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三氧磷酸异构酶作为量子逻辑门
这项研究提出了以下假设：糖酵解中三氧磷酸异构酶（TIM）是一种量子逻辑门。利用量子力学，我们将蒂姆的二羟基丙酮（DHAP）催化转化为3-磷酸甘油醛（G3P）作为量子操作，参与精确的质子转移。为了探索这种量子行为的更广泛的含义，我们开发了一种量子模型，以评估钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂（SGLT2I）对甲基聚糖形成的影响，这是一种与先进的糖化终极产物相关的有毒副产物（AGES）。我们的模型预测，SGLT2I可以通过降低中间形成的可能性来减少甲基甘氨酸，从而为在临床环境中观察到的保护作用提供了一种机制，包括糖尿病，肾病和心力衰竭的血管和肾脏性。通过将蒂姆重新构图为量子逻辑门，本研究不仅挑战了酶促功能的传统观点，而且为量子生物学开辟了新的途径，对代谢性疾病研究和药物开发的未来产生了深远的影响。此外，考虑到由于量子隧道效率低下而导致的甲基乙二醇，可以假设一种新的“ Noxa patogena”，将其作用解释为量子干扰。
按年龄和原因
1 ICREA-COMPERX SYSTEMS LAB，UNIXIATAT POMPEU FABRA，AIGUADER 88博士，巴塞罗那08003，西班牙2，2 de Biologia evolutiva Institut de Biologia evolutiva，CSIC-UPF，PG Maritim de la la barceloneta 37，巴塞罗那37 30123，意大利4号4圣达菲研究所，位于1399 Hyde Park Road，NM 87501，美国5，美国格拉兹大学，格拉兹大学87501，奥地利8010，奥地利6综合体网络实验室，物理和天文学系，帕德维亚大学，帕德沃351313131313帕多瓦（Padua），通过Marzolo 8，Padova 35131，意大利8号环球生物学研究所，东京大学研究生学院，东京大学，7-3-1 Hongo，Bunkyo-ku，东京113-0033，日本93-0033，日本99美国马萨诸塞州剑桥市的技术，美国11号生物学系，佐治亚理工学院，亚特兰大，佐治亚州30332，美国12地球生活科学研究所，东京理工学院，东京152-8550，日本，
实现逻辑门的感知算法...
y3 =θ（-0.5）…………………………（35）在方程35上应用单位步长函数，因此，y3 = 0代替wand1，wand2，wand2，band 2 24 y =θ（（1*y3） +（1*y3） +（1*y2 y2 y2 y2 y2） +（-1.5） +（-1.5）;考虑y2 = 0，y3 = 1，在等式中替换为36 y =θ（（1*1） +（1*0） +（-1.5））y =θ（-0.5）…………………………………………………………（37）在方程式37上应用单位步骤37，因此，y = 0 case 2： （1*1） +（-1.5））y =θ（0.5）…………………………（38）在方程38上应用单位步长函数，因此，y = 1案例3：考虑y2 = 1，y3 = 1，在等式36 y =θ（（1*1） +（1*1） +（1*1） +（1*1） +（-1.5）y = 5）（36 y = fime）因此，在公式39上，y = 1案例4：考虑y2 = 1，y3 = 0，在等式36 y =θ（（1*0） +（1*1） +（1*1） +（-1.5））y =θ（-0.5））………………………………………………（40）在等式40，y = 0 4.
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
布尔变体和布尔逻辑反向传播
深度学习已成为解决众多现代问题的常见解决方案，占据了当今技术和社会关注的核心。其权力的配方是基于梯度反向传播的前所未有的大维度和学习过程的结合效应[Lecun等，1998]。，由于神经元模型的简单性，该模型被分解为加权线性总和，然后是非线性激活函数，权重梯度仅由它们各自的输入而不涉及交叉参数依赖性确定。因此，就计算过程而言，梯度反向传播是由梯度链规则自动化的，仅需要对远期输入数据进行缓冲。但是，深度学习在计算上是密集的。图1显示了其典型的操作，其中向前传球在推理和训练中都使用，而后传播仅用于训练。推断，必须存储整个模型参数，并且主要计算是张量点产品。在训练中，除推理外，向前传球还需要缓冲每一层的所有输入张量。它们用于衍生计算，基于梯度的优化器和梯度反向传播所需的张量点产品。也需要基于梯度的学习原理，模型参数和所有信号都是连续数字，通常以32位浮点格式表示。它会导致大量的内存足迹。图2显示了我们的一个示例，以说明
定量概率关系hoare逻辑
我们介绍了ERHL，这是一种程序逻辑，用于推理有关对概率计划的关系期望属性的推理。erhl是定量的，即，其前后条件在扩展的非阴性实物中具有值。鉴于其定量断言，ERHL克服了先前逻辑中的随机性对齐限制，包括PRHL，PRHL是一种流行的关系程序逻辑，用于推理密码构造的安全性，而APRHL是用于差异隐私的PRHL的变体。结果，ERHL是第一个与所有几乎所有肯定终止程序的非平凡的健全性和完整性结果支持的关系概率程序逻辑。我们表明，在程序等效性，统计距离和差异隐私方面，ERHL是合理且完整的。我们还表明，如果ERHL可以证明，每个PRHL判断都是有效的。我们展示了ERHL的实际好处，其中示例是PRHL和APRHL无法实现的示例。
适用于医疗保健应用的模糊逻辑系统
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。本文中的图像或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
人工智能中的模糊逻辑 - ijrpr
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Cirrus Logic 2023 年年度报告
1995 年《私人证券诉讼改革法》、经修订的 1933 年《证券法》第 27A 条和经修订的 1934 年《证券交易法》第 21E 条（“交易法”）。本 10-K 表年度报告中包括或引用的所有陈述（纯历史性陈述除外）均为前瞻性陈述。在某些情况下，前瞻性陈述可通过诸如“预期”、“预期”、“目标”、“预计”、“相信”、“估计”、“将”、“会”、“可能”、“可以”、“可能”、“计划”和“打算”等词语和其他类似类型的词语和表达来识别。这些词语和类似表达的变体旨在识别这些前瞻性陈述。任何涉及我们的计划、信念、期望、战略或对未来事件或情况的其他描述的陈述均为前瞻性陈述。读者请注意，这些前瞻性陈述是基于管理层截至本文件提交之日的预期而做出的预测，并受难以预测的风险、不确定性和假设的影响。因此，实际结果可能与任何前瞻性陈述中表达的结果存在重大差异。可能导致实际结果与我们的前瞻性陈述所表明或暗示的结果存在重大差异的因素包括但不限于第 1A 项中讨论的因素。风险因素和本报告中其他地方的内容，如
数字逻辑和微型计算机设计 - 电子图书馆
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