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使用 GraphNet 的单纯形回归构建结构连接丰富的功能性脑网络
摘要。连接分析是研究硬连线大脑结构以及与人类认知相关的灵活功能动力学的强大技术。最近的多模态连接研究面临着将功能和结构连接信息组合成一个集成网络的挑战。在本文中，我们提出了一个带有图约束弹性网络（Graph-Net）的单纯形回归模型，以低模型复杂度以生物学有意义的方式估计由结构连接丰富的功能网络。我们的模型使用稀疏单纯形回归框架构建功能网络，并基于 GraphNet 约束丰富结构连接信息。我们将我们的模型应用于真实的神经影像数据集，以展示其预测临床评分的能力。我们的结果表明，与使用单一模态相比，整合多模态特征可以检测到更敏感和更细微的大脑生物标志物。
通过空间物质结构雕刻超局部光 - 耦合
摘要：空腔量子电磁性的中心主题是单个光学模式与单个物质激发的耦合，导致双腔极化子的双重组控制耦合构成的光学特性。尤其是在Ultrastrong耦合方案中，那里的真空狂欢频率与光的准载体频率的比率是ωr ∕ c，接近Unity，Polariton Doublet Bridges巨大的频谱宽度2ωr，以及与偏离光和物质模式的进一步相互作用。尽管增加了复杂性，但由于增加了设计光 - 耦合共振的自由度，因此最终的多模式耦合最近引起了人们的注意。在这里，我们通过实验实现了一种新型策略，以通过在子波量表上定制多种平面金属Thz共振器的多种模式的空间过度雕刻超强的多模式耦合，以及多种平面金属THZ谐振器的空间过度和多种模式的降级两维电子的回旋量。我们显示
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
在多...
I n多名强化学习，搜索者通常会面临一个具有挑战性的权衡：使用需要基础计算资源的复杂环境，或者更简单的dy-namics进行加急执行，尽管以可转让的成本来实现更现实的任务。该媒介会挖掘可矢量环境的潜力，从而使平行环境推出并完全利用现代GPU的平行化能力。我们提出了各种RL环境库的比较，高点其功能和限制，以端到端硬件加速培训管道。我们观察到，最常用的RL算法库尚未完全包含最终到端硬件的训练管道，以及用于硬件加速的框架与机器学习中的框架之间的有限交叉兼容：Pytorch，Pytorch，Tensorflow，Tensorflow，Tensorflow，tensorflow和Jax，jax，jax，limits for Mix and Matchers for Mix and Matchers and and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar rar and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar。
工作纸·没有。 2025-08热带森林中的排放价格，生物量和生物多样性
热带雨林的审慎造林取决于替代土地用途，林木碳积累的含有二个用途以及排放的隐式社会成本。在本文中，我们讨论并扩展了Assunc的最新研究。（2023）表明，可以说是每单位碳限制的外国转移可能会激励巴西当前用于低生产力猫牧场的地区的大量重新造林。在此过程中构建，我们启动了对外部设定的排放价格与生物多样性和生物量变化之间关系的研究。Ama-Zon占世界脊椎动物和植物物种的10％。有15,000多种树种，其中绝大多数很少见。利用有关雨林生物多样性的科学文献，我们提供了一些初步的估计，即碳定价如何影响巴西亚马逊的生物差异。
热力学是主观的吗？
村里女巫理论与其他理论不同的一点是，许多人质疑她的客观性。例如，杰恩斯（1957）主张熵具有“拟人化”的本质。劳埃德（2006）写道：“熵是我们没有的信息，因此是主观的。”布里奇曼（1941，214）评论说：“热力学带有人类的气息。”与此同时，许多人对热力学推崇备至。爱丁顿有一句名言：“如果你发现（你最喜欢的宇宙理论）违背了热力学第二定律，那我就不给你希望了；它只能在最屈辱中崩溃。”(Eddington 1935，81)如果热力学不客观，有些人会得出严重后果：“这种观点会引发一些深刻的哲学问题，并倾向于破坏科学事业的客观性”（Denbigh and Denbigh 1985，vii）。在本文中，我们认为这些对热力学客观性的挑战是可以克服的。
基于网格的量子计算机化学模拟方法
对于量子计算机来说，首先量化的、基于网格的化学建模方法是一种自然而优雅的选择。然而，使用今天的量子原型来探索这种方法的威力是不可行的，因为它需要大量近乎完美的量子比特。在这里，我们使用精确模拟的量子计算机，最多有 36 个量子比特，来执行深度但资源节约的算法，用单个和成对的粒子来建模二维和三维原子。我们探索了一系列任务，从基态准备和能量估计到散射和电离动力学；我们评估了分裂算子量子场论 (SO-QFT) 哈密顿模拟范式中的各种方法，包括先前在理论论文中描述的协议和我们自己的技术。虽然我们发现了某些限制和注意事项，但一般来说，基于网格的方法表现得非常好；我们的结果与以下观点一致：从早期容错量子计算时代开始，第一量化范式将占据主导地位。
George Georgiadis·Vitae课程·最后更新
对美国经济评论进行回顾，美国经济评论：洞察力，计量经济学，政治经济学杂志，季刊，经济学杂志，经济研究评论，美国经济学杂志，美国经济学杂志：微观经济学，经济信件，游戏和经济行为，国际经济评论，国际经济评论，国际经济理论，国际游戏理论，国际游戏杂志，欧洲经济学和经济学杂志，《经济学和经济学杂志》，《经济学和经济学杂志》，《经济学和经济学杂志》，《经济学和经济学杂志》，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，杂志，杂志，《经济学和杂志》。协会，法律，经济学和组织杂志，数学经济学杂志，公共经济学杂志，管理科学杂志，兰德经济学杂志，经济设计杂志，经济设计，经济二元经济学评论，理论经济学，理论经济学，MIT Sloan Management Review，国家科学基金会，社会科学与人文研究理事会，加拿大的社会科学和人文研究委员会，决策分析，决策分析，欧洲运营研究，运营研究，生产研究，生产和经营。
联合注意力期间的交流信号促进婴儿和看护人的神经过程
诸如眼神接触之类的交流信号增加了婴儿对视觉刺激的大脑激活并促进关节注意力。我们的研究评估了联合注意力期间的交流信号是否可以增强婴儿养生者对物体的神经反应及其神经同步的反应。为了跟踪相互关注的过程，我们应用了节奏视觉刺激（RVS），向12个月大的婴儿及其母亲（n = 37个二元组）呈现对象的图像，而我们记录了Dyads的大脑活动（即，稳态的视觉唤起电位，SSVEPS，SSVEPS，SSVEPS，SSVEPS）与eleprencephalagraphy（eegeeg）hyperssanning hyperssanning。在二元组中，母亲要么沟通向婴儿展示图像，要么在没有交流互动的情况下观看了图像。交流提示在中央 - 枕骨 - 枕骨和中央电极位点增加了婴儿和母亲的ssveps。婴儿在交流参与过程中对图像的凝视行为明显更大。二元神经同步（SSVEP振幅相关性，AEC）不受交流提示调节。共同关注关注的母亲交流提示增加了婴儿对物体的神经反应，并塑造了母亲自己的注意力过程。我们表明，交流提示增强了皮质视觉处理，因此在社会学习中起着至关重要的作用。未来的研究需要阐明交流线索对共同注意的神经同步的影响。最后，我们的研究介绍了RV，以研究社会背景下的婴儿神经dy namics。
![arxiv：2307.06770v2 [cond-mat.stat-Mech] 2024年23年2月23日](/simg/3\3773fcca80a585fb74f6778dbac5a51786ee7bd9.webp)
arxiv：2307.06770v2 [cond-mat.stat-Mech] 2024年23年2月23日
相互作用驱动的扩散粒子的模型是自然界中许多系统，尤其是生物学中发现的许多系统的自然有效描述。已应用此类模块的情况包括在DNA翻译[1]中的RNA聚体的运动和mRNA翻译中的核糖体动力学[2]，繁忙的街道上的交通流量[3，4]，以及在狭窄的通道中驱动的胶体[5-7]。此外，这些模型已被证明与统计物理学中的许多其他问题有联系，包括随机培养基中的无序聚合物[8]，表面增长模型[9]（尤其是，某些模型已知存在于KPZ普遍性类别[10]中[10]），在强烈的各向异性材料中的扩散中的扩散[11]，等方程[11]，例如fluid and fulir and furial namic，namic，namic，namict and namict and namict and and namict and and namict and and namict and and namict and namics and， [13]。在数学和物理文献中，都集中在一维系统上，其中有强大的精确方法。特别是，不对称的简单排除过程（ASEP）已成为驱动扩散系统的原型。ASEP的简单性允许得出其随机动力学的许多精确结果。参见[14-18]以获取评论。在这种最小模型中，对波动的良好理解很重要，原因有几个。作为应用这些模型的系统，例如高速公路上的流量，通常包含比常规平衡系统更少的颗粒，因此波动对于说明有限尺寸的效果可能很重要。特别是，在微观级别分析系统允许一个人在不假定其形式的情况下得出波动的特性，需要完成