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证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
如何制定简单的一页业务计划？
一个简单的业务计划可以帮助您的业务稳步发展并能够全年适应。现在花点时间使用此资源来制定一页的业务计划，以便您可以提前计划您知道的更改并为一路上的不可预见的调整做好准备。业务计划（或任何类型的计划）对于使您的业务全年保持正轨是无价的。这些计划应该是您经常提到的生活文件。它们也应该具有适应性和灵活性，以适应您的业务和市场的不断变化的需求（只想考虑过去几年中您必须做出的许多变化 - 那就是您调整业务计划！）。也没有一个制定商业计划的公式。业务计划可以采用几种不同的形式并具有不同的目的 - 从帮助您的年份到绘制未来五年的课程，甚至帮助您计划扩大业务。在本指南中，我们将重点介绍一页一年的商务计划的简单方法，以帮助您以易于遵循和全年维护的方式保持正轨。这里的业务计划是一个苗条的版本，每年都可以易于更新和使用。它旨在简明地传达您的目标，这是您当前现实的驱动 - 类似于路线图。它最适合家庭儿童保育提供者或较小的中心。较大的托儿业务或开设新地点或企业的托儿业务可能会发现战略计划或更广泛的商业计划将更有价值。构建计划该计划可以通过下面列出的四个步骤制定。步骤1：陈述您的价值主张您的价值主张只是在回答“为什么？”的问题：“为什么？”您可以考虑过去的一年以及收到的反馈，这些反馈证明了家庭和孩子为什么喜欢您的计划。如果您有任何类型的员工，请考虑一下您的工作，以确保他们保持幸福并与您的业务保持一致，以及如何吸引新朋友。您的价值主张可能很重要，因为它使您想起了为什么孩子和家人喜欢您的服务。这对您来说很重要，请记住业务
Chern，偶极子和四极杆拓扑阶段，具有方形晶格和非常规单位单元格
用于研究光子学中的拓扑阶段，而量子 - 大实型型前一阶手性边缘状态通常在磁光光子晶体中实现，而高阶拓扑状态大多在全dielectric光子晶体中探索。在这项工作中，我们研究了磁光子光子晶体中的一阶和二阶拓扑光子状态。在特定的情况下，我们在一个平方晶格中重新访问一个简单的磁光子光子晶体，每个单元中有一个旋风磁缸。However, rather than investigating the conventional unit cell where the cylinder is at the center of the square unit cell as previous works have done, we consider a configuration where the cylinders are located at the four corners of the square unit cell and show that this configuration hosts rich topological phases, such as dual-band Chern, dipole, and quadrupole topological phases.我们对这些拓扑状态的详细特征基于Wannier带和它们通过Wilson Loop和Nested Wilson Loop方法的极化。我们详细研究了不同拓扑阶段的边缘和角状态，并表明它们具有“频谱鲁棒性”的特殊特征。例如，尽管生活在带隙中的偶极相的边缘和角状态可以通过调谐边界条件将其推入散装带，但它们可以通过散装带并在不同的带隙内重新出现。对于双波段四极阶段，我们可以找到一个政权，两个乐队差距同时容纳了一组角状态，并且有趣的是，一组角状状态的填充异常可以使它们的签名在另一组拐角处的异常状态中，尽管它们被广泛的国家数量占据了一个拐角处。在简单的磁光子光子晶体中揭示的丰富拓扑物理学不仅为时间反转对称性折叠光子系统提供了对高阶拓扑阶段的新见解，结果还可以通过利用边缘和角状态的电势来找到有希望的应用。
一种简单，有效且廉价的方法，可将核酸（DNA/RNA）与单个tick分离出各种病原体的分子检测
抽象目的：壁虱是许多病原体的媒介，引起了致命后果的疾病，从单个tick中检测这种病原体至关重要。分子方法（例如聚合酶链反应（PCR））提供了这种可能性。目前，涉及液氮的繁琐方法，用手术刀切割tick虫以及汇总的tick虫已在全球范围内使用。我们的目标是开发一种可靠且快速的方法，从室温下单滴核酸（DNA/RNA）获得核酸（DNA/RNA），以检测各种病原体。方法：我们开发了一种机械粉碎方法，并从一个字母中的邮政或Currier服务在室温下从单个tick中隔离的微型柱核酸隔离。PCR检测是用于伯氏伯氏菌和tick传播脑炎病毒的例子。结果：该方法已成功地用于从单个壁虱中分离核酸，后来用于在17个单滴水样本上检测B. burgdorferi和Tick传播脑炎病毒，作为示例，但在过去的18年中，该方法用于来自德国的250多个tick虫。光谱值表明在分离过程中存在足够的DNA和RNA的产率（每滴度最高900 µg/ml）。结论：这可能是关于一个单个tick病例的第一份报告，这些报告是在室温下以邮政服务的字母发送的，用于隔离带有迷你柱试剂盒的核酸，后来用于PCR检测各种病原体。这种廉价且简单的方法可以在全球任何实验室中用于监测tick传播病原体的存在。关键字：tick，tick虫病原体，核酸隔离，Borrelia burgdorferi，聚合酶链反应
在简单算术处理过程中，人脑连续激活的时空动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.568334 doi：Biorxiv Preprint
汽车黑客：可以这么简单吗？
摘要摘要物联网（IoT）扩大了在工作，在家甚至路上的技术范围。随着互联网连接和自动驾驶汽车在我们的高速公路上变得越来越普遍，这些“在车轮上的数据中心”的网络安全比以往任何时候都更加关注。对生产汽车的高度宣传的黑客，以及涉及自动驾驶汽车的撞车事故，这使得将智能汽车置于公共和个人安全方面的问题。本文介绍了将模块在汽车黑客入侵中的集成到一个学期的道德黑客网络安全课程中，包括完整的安装以及在类似课程中实现动手实验的所有开源工具的设置。作者演示了如何使用开源工具和20美元的商品罐头对抗电缆来测试涉及重放攻击的漏洞。还提供了现代汽车中的CAN（控制器区域网络）总线的介绍以及汽车黑客的简短历史。
无需组装：DNA序列的更强，更简单的发布标准的时间
每个科学纪律都制定了出版标准，旨在帮助研究人员简洁地传达支持他们结论的证据，并允许其他人在工作基础上建立。例如，要发布新化合物的第一份报告，合成化学必须提供NMR和质谱，因为有广泛的共识，即这些分析技术必须表明根据预期制备了化合物。同样，当开发新软件时，几乎需要普遍要求在出版物上提供源代码，以便其他人可以检查其功能并重复使用它。在2011年，建议应报告完整的DNA序列以支持合成生物学出版物[1]。今天，生物工程和生命科学的其他领域仍然遭受令人困惑，不一致和发布DNA序列的足够标准。在研究期间开发的质粒和基因组的序列有时根本不作为出版物的一部分，或者仅以指示形式以如何组装它们而不是最终序列的形式。这类似于计算机科学纸，省略了其代码或描述如何通过在其他论文中复制代码来重建代码。如果生物学家正在重新编程，为什么他们不期望发布其源代码？通过复制和粘贴一部分现有DNA序列来构建工程DNA时的一些实践，并且它很昂贵，困难甚至无法检查结果。然而，测序技术现已改善，以至于确定质粒甚至基因组的整个核苷酸序列变得廉价且易于访问。在2023年，对整个质粒进行测序的费用为15美元，并且测序细菌基因组的成本为100美元，这些价格可能会下降。与compoter代码不同，DNA可以突变，当酶或细胞复制时会积累其顺序变化。这种意外进化的可能性使得验证研究中使用的DNA序列即使不是新构建也是特别重要的。
一种简单的烟灰生产率定量评估的方法
烟雾趋势已通过各种经验方法（例如烟雾高度和阈值索托指数（TSI））来表征，这些方法可以被视为定性，并且产生了烟灰索引指数（YSI），这是半剂量的，因为它至少依赖于峰值的峰值烟灰体积级别的测量。所有这些技术都具有易于实施和依靠便宜的设备的便利性。在目前的工作中，我们提出了一种相对简单但定量的替代方案，以确定反流量中的烟灰产量。该方法植根于以下方法：a）通过高温测定法，b）烟灰体积分数测量，b）这种平流的良好建立的一维计算建模，用于确定温度和速度pro files and c）使用烟灰处理方程。该技术应用于几种脂肪族，包括甲烷，丙烷，乙烯，丙烯，丙烯和乙炔。烟灰生产速率每单位平流面积，用于10-4和10-7 g/（cm 2 s）之间的测试脂肪植物范围，并且在相对于碳浮引以10-5和10-2之间的归一化。在对数刻度上，它与所有燃料的峰温度相关联。烟灰产生量表为烷烃<烷烃<烷烃，乙炔即使在相对较低的温度下也表现出最高的烟灰趋势。©2023燃烧学院。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
驱动量子对称简单排斥过程中的精确纠缠
由于长程相干性，驱动量子系统的纠缠特性可能与平衡情况不同。我们通过研究一个合适的介观传输玩具模型来证实这一观察结果：开放量子对称简单排除过程（QSSEP）。我们推导出稳定状态下不同子系统之间互信息的精确公式，并表明它满足体积定律。令人惊讶的是，QSSEP 纠缠特性仅取决于与其传输特性相关的数据，我们怀疑这种关系可能适用于更一般的介观系统。利用 QSSEP 的自由概率结构，我们通过开发一种新方法从所谓的局部自由累积量中确定随机矩阵子块的特征值谱来获得这些结果——这本身就是一个数学结果，在随机矩阵理论中具有潜在的应用。为了说明该方法，我们展示了如何从局部自由累积量计算满足本征态热化假设 (ETH) 的系统中可观测量的期望值。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。