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社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
08用carbonil组功能化的孔石墨烯的薄膜的电物理特性 div>
使用基于密度函数理论的紧密结合方法，我们研究了羰基对孔物石墨烯薄膜的电物质特性的影响，其直径为1.2 nm，颈部宽度为0。7-2 nm。根据Mulliken的部分电荷分布图的分析，在孔边缘的原子上进行了降落。已经建立了从羰基到孔的石墨烯的电荷转移现象。在研究中的特定膜的特定电导率变化的规律性，在“ Zigzag”方向和扶手椅上的颈部宽度增加了“六边形石墨烯格子的方向”。表明，电导率在“ Zigzag”方向突然变化，并显示了扶手椅方向的接近线性增加。在选择量子电子传输方向时，发现了孔石墨烯膜中电导率各向异性的存在。
近似模块化分解很难
摘要。为了理解图表中的基本结构规律，一种基本且有用的技术，称为模块化分解，寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块，并且存在线性时间算法可以找到它们。但是，这个概念太严格了，尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而，概括模块化分解远非显而易见的，因为大多数建议都失去了模块的代数特性，因此大多数不错的算法后果。在本文中，我们介绍了ϵ模型的概念，这似乎是一个良好的折衷，可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中，我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型，另一方面，对于最大值 - 模块，可以计算图表的最大模型，如果图形允许使用1-平行的分解，即用ϵ =1。
时空建模和预测使用地理信息系统和神经技术的草原土壤肥力
这项研究介绍了使用地理信息系统和神经技术来建模空间异质性和预测乌克兰Kherson地区的Steppe土壤生育能力的农业化学特性的预测变化。建模允许确定当前农业实践对过去50年中大量营养素含量变化的影响的一般规律性，这导致了腐殖质，氮，磷和钾盐土壤中腐殖质，氮，磷和钾的含量逐渐减少的过程。缺乏均衡的作物轮作，施肥者的常规，统一和必要的供应，水侵蚀的发生，包括灌溉侵蚀和缩水以及长期的灌溉导致1970年至2020年的大含量含量的含量下降：Humus的含量 - 含量为0.36％（从2.56％到2.56％到2.20％）或统计14.1％。移动磷 - 34.2％（从62.0 mg·kg -1到40.8 mg·kg -1）;可交换钾 - 17.8％（从442.4 mg·kg -1到363.8 mg·kg -1）; 2013 - 2020年平均，硝化氮含量的含量降低了17.0％（从23.0 mg·kg -1至19.1 mg·kg -1）。
182简介催化活动...
用碳纳米颗粒催化的石油碳氢化合物的液相有氧氧化集中在多组分石油原料的合理加工上的实际实用性。使用含金属的碳纳米结构作为催化剂，可以在最现代的绑带中考虑已知的氧化过程，并同时提出了有关动力学和过程机制的相关问题。本文描述了在存在含铁的多壁碳纳米管FE@MWCNT的情况下，柴油燃料石蜡 - 萘型的正式动力学定期。工作的目的是确定催化剂的活性及其作用机理。在80°C下进行反应，在该反应下，已知氢过氧化物的热分解几乎不存在，并且反应不会引发。诱导期，动力学曲线的曲线和氧气吸收率是催化剂活性的标准。结果表明，Fe@MWCNT添加剂具有提高柴油分数有氧氧化速率的显着能力。一般的石油级催化氧化方案，其中提出了纳米碳载体上的催化剂降低C-H键的解离能，并激活水氧化物将水氧化物分解为活性活性反应性颗粒。
nr）纳米复合材料和
氧化锌纳米颗粒（ZnO NP）使用甲状腺素叶叶提取物合成，作为碱性培养基中的还原和封盖剂。UV-visible (UV-Vis) spectroscopy, Fourier transforms infrared (FTIR) spectroscopy, Brunauer– Emmett–Teller (BET), and X-ray diffraction (XRD) were used for the evaluation of the synthesized ZnO NPs, scanning electron microscope (SEM) was further used for analyzing the morphology, size, and thermal stability of the颗粒。通过使用微型（标准）ZnO研究了苯乙烯丁二烯橡胶/天然橡胶/天然橡胶（SBR/NR）规律的固定时间和机械特征，包括ZnO NPS。具有0.5 PHR的SBR/NR硫酸盐（每一百个橡胶）ZnO NPS具有增强的固化和机械特性，与SBR/NR Vulcanizate具有5 phR标准ZnO相关。fesem图像显示了ZnO NP在纳米复合材料中的均匀分布和良好的分布。结果，增强了堆积ZnO NPS堆积的SBR/NR的机械特征。因此，ZnO NP充当固化激活剂，以增加SBR/NR硫化物的所得特性。值得注意的观点是，与氧化锌的量相比，所消耗的ZnO NP的数量显着下降，这是环境问题之一。
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。
贝叶斯大脑与精神分裂症患者的合作沟通
我们的社会世界是一个不断变化的环境，其中人类同胞产生无数的言语和非言语信号。 为了确保生存，我们必须从周围的复杂性中感知某些规律。 无法应对这一日常挑战可能会让一些人付出惨重代价；社交接触会引发多种精神症状，而社交退缩会至少暂时降低这些症状的强度。 2 例如，混乱（或形式思维障碍）是精神分裂症的主要特征之一，主要表现为社交背景下合作交流的中断。 虽然现在许多技术进步使我们能够在实验室中研究“社交”互动因子（例如，参见 Kingsbury 及其同事 3 ），但很少在社交接触的神经机制背景下研究精神症状。 为了应对这一挑战，我们需要实证工具来从两个人的视角开始研究社交互动的动态神经框架。在本篇社论中，我们首先介绍了这样一种工具：一种新兴的“主动推理”视角，用于两个人之间的合作沟通。然后，我们介绍了精神分裂症中形式思维障碍的双脑问题，作为其实用性的典型案例，并将由此产生的理论预期映射到该结构的已知迹象上。最后，我们重点介绍了在主动推理框架中对形式思维障碍进行投射而产生的几个实验机会。
气候科学的科学综述：趋势的书目分析
由于温室效应的加剧，每年都会注意到有关气候变化的全球对话。气候作为环境的生理属性，会影响经济活动，包括农业专业，工业地点和运输。对气象和气候基础的意识对于了解影响企业或地区生态的大气过程是必要的。气候学是气象学的一部分，研究了气候形成，地理分布和历史动态的规律性。关于气候的第一个想法是在古希腊形成的。在17至18世纪，出现了基于气象观察的气候描述。E. Halley，J。Hadley和M. V. Lomonosov提出了关于大气循环对气候的影响的想法。在19世纪初，A。Humboldt开始对气候图和创建气候地图的系统描述。在接下来的几十年和几个世纪以来，气候预测的任务是考虑到不断增长的人为影响的需要，这仍然是关键任务之一。以前，已经进行了基于文献计量分析方法的类似研究。有一些论文使用文献计量学和科学计量方法来分析有关气候变化的出版物[7，8，9]，极端天气事件[10]，各个城市，地区和国家的气候学[11，12，13]以及其他高度专业的主题。但是，未发现将气候科学分析为具有多样性的知识领域的研究，而没有发现领土和部门局限性。
在可持续发展概念中，绿色和数字经济之间的关系
在保存地球和确保可持续发展方面，绿色和数字经济之间关系的问题极为重要。该研究的目的是通过结合在可持续发展条件下产生的一般和特定特征来建立绿色和数字经济体之间的关系。提出的研究使用以下方法：分析和综合来确定数字和绿色经济体的主要特征，归纳和推论，以确定在可持续发展框架内进一步发展经济过程的方向；一种专家方法，用于确定外部环境因素群体对数字和绿色经济之间关系的影响程度，这是一种可视化研究结果的图形方法。为了在绿色和数字经济体之间建立关系，作者建议在其特征之间建立平衡。在比较数字和绿色经济体时，会揭示其规律性，这使建立绿色和数字经济体相互联系的系统成为可能。这使得实施基础设施项目成为可能建立新的数字平台的国家秩序，并构成实施高科技运输和公共基础设施要素的能力，发展绿色金融，绿色金融工具研究所，绿色金融工具以及税收和投资政策的绿色趋势，促进绿色经济团体和其他人的形成。揭露和研究绿色和数字经济之间的关系成为克服经济增长时危机局势的有效方法。