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流形上量子态的解析性质
本研究的主要目的是调查经典相空间的凯勒几何如何影响从几何量化获得的量子希尔伯特空间的量子信息方面，反之亦然。我们以一种特殊的方式用量子线束将状态与两个积分凯勒流形乘积的子集关联起来。我们证明了当子集是乘积的有限并集时，以这种方式关联的状态是可分离的。我们给出了希尔伯特空间 H 0 ( M 1 , L ⊗ N 1 ) ⊗ H 0 ( M 2 , L ⊗ N 2 ) 上所有纯态平均熵的渐近结果，其中 H 0 ( M j , L ⊗ N j ) 是紧致复流形 M j 上厄米充足线束 L j 的 N 次张量幂的全纯截面空间。这个渐近表达式的系数捕捉了流形的某些拓扑和几何性质。在另一个与量子计算相关的项目中，我们为群 U 3 n ( Z [ 1
了解蛋白质折叠和错误折叠：对疾病和治疗剂的影响。
蛋白质错误折叠发生，通常是由于遗传突变，环境因素或合成过程中的误差所致。错误折叠的蛋白质可以汇总成不溶性原纤维或斑块，这些蛋白与各种神经退行性疾病有关。这些聚集体破坏了细胞功能，并有助于疾病病理。例如，阿尔茨海默氏病中的淀粉样蛋白斑块和帕金森氏病中的α-核蛋白聚集体是误折叠相关病理学的经典例子[4]。
基于黎曼对称正定流形的循环神经网络建模
摘要 — 使用卡尔曼滤波器 (KF) 进行状态估计经常会遇到未知或经验确定的协方差矩阵，从而导致性能不佳。消除这些不确定性的解决方案正在向基于 KF 与深度学习方法混合的估计技术开放。事实上，从神经网络推断协方差矩阵会导致强制对称正定输出。在本文中，我们探索了一种新的循环神经网络 (RNN) 模型，该模型基于黎曼对称正定 (SPD) 流形的几何特性。为此，我们基于黎曼指数图定义了一个神经元函数，该函数取决于流形切线空间上的未知权重。这样，就推导出了一个黎曼成本函数，从而能够使用传统的高斯-牛顿算法将权重作为欧几里得参数进行学习。它涉及计算闭式雅可比矩阵。通过对模拟协方差数据集进行优化，我们展示了这种新方法对于 RNN 的可能性。
神圣的旅程——揭秘印度朝圣和精神旅游的演变和发展
朝圣和精神旅游是全球旅游业中一个快速增长的行业，反映了人们对文化、精神和信仰旅游日益增长的兴趣。印度拥有超过 45 万处宗教和文化遗址，是朝圣和精神地标的宝库。虽然一些遗址由于自然推广而广为人知，但无数鲜为人知的宗教目的地仍未得到充分开发，是当地社区中隐藏的瑰宝。然而，宗教狂热占印度国内旅行的 60% 以上，尤其是在疫情之后，精神旅游已成为焦点，全球旅行者数量显著增加。本报告探讨了朝圣和精神旅游的主要驱动因素、其经济影响以及它给目的地带来的挑战和机遇。
使用行为原语搭建操作任务的脚手架......
摘要 模仿学习已展现出使机器人获得复杂操作行为的巨大潜力。然而，这些算法在长期任务中样本复杂度较高，复合误差会在任务范围内累积。我们提出了 PRIME（基于数据效率的 PRimitive-based IMitation），这是一个基于行为原语的框架，旨在提高模仿学习的数据效率。PRIME 通过将任务演示分解为原语序列来构建机器人任务，然后通过模仿学习学习高级控制策略对原语进行排序。我们的实验表明，PRIME 在多阶段操作任务中实现了显著的性能提升，模拟成功率比最先进的基线高出 10-34%，在物理硬件上的成功率高出 20-48%。1
靶向 MOF 纳米酶支架，附照片 - RSC 出版
进展。16 – 18 在 AD 中发现了许多炎症指标：免疫分子水平升高、小胶质细胞（脑内驻留免疫细胞）过度活化以及血脑屏障（BBB）特殊血管系统变化增加，这些都支持炎症是 AD 不可或缺的一部分的假设。19,20 由于这些药物引起的一系列炎症事件，大量针对阿尔茨海默氏症药物的临床试验陷入障碍。21,22 此外，疾病中高度不溶性的 A b 沉积被认为是经典的炎症刺激物，导致炎症因子过量产生和神经胶质细胞异常活化，从而加剧神经炎症。 23 – 25 反过来，在神经炎症中，γ-分泌酶调节蛋白 IFITM3 在炎症细胞因子诱导的神经元和星形胶质细胞中表达，负责上调γ-分泌酶的活性，从而增加 A b 的产生；26 另一方面，功能失调的小胶质细胞和星形胶质细胞会降低 A b 的吞噬作用和清除作用，从而进一步促进 A b 沉积。27 这种恶性的 A b 沉积-炎症循环严重加剧了病情进展，大大增加了 AD 的治疗难度。因此，开发替代策略来克服病理网络的复杂性和多样性以有效治疗 AD 是很有意义的。17
数字核酸记忆：新型P11453.1 DNA折纸的脚手架的缩放ssDNA合成
数字核酸记忆（DNAM）利用DNA的非挥发性，长期数据存储的DNA的特殊信息密度，稳定性和能源效率，非常适合档案目的。通过使用DNA折纸，DNAN创建了一个信息矩阵，其中荧光单链DNA（SSDNA）链结合以表示二进制1和0，从而革新了数据存储和读取的方式。使DNAM适用于广泛使用，开发了提高SSDNA PSCAF生产的有效方法是必不可少的。
信号分类的Grasmmannian歧管自我注意网络
在人工智能社区中，在使用深度学习技术编码序列数据中取得了显着的进步。从未有过，如何有效地从通道维度挖掘有用的信息仍然是一个主要的挑战，因为这些特征具有子序列结构。线性子空间是格拉曼尼亚歧管的基本元素，已被证明是统计代表中的效率流形特征描述符。此外，欧几里得的自我关注机制在捕获数据的长期关系方面已显示出巨大的成功。受这些事实的启发，我们将自我注意力的机械主义扩展到了格拉斯曼尼亚的歧管。我们的框架可以有效地表征格拉曼尼亚歧管中编码的顺序数据的空间波动。在三个基准测试数据集（无人机识别数据集和两个EEG信号分类数据集）上进行了广泛的实验结果，证明了我们方法的优越性，而不是最先进的。可以在https://github.com/chenhu-ml/gdlnet上找到这项工作的代码和支持材料。
SEN信息报告-St Peter's CE（Aided）主要牛fold
学校必须发布的SEN信息的规定于2014年9月1日生效。根据规定，学校必须发布一份SEN信息报告，该报告必须在其网站上提供。必须包含在SEN信息报告中的规定信息51：为了第69（3）（a）条的目的，该法案的SEN信息是每个维护的学校的管理机构或所有人，维护的托儿所和学院学校（除了在医院建立的特殊学校外）必须包括在计划中包括SEN信息中的SEN信息，包括SEN SEN Inspecion 1（Appendix b）（Appendix b）。报告的出版方式52：学校的理事机构或所有人必须在学校网站上发布其包含SEN信息的报告。1 Sen Provision