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在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
对粒子系统和神经网络应用的一般可控性
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例，并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性，因此不可能完全可控，并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明，具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用，例如：（i）当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时，粒子系统的一般可控性； （ii）在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性； （iii）具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中，例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
GCP自动级别MIG
外部负载平衡器将传入的流量引导到外部VPC中的自动托管托管实例组（MIG）。该组中的CloudGuard网络安全网关检查流量。如果政策允许，则将流量转发到内部负载平衡器。内部负载平衡器将流量分配给更安全的内部网络中的服务器。
多糖对GDL酸化牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析
MariskaBrüls，Sanam Foroutanparsa，ThéoMerland，C。ElizabethP. Maljaars，Maurien M.A. ol- Sthoorn等。多糖对GDL酸化的牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析。 食品结构，2023，38，pp.100352。 10.1016/j.foostr.2023.100352。 hal-04238300MariskaBrüls，Sanam Foroutanparsa，ThéoMerland，C。ElizabethP. Maljaars，Maurien M.A.ol- Sthoorn等。多糖对GDL酸化的牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析。食品结构，2023，38，pp.100352。10.1016/j.foostr.2023.100352。hal-04238300
钙调神经酶和HOG1的坐标作用通过细胞周期网络的多个节点介导应力响应
在暴露于环境压力源时，细胞在适应并恢复体内平衡时会瞬时阻止细胞周期。所有细胞的挑战是区分应力signal，并与细胞周期停滞协调适当的适应性反应。在这里，我们研究了磷酸酶钙调蛋白（CN）在应力反应中的作用，并证明CN激活了酵母和人类细胞中的HOG1/p38途径。在酵母中，MAPK HOG1响应几个经过良好研究的Osmossressors瞬时激活。我们表明，当应激源同时激活CN和HOG1时，CN会破坏HOG1刺激的负反馈对延长HOG1激活和细胞周期停滞周期。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。 cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。 这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。 我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
yastn：另一个对称张量网络
我们提出了一个用于量子多体模拟的开源张量网络python库。的核心是一种Abelian对称张量，以稀疏的块结构实现，该结构由密集的多维阵列后端的逻辑层管理。这是在矩阵prod-uct状态下运行的高级张量网络算法和预测的纠缠对状态的基础。诸如Pytorch之类的适当后端，可以直接访问自动分化（AD），以实现GPU和其他支持的加速器的成本功能梯度计算和执行。我们在具有无限投影纠缠状态的模拟中显示了库的表现，例如通过Image nime time Evolution通过AD找到基态，并模拟Hubbard模型的热状态。对于这些具有挑战性的示例，我们识别并量化了由对称调整器实现利用的数值优势来源。