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有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
乌托邦和反乌托邦之间到底在哪里？框架...
摘要 在过去的 60 年里，媒体一直在报道人工智能 (AI) 和自动化等新兴技术。这项国家级研究希望对美国报纸如何报道这些技术进行细致的概述。首先，对 1985 年至 2020 年《纽约时报》和《华盛顿邮报》上有关人工智能和自动化的文章进行了潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模。其次，进行了归纳性手动框架分析，以区分两家报纸随时间推移应用的框架。主题建模的结果表明，关于人工智能和自动化的文章在“工作”、“艺术”和“教育”中最为突出。关于手动框架分析，随着时间的推移，报道更加乐观而不是悲观。然而，当考虑反乌托邦框架时，结果显示，语料库中对人工智能和自动化对这些技术所涉及的道德难题的影响的关注度更高。
基于技术网络的潜在颠覆性技术识别研究
颠覆性技术具有三个显著而有意义的特征：归零效应，即维持性技术因其惊人的、前所未有的进步而变得无用；重塑技术与经济格局；引领未来技术体系的主流，这些都具有深远的影响和积极影响。颠覆性技术的识别是一项普遍艰巨的任务。因此，本文旨在增强潜在颠覆性技术识别结果的技术相关性，提高潜在颠覆性技术识别主题的粒度和有效性。依据生命周期理论，划分时间阶段，构建技术网络动态并进行分析，识别出潜在颠覆性技术。从而，利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型，进一步明确潜在颠覆性技术的主题内容。本文以大型民用无人机为例，证明了模型的可行性和有效性。结果表明，该领域的潜在颠覆性技术为数据采集、主设备及地面平台智能化。
中美社交媒体上基因编辑公开讨论对比
全球首例基因编辑婴儿事件在社交媒体上引发了关于基因编辑技术使用的争议。了解公众对这一争议的讨论将为科学观点提供重要见解，并促进明智的政策决策。本研究比较了推特和微博上关于基因编辑的公开讨论主题，以及这些主题在四个月内的演变。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 为 2018 年 9 月 25 日至 2019 年 1 月 25 日的 11,244 条微博帖子和 57,525 条推文生成主题。结果显示，推特和微博上的话题存在差异：推特上的讨论更加细致入微，平台间讨论的主题侧重于不同的领域。时间分析显示，大多数讨论都围绕基因编辑事件进行。根据我们的研究结果，我们为政策制定者和科学传播从业者提供了建议，以便制定更有效的面向中国和美国受众的传播策略
定向运动对强质效应的影响
众所周知，生态学和经济学方面的运动策略可以使灭绝和持久性之间有所不同。我们为生态人群和街头供应商的动态提供了一个统一的模型，这是许多非正式经济体的重要组成部分。我们分析了该模型，以研究受到强烈合理影响的人群运动的影响。我们从研究均匀差异或无孔边界条件的平衡溶液的存在开始。接下来，我们研究了进化问题，并表明，如果定向运动效应很小，那么解决方案的行为就像经典的反应局部方程和可动的生长模式一样。我们提出了数值模拟，该模拟表明有指示运动可以帮助克服强大的合同效应，并在此方向上提供一些部分分析结果。我们结论是与理想的自由分配建立联系，并分析竞争下发生的情况，发现理想的自由分配策略是当地的邻里入侵者。
金融业的机遇与挑战
AI – 人工智能 API – 应用程序编程接口 DARPA – 国防高级研究计划局 ES – 专家系统 EU – 欧盟 FCA – 金融行为监管局 FINRA – 金融业监管局 GAN – 生成对抗网络 GDPR – 通用数据保护条例 IDE – 集成开发环境 LDA – 潜在狄利克雷分配 LLM – 大型语言模型 LSE – 伦敦证券交易所 MDP – 马尔可夫决策过程 MiFID – 金融工具市场指令 ML – 机器学习 NER – 命名实体识别 NLP – 自然语言处理 NMF – 非负矩阵分解 NMT – 神经机器翻译 NN – 神经网络 PCS – 主成分分析 RegTech – 监管技术 RL – 强化学习 RPA – 机器人过程自动化 SME – 中小企业 SMT – 统计机器翻译 SVM – 支持向量机 VAE – 变分自动编码器 XAI – 可解释人工智能
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
学术手册
平均值定理的重要性及其应用，评估多个积分，具有物理理解的矢量演算语言，可以处理诸如流体动力学和电磁场等受试者，序列和系列和系列的融合以及傅立叶系列。模块1差分微积分12小时的限制，连续性和不同性；平均值定理，泰勒和麦克劳林的定理，部分分化，总分分化，欧拉的定理和概括，最大值和最小值的几个变量功能，Lagrange的乘数方法；变量的变化 - 雅各布人。模块2积分10小时的微积分基本定理，不当积分，面积的应用，体积。双重和三个积分模块3矢量计算14标量和向量场；向量分化；定向衍生物 - 标量场的梯度；向量场的发散和卷曲 - 拉普拉斯 - 线和表面积分；格林在飞机上的定理；高斯分歧定理；斯托克斯定理。模块4序列和串联10小时序列和串联功能系列的收敛。模块5傅立叶系列和傅立叶变换10小时傅立叶系列：周期功能，欧拉的公式，dirichlet的条件，均匀和奇数功能，半范围序列，parseval的身份。傅立叶变换
探索途中的无人机和uavs in-logistics和...
抽象无人机和无人驾驶汽车（UAV）已演变成具有物流和供应链（LSC）领域中不同应用的高级工具。我们的研究通过检查最近的审查论文发现了明显的差异，这表明在整个供应链中彻底检查无人机/无人机的应用时缺乏。由于该领域的大量出版物，需要采用新的分析方法。采用新颖的文本挖掘方法，定性评估和时间趋势分析，我们检查了一个数据集，其中包含1978年至2023年的Scopus的5364篇论文。通过采用潜在的Dirichlet分配（LDA）模型，我们确定了域内的十个不同的研究主题。我们的发现提出了四个有希望的未来研究方向：（1）通过基于无人机的解决方案来促进可持续的SC，（2）利用新兴技术来实现基于无人机的SC中的全球可扩展性，（3）探索基于无人机供应链在PANDPOOM CONTION中的供应链在Pandepit Control努力中的应用，以及（4）将基于无人机的物流与多层交通集成为基于无人机的运输。这些方向提供了关于在现有和未来供应链中基于无人机运输的整合的宝贵见解，这表明了推进生产和物流系统研究的潜在途径。
大尺寸单索引贝叶斯的脑萎缩建模
摘要。我们提出了一种脑萎缩模型，这是高维遗传信息的函数和低维的协变量，例如性别，年龄，APOE基因和疾病状态。提出了一个非参数单索引贝叶斯的高维模型，以在未知函数上使用B型序列序列对关系进行建模，并在随机效应的分布之前，在未知的函数和dirichlet过程尺度混合物上进行了焦中的尺度混合物。在没有随机效应的情况下，收缩的后率是针对固定数量的区域和时间点的，随着样本量的增加。我们通过哈密顿蒙特卡洛（HMC）算法实现了有效的计算算法。将提出的贝叶斯方法的性能与线性模型中相应的最小平方估计器进行了比较，并在高维协变量对高维协变量上的Mosseshoe先验，最小绝对收缩和选择算子（Lasso）（LASSO）（LASSO）（LASSO）和平滑剪辑的绝对偏差（SCAD）进行了惩罚。提出的贝叶斯方法适用于在748个个体的多次访问中使用620,901个SNP和其他6个其他协变量对每个人进行多次访问的大脑区域的数据集，以识别与脑萎缩相关的因素。