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哥德尔不完备定理及其对计算的启示
哥德尔的两个不完备性定理中的第一个指出“任何一致的形式系统 F，只要其中可以执行一定数量的基本算术，都是不完备的”6。这意味着 F 中存在既不能证明也不能反驳的陈述（F 中的“哥德尔句”可以称为 GF）。每个系统都有自己的哥德尔句。虽然可以定义一个新的、“更具包容性”的系统 F'，并由整个 F 以及之前的哥德尔句 GF 作为公理组成，但这不会产生一个现在完整的系统，因为该定理也适用于修改后的 F 版本，因此 F' 也不完整。因此，GF 将成为 F' 中的一个定理，这并不与哥德尔第一定理相矛盾，因为 GF 在 F 中无法证明，而不是在 F' 中。然而，由于第一定理适用于F'，因此存在一个新的哥德尔句子GF'，证明F'也是不完整的。
经典物理学的三个非局部定理
本文始于对传统因果关系和地区概念的调查。本文介绍了特殊相对论和计算机科学的第一个非平凡综合，详细介绍了[EPS]中包含三个定理的工作，证明了古典物理学本身是非本地的。因此，第2和第3节中详细介绍的局部因果关系的概念不再适用于古典物理学。再次，这是有经过验证的定理，而不是假设或猜想的。具有动力学非局部性，我们将详细介绍算法熵是非局部性的半度性定义的算法。所有闭合和孤立的系统随着时间的流逝而在整个宇宙中演变而来，具有未同步的算法熵。具有统一的非局部性，存在算法时，如果可以访问停止序列，则可以推断出具有类似空间分离的系统的算法熵分数。具有相关性非局部性，我们表明，在宇宙中的所有系统中，熵的第二种算法定义是粗粒熵的。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
数学领域中的学术文章通常包括定理（和其他类似定理的环境）及其证明。本文建立在我们以前的作品[11]的基础上，该论文旨在将科学文献从PDF文章的集合转变为以定理为中心的开放知识基础（KB）。在本文中，我们主要集中于[11]中引入的管道的提取方面。我们深入探索了多种模式方法，并评估了模型的长期段落序列的影响。要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，
评论 - ijprems.com
图 7：已证明丙烯酰胺 (ACR) 对实验室动物和人类均有神经毒性。根据 Hanaa 等人 31 的研究，合成了具有有前景的杂环部分的新型功能化褪黑激素化合物，预计它们将在成年雌性大鼠中对 ACR 诱导的神经毒性表现出保护作用。单独使用 ACR (50 mg/kg/b.wt.) 后，大脑的丙二醛水平 (MDA) 和乳酸脱氢酶 (LDH) 活性显著升高，而单胺水平和抗氧化酶活性显著降低。在 ACR 之前，用褪黑激素衍生物 11 (ip，50 mg kg-1 b. wt.) 治疗导致大脑 MDA 水平和 LDH 活性显著降低，同时大脑单胺水平和抗氧化酶活性显著升高。
Knorr-Bremse AG子公司出售； Boost 2026程序60 ...
knorr-bremse继续优化其投资组合作为Boost 2026计划的一部分，在撤资和战略收购方面取得了重大进展。该公司以关注简化操作和减少对较弱的商用车系统（CVS）细分市场的关注而出售了GT排放系统。在2024年，R.H. Sheppard的剥离和Kiepe Electric的应收款销售影响了短期收入，但符合Knorr-Bremse的长期战略。收购阿尔斯通信号北美北美在铁路市场中的地位，尤其是在不断增长的控制，指挥和信号传导（CCS）领域的地位。虽然Boost 2026策略进展顺利，但潜在的市场波动，尤其是在CVS细分市场中，使我们以76.00欧元的不变PT重申了持有评级。
影响，挑战和未来的prosp -ijprems.com
人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经迎来了整个行业技术转型的新时代，机械工程也不例外。传统上植根于物理模型，设计原理和手动优化，机械工程现在已经采用了数据驱动的方法和智能系统，以彻底改变流程，提高效率并推动创新。AI和ML技术正在提供曾经难以想象的解决方案，从而实现了预测能力，生成性设计和智能制造工艺，这些过程从根本上重塑了机械工程景观。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。 我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。 我们在第2节中介绍了三个单形模型。定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。我们在第2节中介绍了三个单形模型。（ii）一个多模式晚期融合模型，结合了所有三种方式的特征。（iii）基于变压器模型的块顺序方法，该方法可用于通过捕获块之间的依赖性来提高任何单峰和多模型模型的表现。（iv）在Arxiv的大约200k英语论文数据集上进行了实验评估，其中一个单独的验证数据集为3.5K论文（总计529K段落块）。然后，我们在第3节中讨论如何将它们组合到多模式模型中，以及如何添加有关块序列信息的支持。我们在第4节中进一步提供了数据集的描述。所有单峰和多模型模型的实验结果均在第5节中列出。这项工作的扩展版本[12]可用，讨论了相关工作，有关不同模型的详细信息和实验。我们还参考第一作者的博士学位论文[10]，以了解我们的方法和结果。可以在https://github.com/mv96/ mm_extraction上访问支持本文的代码，数据和模型。
AI-量子共生 - ijprems.com
本文重点介绍了量子物理与量子计算 (QC) 之间的协同关系，并分析了人工智能对量子计算的革命性影响。叠加和纠缠是量子计算的基础，它提供了前所未有的计算能力。然而，退相干和量子噪声仍然是问题。人工智能在模式识别、数据分析和优化方面的实力为这些问题提供了切实可行的答案。量子机器学习 (QML)、人工智能驱动的量子纠错和量子优化等关键应用使量子模拟、材料发现和状态预测方面的进步成为可能。除了解决可扩展性和数据需求问题外，本分析还展望了量子密码学和混合人工智能量子系统的未来发展。人工智能和量子技术的融合将改变许多行业，代表着计算和科学进步的巨大进步。
经验光谱投影仪的定量限制定理和引导程序近似
（在非进攻顺序中）和（u J）的正征值的顺序是特征向量的相应正交系统，该问题的解决方案由光谱投影仪P J = J =J∈Ju J j u j u j和Index Set j给出。在统计应用中，X的分布及其协方差结构尚不清楚。相反，人们经常观察样本x 1，。。。，x的n独立副本的x n，现在的问题是要找到p j的估计器。PCA的想法是通过第一次通过经验协方差操作员估算的问题来解决这个问题2.2.1，用于精确定义）。因此，一个关键问题是控制和量化P J和P J之间的距离。在过去的几十年中，围绕这个问题的大量文献已经发展，例如Fan等。 [13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。 一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。 一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。 [52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。 [30]。 但是，如Naumov等人所述。Fan等。[13]，Johnstoneand Paul [24]，Horváth和Kokoszka [18]，Scholkopf和Smola [45]，Jolliffe [23] [23]进行一些概述。一种研究ˆ P J和P J之间距离的传统方法是控制一项规范，以测量经验协方差算子和人口协方差操作员之间的距离。一旦建立了这种情况，就可以通过诸如戴维斯 - 卡汉（Davis -Kahan）不平等之类的不平等现象来推导ˆ p j -p j的界限，例如，请参见hsing and eubank [16]，Yu等。[52]，以及Cai和Zhang [9]，Jirak和Wahl [25]，以获取一些最新结果和扩展。[30]。但是，如Naumov等人所述。但是，如Naumov等人所述。然而，对于更精确的统计分析，诸如限制定理或引导程序近似之类的爆发结果更为可取。Koltchinskii和Lounici [27]，Koltchinskii和Lounici [28，29]（及相关）的最新作品在这里特别感兴趣。除其他外，它们提供了预期的平方hilbert – schmidt距离e∥ˆ p j-p j-p j∥22和berry – esseen类型界限的分布分布近似值的精确的，非反对分析的分布分析。在Löfliper[32]，Koltchinskii [31]，Koltchinskii等人中讨论了一些扩展问题和相关问题。[39]，这些结果有一些局限性，并且自举近似可能更可取和灵活。再次，在纯粹的高斯设置中，Naumov等人。[39]成功地展示了一个自举程序，并带有伴随的界限，以减轻某些问题以限制出于推论目的而限制分布。让我们指出，从数学角度来看，Koltchinskii和Lounici [29]和Naumov等人的结果。[39]有些互补。更确切地说，在Naumov等人中，定理2.1的引导程序近似的结合。[39]失败（意味着它仅产生琐碎的性），而Koltchinskii和lounici的定理6中的绑定[29]却没有，反之亦然，请参见Sect。5进行一些示例和进一步的讨论。[7]，Yao和Lopes [51]，Lopes等。[33]，江和拜[20]，刘等。[34]。也广泛研究了特征值和相关数量的极限定理和引导近似值的主题，例如，请参见Cai等人。这项工作的目的是为两个分布提供定量界限（例如clts）和bootstrap近似，在矩和光谱衰减方面，情况相对温和。关于后者，我们的结果表现出一种不变性，在很大程度上不受多项式，指数（甚至更快）衰减的影响。