智能的复杂性
版权所有 © 2023 Dell Inc. 或其子公司。保留所有权利。Dell Technologies、Dell 和其他商标是 Dell Inc. 或其子公司的商标。其他商标可能是其各自所有者的财产。Dell Technologies 认为本文档中的信息截至发布之日准确无误。信息如有更改，恕不另行通知。
了解建筑项目中材料采购的复杂性，以建立一个影响MSMES供应链管理的概念框架
摘要采购是建筑业材料采购的基本步骤，由于材料可以代表该项目的建设成本的70％，因此降低浪费和提高生产率可以对环境和经济带来巨大的好处，尤其是对于微型，中小型企业（MSMES）。本手稿将重点关注从这些公司的角度购买材料的过程，以寻求调查有效材料管理对现场的影响。鉴于公认的MSMES缺乏系统思维，这项研究旨在建立一个新的概念框架，以说明材料购买过程在构造中的复杂性，并体现了与材料，关系，信息和现金流有关的风险。概念框架旨在影响建筑中的供应管理，并基于对五个主要级别的认识，从材料规范到数据管理和反馈。它旨在说明采购过程的序列，逻辑结构和复杂性。来自LIT ERATURE的数据，然后进行现场观测，将其输入框架。
关于形成心理模型的复杂性
Chad Kendall: chadkend@marshall.usc.edu Ryan Oprea: roprea@gmail.com We thank Guillaume Frechette, Cary Frydman, Thomas Graeber, Ariel Rubinstein, Andrew Schotter, Emanuel Vespa, Georg Weizsacker, and Sevgi Yuksel for valuable conversations about this research.我们感谢纽约大学，伯克利·哈斯（Berkeley Haas），耶鲁大学，斯坦福大学，斯坦福大学，萨里，皇后区，柏林行为经济学研讨会，德克萨斯理工大学，第六届世界游戏理论协会的第六届世界大会，在揭露的偏好（WARP）和USC上的研讨会和USC。这项研究得到了国家科学基金会的支持，该基金会在Grant SES-1949366的支持下得到了UC Santa Barbara IRB的批准。1我们指的是“心理模型”（而不是“模型”），以强调他们不需要正式，明确甚至有意识地向决策者（DMS）提供，以指导选择。
神经几何动力学，复杂性和可塑性
我们探索了神经动力学的相交以及在框架中不同时间标准的光中迷幻的效果，从而整合了动力学，复杂性和7个可塑性的概念。，我们称之为该框架神经几何动力学，因为它与General 8相对论对时空与物质相互作用的描述的相似之处。“快速时间”动力学动态景观内的轨迹9个ries的几何形状是由10个差分方程及其连接参数的结构所塑造的，其连接参数本身是由国家依赖性和独立于状态独立的形式机制驱动的“慢11个时间”。最后，可塑性过程的12个调整（替代性）以“ Ultraslow”时间尺度进行。13迷幻药使神经局势呈扁平，从而导致神经动力学的熵和复杂性14，如在神经影像学和建模研究中所观察到的，与功能整合的破坏相关的复杂性增加了15。我们强调了临界性，快速神经动力学的复杂性和突触可塑性之间的关系16。Patho-17逻辑，刚性或“流口化”神经动力学导致超强的封闭曲目，18允许较慢的塑料变化以进一步巩固它们。然而，在迷幻的影响下，复杂动力学的不稳定的出现会导致更加流动性和20个适应性的神经状态，这一过程被21种迷幻药的可塑性增强作用所增强。我们的框架提供了这24种物质的急性影响及其对神经结构和功能的潜在长期影响的整体观点。25这种转变表现为疾病的急性全身性增加，并且可能影响短期动力学和长期23个塑料过程的复杂性可能长期持续增长。