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元宇宙服务的经济影响
沉浸式计算机生成环境（“元宇宙”）将如何影响数字经济中的服务？虚拟世界的投资增长迅速。然而，这项技术仍未实现完全沉浸式的体验。尽管有夸张的预测，但各种指标显示，过去两年人们的兴趣有所下降。虽然一些用例显示出前景（例如游戏、教育、医疗保健），但其他用例似乎明显是噱头（例如虚拟银行分支机构、土地投机）。如果元宇宙真的成功了，它可能意味着：（i）可贸易部门和非可贸易部门之间的界限变得模糊，（ii）跨境经济一体化程度更高，（iii）对支付服务有新的要求。原则上，零售快速支付系统、零售中央银行数字货币或代币化存款可以设计为支持元宇宙中的服务。为了防止虚拟环境和货币变得支离破碎并被强大的私营公司所主导，公共政策需要支持高效、可互操作的支付，并在数据隐私、数字所有权和消费者保护方面提供明确的标准。
![arxiv：2409.09032v1 [Math.gt] 2024年9月13日-People](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2cb3e131260a51f394805bf8da300325270144a9.webp)
arxiv：2409.09032v1 [Math.gt] 2024年9月13日-People
摘要。我们开发了一种加固学习剂，它通常会发现结节图的伸出交叉变化的最小序列，最多200个交叉点，因此在没有结的数字上给出了上限。我们已经使用它来确定57K节的打结数量。，我们以相反的签名示出了连接的结和，其中汇总的签名是覆盖的。该试剂发现了例子，其中的几个交叉变化在交叉集合中的几个变化导致双曲结。基于此，我们已经表明，给定满足某些轻度假设的结K和K'，有一个连接的总和的图表，u（k） + u（k） + u（k'）伸出的交叉点使任何一个更改它们中的任何一个都会导致质量结。作为副产品，我们获得了260万个不同的硬结图的数据集；他们中的大多数在35个过境点以下。假设没有打结的数字的添加性，我们已经确定了最多12个结节的43个打结数，而无结的数字是未知的。
什么是人工智能？- 中心工作人员指南
中心应该注意的潜在指标摘要：指标默认/不一致地使用美式拼写、货币、术语和其他本地化内容默认使用可能不适合资格水平的语言或词汇*缺少直接引用和/或使用需要/期望的参考文献~包含无法找到或验证的参考文献缺少对某个日期之后发生的事件的参考文献不正确/不一致地使用第一人称和第三人称视角的情况语言风格、质量和复杂性存在差异缺少通常需要的图表/数据表/视觉辅助工具缺乏特定的本地或主题知识学习者无意中包含人工智能制作的警告或附文在整个文本中不寻常地使用几个结论性陈述，或在一篇冗长的文章中多次重复一个总体文章结构在其他有凝聚力的内容中包含强烈陈述的非连续性或肯定错误的陈述过于冗长或夸张的语言可能不符合学习者的风格 文本主体/标题/等的格式不一致（请注意，这些内容与我们的 Navigating AI for Assessment: VQ Guidance (International & Higher Education) 文档共享）
![arxiv：2302.12981v2 [Math.ds] 2024年11月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0a2a0afacc4e46ff4ce60299dce2276553b88b0c.webp)
arxiv：2302.12981v2 [Math.ds] 2024年11月5日
任何这样的差异性f分别与捆绑包分别与束相关的f s和w u candemist f -Incinrisiant foriations。[CP]）。考虑f -invariant且wu usatureated的层压λM。其叶子的几何特性沿稳定的全职投射时，与理解几个问题非常相关：保守系统的急性（例如[bw]），吸引子的有限性（例如[CPS]），混合属性（例如[tz]），以及其他属性。最近，Katz [ka]使用了一些定量量度测量，以获得基于来自均质和Teichmuller Dynamics [EL，EM]的想法的想法的测量刚度结果（相关的进度是随机动力学系统[BRH]，请参见[OB]与[OB]与部分高度多性动力学的联系）。在本文中，我们打算研究[ka]提出的定量非关节可集成性（QNI）的概念。我们在这里仅考虑C 8差异性，并在这种情况下获得等效概念，这些概念似乎更概念化，更易于验证和使用。
通过二进制代码框嵌入在有向图中的传递性和循环性建模
对有针对性表示的有向图建模是在图形结构数据上执行机器学习的基本要求。几何嵌入模型（例如双曲线，锥体和盒子嵌入）在此任务中出色，表现出有针对性图的有用的电感偏差。然而，对包含周期和某些传递性元素的定向图进行建模，这是现实世界中常见的两种属性，这是具有挑战性的。框嵌入可以被认为是将图表示作为某些学到的超图上的交点，具有自然的感应性偏置，以建模传递性，但是（正如我们证明的）无法对周期进行建模。为此，我们提出了二进制代码框嵌入，其中博学的二进制代码选择了一个相交的图表。我们探索了几种变体，包括全局二元代码（相当于交叉点的联合）和每个vertex二进制代码（允许更大的灵活性）以及正则化方法。理论和经验结果表明，所提出的模型不仅保留了有用的传递性电感偏见，而且还具有足够的代表能力来模拟任意图，包括带有周期的图形。
遵循零能量条件的宇宙时空中的拓扑和奇点
经典的霍金宇宙奇点定理 [ 10 ，第 272 页] 证明了空间封闭时空在未来某个阶段会膨胀时存在过去类时间测地线不完备性。该奇点定理要求时空的 Ricci 张量满足强能量条件，即对所有类时间矢量 X ，Ric ( X , X ) ≥ 0。在遵循爱因斯坦方程且具有正宇宙常数 > 0 的时空中，通常不满足此能量条件，因此该结论不一定成立；测地线完备的德西特空间就是一个直接的例子。但这不仅仅是真空时空的特征；具有正宇宙常数的充满尘埃的 FLRW 时空提供了其他例子。对于 [8，第 3 节] 中讨论的 FLRW 模型，共动柯西曲面被假定为紧致的，并且除了时间相关的尺度因子外，曲率均为常数 k = + 1 , 0 , − 1。这三种情况在拓扑上截然不同。例如，在 k = + 1（球面空间）的情况下，柯西曲面具有有限基本群，而在 k = 0 , − 1（环形和双曲 3 流形）的情况下，基本群是无限的。此外，只有在 k = + 1 的情况下，过去大爆炸奇点才可以避免。
图形卷积网络用于模拟多孔介质中的多相流量和传输
多孔介质中多相流体动力学的数值模拟对于地球地下的许多能量和环境应用至关重要。数据驱动的次要模型为高保真数字模拟器提供了计算廉价的替代方案。虽然常用的卷积神经网络（CNN）在近似部分微分方程解决方案方面具有强大的功能，但CNN处理不规则和非结构化的模拟网格仍然具有挑战性。然而，地球地下的模拟模型通常涉及与复杂的网格网格的非结构化网格，从而限制了CNN的应用。为了应对这一挑战，我们基于图形卷积网络（GCN）构建了替代模型，以近似多孔介质中多相流和传输过程的空间 - 周期解。我们提出了一种适合耦合PDE系统双曲线特征的新GCN体系结构，以更好地捕获传输动力学。2D异质测试案例的结果表明，我们的替代物以高精度预测压力和饱和状态的演变，并且预测的推出对于多个时间步中仍然稳定。此外，基于GCN的模型可以很好地推广到训练数据集中看不见的不规则域几何和非结构化网格。
临界功率模型在动态恒定外部阻力练习中的应用：临界负载测试的简要回顾
摘要：临界功率 (CP) 概念的研究和应用已持续数十年。CP 测试可估计两个不同的参数 CP 和 W ′，它们分别描述有氧和无氧代谢能力。各种数学模型已用于估算各种运动方式的 CP 和 W ′ 参数。最近，CP 模型已应用于动态恒定外部阻力 (DCER) 锻炼。在各种连续、全身、动态运动中建立的相同双曲线关系也已在上身、下身和全身 DCER 锻炼中得到证实。负荷与重复次数关系的渐近线定义为临界负荷 (CL)，曲率常数为 L ′ 。CL 和 L ′ 可以通过用于推导 CP 的相同线性和非线性数学模型来估算。本综述的目的是 (1) 概述连续、动态锻炼方式中的 CP 概念；(2) 描述该模型在 DCER 锻炼中的最新应用； （3）展示如何应用 DCER 锻炼的数学建模来进一步了解疲劳和个人表现能力； （4）就估计 CL 测试参数的方法提出初步建议。
主动配电公司可再生能源交易的交易能源策略：一种稳健/随机混合技术
鉴于先前的策略不适合为主动配电公司（PDISCO）参与电力市场互动提供可负担的条件，本文利用交易能源优势来操纵一个创新模型来应对这一挑战。所提出的模型使PDISCO能够进行最佳能源交换，以最大化其利润，同时在可再生能源系统中实现电力供需平衡。考虑到不均匀变化的模式，开发了一种稳健/随机混合技术，以正确模拟所研究系统中的不确定性。在此过程中，通过应用拉丁双曲抽样方法对样本空间的整个元素进行概率审查，而使用快速前向选择方法完成具有高存在概率的元素的选择过程。此外，通过施加稳健优化来实现系统稳健性。利用可转移负载的弹性特性推进需求响应程序。 IEEE 33 节点测试系统的改进版本旨在验证所开发模型的有效性。结果表明，通过在建议模型而非基础模型下运行 PDISCO，利润减少了 23.197%，同时获得了可接受的系统稳健性程度，并保证了一定的利润。
研究论文。从...解码汉语音素
摘要 语音脑机接口 (BCI) 可将脑信号转换成口语单词或句子，已显示出高性能 BCI 通信的巨大潜力。音素是大多数语言发音的基本单位。现有的语音 BCI 主要集中在英语，其中单词包含多种音素组合，而中文普通话是一种单音节语言，单词通常由辅音和元音组成。这一特点使得通过直接从神经信号解码音素来开发高性能普通话语音 BCI 成为可能。本研究旨在使用皮层内神经信号解码口语普通话音素。我们观察到发音相似的音素通常由不可分割的神经模式表示，导致音素解码混乱。这一发现表明口语音素的神经表征具有层次结构。为了解释这一点，我们提出在双曲空间中学习音素发音的神经表征，其中层次结构可以更自然地优化。使用中国参与者的皮层内神经信号进行的实验表明，所提出的模型从神经信号中学习了具有判别性和可解释性的分层音素表示，显著提高了中文音素解码性能并达到了最佳水平。研究结果证明了基于音素解码构建高性能中文语音 BCI 的可行性。