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一个新的数学模型，用于改进基于拆分radix快速傅立叶变换算法
本文引入了一种新的加密方法，旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程，称为split-radix fast fast傅立叶变换（SRFFFT）。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分，以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文，而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击，例如蛮力，自相关和字典攻击，进行了相对评估，SRFFFT评估的最终结果表明，在许多实用的加密应用中，SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的，因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加，从而消除了差异的范围，从而消除了隐性攻击的范围。
439候选教师对人工智能的看法和...
数学在全球范围内仍然是一个关键的主题，尽管人们一直认为这很困难。本文旨在阐述数学教育中AI模型的整合如何解决数学焦虑，缺乏信心和对学生对学科的负面态度的问题。使用问卷调查，该研究的数据是从149名学生，93位数学教师和27名学校管理人员中汇总的，并构成了分析的基础。在分析中实施了不同的统计措施。分析的结果确认，有58.39％的参与者强烈同意，自AI模型在学习过程中的整合以来，他们对数学的恐惧已减少。该分析进一步表明，有39.59％和48.99％的人分别表明了与AI模型的利用的一种观点的共识和强烈的一致性，这有助于在教室范围内外的数学置信水平上提高。超过93％的学生进一步接受，他们对数学的态度在采用AI模型作为学习辅助之后经历了积极的转变。约有54.16％的教师和管理人员同意，传统方法在解决数学焦虑，增强学习者在学科中的自我保证并改变其处置的有限效力会显着影响他们的整体学术成就。该分析进一步表明，超过85％的被调查学校领导者承认，在数学教学中，AI工具的整合导致学生对该主题的担忧减少了。数学教师和学校管理人员进一步提倡，将AI模型纳入数学课程对于解决数学焦虑，低自我保证和对该主题的不利态度的持续问题至关重要。
学校气候对中学生数学成就的影响
这项研究的目的是研究爱琴海地区一个地区公立中学的中学学生（5至8年级）的学校气候与数学成就之间的关系。为了确定学生对学校气候的看法，使用了Çalık和Kurt（2010）开发的“学校气候量表”。该研究旨在确定学校气候对学生数学成就的影响，以及在面对他们面临的挑战时，这种影响如何塑造学生的韧性。在研究中，使用了通用抽样技术，并接受了912名中学生为参与者。由于分析的结果，发现中学生在数学和学校气氛方面的学术成就之间存在中等的正相关。
![arxiv：2412.19197v1 [Math.ap] 2024年12月26日](/simg/7/7f2af545e341d1ea82b5aa4511a1d0f05d37869f.webp)
arxiv：2412.19197v1 [Math.ap] 2024年12月26日
摘要。众所周知，对于3D Patlak-keller-segel系统，无论它们是抛物线纤维纤维化还是抛物线抛物线形式，对于最初质量的任意小值，可能会发生有限的时间爆破。在本文中，当初始质量小于移动的Navier-Stokes流动的稳定效果时，首次证明人们可以防止有限的时间爆炸。In details, we investigate the nonlin- ear stability of the Couette flow ( Ay, 0 , 0) in the Patlak-Keller-Segel-Navier-Stokes system with ( x, y, z ) ∈ T × R × T and show that if the Couette flow is sufficiently strong (A is large enough), then solutions for Patlak-Keller-Segel-Navier-Stokes system are global in time as long as the initial速度足够小，初始细胞质量小于24
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
芳香疗法的随机对照试验可减少...
接受化学疗法经验的人是一个具有挑战性的症状bur den，其中一些最常见的症状导致痛苦是化学疗法引起的恶心，呕吐和退缩（CINVR）和焦虑。症状负担是一种主观的患者体验，会导致生理负担，可以根据Symp Toms的严重性，频率和患病率进行量化（Gapstur，2007）。由于造血干细胞移植（HSCT）的患者的经验可能会超过一般肿瘤人群中患者所经历的症状负担，这是由于消除疾病所需的高剂量化疗和预防复发（Schmit-Pokorny＆Eisenberg，2020年）。HSCT，也称为血液和骨髓移植，是一个过程，将健康的干细胞注入人体中，以替代受疾病或癌症损害的细胞（白血病和淋巴瘤协会，n.d.）。为了减少体内受损或癌细胞的量，患者在接受HSCT之前接受了高剂量的化学疗法和/或放射治疗，这为新细胞留出了空间，无法使新细胞到达骨髓并生长成无癌症的血细胞。此外，高剂量的化学疗法会导致接受HSCT患者的催吐风险和总体症状负担更高（Hesketh等，2020）。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
![arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日](/simg/a/a5d1f701d39bebbcc96cbec68d1ce3f2e7e5bc7e.webp)
arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日
整数晶格Z n是一种简单而基本的数学结构，在该结构中，数量理论，代数，组合和其他数学分支相互作用[5,18]。例如，通过计算三角形区域中的晶格点来形成爱森斯坦的二次互惠证明[12]。Minkowski启动了“数量的几何”，他的凸面定理已用于数字理论中的几个定理[15]。后来，西格尔（Siegel）和莫德尔（Mordell）在椭圆曲线上的晶格或理性点进行了深入的结果[27]。目前，包括Z N以外的其他数学（包括Z N以外的其他数学）吸引了对应用数学，工程学和自然科学领域的兴趣，例如密码学[16]，计算机图形[23]和材料科学[14]。晶格多边形和多面体的数学已经在许多方面开发。在这里，晶格多边形和多面体定义为多边形和多边形，其顶点分别是晶格点。最著名的结果之一是Pick的定理[1]，它使用内部和边界上的晶格点计算R 2中的晶格多边形面积。该定理用于使用Farey序列[7]证明Minkowski的定理，并且有时用作数学教育中的教材[10]。各种扩展