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L1逆转座子驱动人类神经元转录组复杂性和功能多样性
3美国华盛顿州西雅图市医学院基因组科学系4表观遗传学和染色质动力学，实验医学科学系，Wallenberg Neuroscience Center和Lund Stem Cell Center，BMC B11，Lund University，Lund University，221 84 Lund，Sweden，瑞典。5 cambridge大学医院NHS基金会信托基金会临床神经科学系，剑桥大学6临床神经科学系和惠康 - 剑桥干细胞研究所，剑桥大学22184，伦敦，瑞典8号临床科学系Lund，伦敦大学病理科，瑞典9霍华德·休斯医学院，华盛顿大学，华盛顿州西雅图市，华盛顿州西雅图市，美国华盛顿大学
LSD 引起的伊辛温度升高和大脑动力学算法复杂性
1 巴塞罗那 Neuroelectrics，西班牙巴塞罗那，2 巴塞罗那 Starlab，西班牙巴塞罗那，3 哈斯金斯实验室，美国康涅狄格州纽黑文，4 萨塞克斯大学信息学系，英国布莱顿，5 伦敦帝国理工学院迷幻药研究中心（脑科学系），英国伦敦，6 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，英国伦敦，7 牛津大学幸福与人类繁荣中心，英国牛津，8 卡罗琳克萨研究所分子医学中心算法动力学实验室，瑞典斯德哥尔摩，9 卡罗琳克萨研究所肿瘤学和病理学系，瑞典斯德哥尔摩，10 庞培法布拉大学脑与认知中心（信息与通信技术系）计算神经科学组，西班牙巴塞罗那，11 牛津大学精神病学系，英国牛津，12丹麦奥胡斯大学临床医学系大脑音乐中心，13 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学迷幻药分部 - Neuroscape，14 西班牙巴塞罗那庞贝法布拉大学加泰罗尼亚高等研究院 (ICREA)，15 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经心理学系，16 澳大利亚墨尔本莫纳什大学心理科学学院
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
关于代码复杂度指标的准确性
复杂性是软件质量的关键要素。本文探讨了测量代码复杂性的问题，并讨论了一项受控实验的结果，以比较测量代码复杂性的不同观点和方法。参与者（27 名程序员）被要求阅读并（尝试）理解一组程序，而这些程序的复杂性则通过不同的方法和视角进行评估：（a）经典的代码复杂性指标，如 McCabe 和 Halstead 指标，（b）基于评分代码构造的认知复杂性指标，（c）来自 SonarQube 等最先进工具的认知复杂性指标，（d）依赖于使用眼动追踪直接评估程序员行为特征（例如阅读时间和重访）的人本指标，以及（e）使用脑电图 (EEG) 评估的认知负荷/心理努力。以人为本的观点与参与者使用 NASA 任务负荷指数 (TLX) 对理解程序所需的心理努力的主观评估相得益彰。此外，代码复杂度的评估在程序级别和尽可能低的代码构造/代码区域级别上进行测量，以识别可能引发程序员对代码理解难度感知的复杂性激增的实际代码元素和代码上下文。使用 EEG 测量的程序员认知负荷被用作参考，以评估不同指标如何表达（人类）理解代码的难度。大量实验结果表明，流行的指标（如 V(g) 和 SonarSource 工具的复杂性指标）与程序员对代码复杂性的感知存在很大偏差，并且通常不会显示预期的单调行为。本文
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
达到LFP电池的强大状态估计
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
观点：承认复杂性以提高对发展协调障碍的理解
发育协调障碍（DCD）是一种因运动和执行困难的主要症状而闻名的异质神经发育障碍。最近的研究一直表明，DCD症状范围广泛超出运动困难，但大多数研究和实践都通过还原主义框架对DCD进行了研究，诊断和治疗。因此，本文提出了复杂性理论的范式，作为更好概念化，评估和处理DCD的一种手段。首先，描述了复杂性理论的观点及其与DCD的相关性。然后，最新研究的示例试图承认和捕获DCD的复杂性质。最后，提供了在未来的研究和实践中考虑和衡量DCD复杂性的建议。总体而言，复杂性的观点可以推动研究的前进，并提高对与评估和治疗相关的DCD的理解。复杂性范式与描述DCD的不断发展且多维的图片高度相关，了解异质症状专题，与互连的次要症状以及其他相互联系的联系。
量子游戏理论和近似量子nash平衡的复杂性
游戏理论是与计算机科学，经济学和社会科学以及其他学科的联系的有趣的研究主题。本文重点介绍了量子信息和组合背景下游戏理论的复杂性理论方面。量子游戏理论始于David Meyer [1]和Jens Eisert，Martin Wilkens和Maciej Lewenstein [2]的工作。1这些作品调查了涉及量子信息的游戏，突出了量子玩家比古典玩家具有优势的示例。随后分析了许多其他量子游戏示例，主要基于Meyer和Eisert，Wilkens和Lewenstein提出的框架。（例如，请参见有关摘要和参考的调查[6]。）这一工作的各个方面因多种原因而受到批评。对许多（但并非全部）量子游戏理论论文的批评的共同点是他们对经典行为的动机概念。尤其是，量子游戏理论论文中的古典参与者通常仅限于标准基础状态的连贯排列，或者是统一操作的类似限制类别，而量子播放器可以访问一组较少受限的单一操作集，可能是所有操作。这种古典性的概念，这是Meyer和Eisert，Wilkens和Lewenstein的原始例子中的关键要素，本质上邀请了量子玩家的剥削。量子信息理论中对clase行为的更标准的解释假定经典播放器操纵的任何量子系统的完全反应性。
量子不复杂性的资源理论
量子复杂性正逐渐成为多体系统（包括黑洞、拓扑材料和早期量子计算机）的一个关键特性。状态的复杂性量化了从简单张量积准备状态所需的计算门的数量。状态与最大复杂性或“不复杂性”的距离越大，该状态作为量子计算的输入就越有用。另外，资源理论（受约束的代理的简单模型）正在量子信息理论中蓬勃发展。我们将这两个领域结合起来，证实了 Brown 和 Susskind 的猜想，即可以定义不复杂性的资源理论。允许的操作（模糊操作）是代理选择的两量子比特门的略微随机的实现。我们形式化了两个操作任务，即不复杂性提取和支出。它们的最佳效率取决于我们设计的反映复杂性的熵。我们还提出了两个单调性非复杂性度量，它们在特定情况下在模糊操作下单调下降。这项工作将量子信息理论中的资源理论工具包应用于多体复杂性。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。