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AP 计算机科学学习指南
范围从索引 from 到索引 to - 1 String substring(int from) 返回一个新字符串，该字符串由从索引 from 开始到字符串末尾的字符组成 int indexOf(String str) 返回字符串中 str 第一次出现的索引（如果有），否则返回 -1 boolean equals(String other) 如果字符串等于 other ，则返回 true ，否则返回 false int compareTo(String other) 如果字符串位于 other 之前，则返回负值，如果字符串位于 other 之后，则返回正值，如果两者相等，则返回 0
![arXiv:2308.11758v1 [cs.DS] 2023 年 8 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f29c3ddd9b593315cc2568369f8f95aec8aeff17.webp)
arXiv:2308.11758v1 [cs.DS] 2023 年 8 月 22 日
摘要。量子计算代表一种计算范式，其独特属性赋予了设计出渐近性能水平明显优于传统计算的算法的能力。最近，人们已取得了长足进步，将这一计算框架应用于解决与文本处理相关的各种问题。由此得到的解决方案比传统解决方案具有显著的优势。本研究采用量子计算有效地克服文本处理挑战，特别是涉及字符串比较的挑战。重点是两个输入字符串中固定长度子字符串的对齐。具体来说，给定两个输入字符串 x 和 y，长度均为 n，值 d ⩽ n，我们要验证以下条件：存在长度为 d 的公共前缀，存在从位置 j 开始的长度为 d 的公共子字符串（0 ⩽ j < n），以及存在从两个字符串的相同位置开始的长度为 d 的任何公共子字符串。此类问题可用作各种文本处理和序列分析问题的子程序。值得注意的是，我们的方法提供了多对数解，与最佳经典替代方案固有的线性复杂性形成鲜明对比。
基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
我们如何知道人工智能系统的智能程度
一个问题被称为“数据污染”。虽然我们假设参加标准化测试的人还没有看到问题和答案，但对于像 GPT-4 这样的大型人工智能系统来说，情况不一定如此，因为它已经在大量数字媒体上进行了训练，其中一些可能包括 GPT-4 后来测试的问题。尽管 OpenAI 拒绝描述用于训练系统的数据，但他们报告说，他们曾试图通过使用一种称为“子串匹配”的技术来避免这种数据污染，该技术搜索训练数据以查看其中是否包含给 GPT-4 的测试问题。但该方法没有考虑到非常相似但不完全匹配的情况。OpenAI 的方法在一项分析中被批评为“肤浅而草率”。同样的批评者指出，对于其中一个编码基准，GPT-4 在 2021 年之前发布的问题上的表现明显优于 2021-GPT-4 训练截止后发布的问题。这有力地表明，早期的问题出在 GPT-4 的训练数据中。OpenAI 的其他基准测试也有可能受到类似的污染。
将环境时间序列纳入物种分布模型
动机。给定一个字符串S，最小化方案是由三重（k，w，o）定义的算法，该算法从字符串s采样了k -mers（k -long substring）子集的子集。具体来说，它根据s中w连续k -mers的每个窗口中的o来采样最小的k -mer。由于连续的窗口可以采样相同的k -mer，因此采样的K -mers的集合通常比s小得多。这使最小化器成为多种工具，可在生物信息学中减少多个应用程序的内存足迹和处理时间，例如序列比较，组装，压实的de bruijn图形结构和序列索引。更一般地，我们考虑尊重窗口保证的基因带抽样算法：必须从连续k -mers的每个窗口中对至少一个k -mer进行采样。作为采样k -mer的绝对位置在s中的绝对位置唯一识别，我们可以将采样算法的密度定义为不同采样位置的比例。良好的方法具有低密度，通过尊重窗口保证，将限制为1 /w。但是，很难设计具有最佳密度的序列敏捷算法。实际上，通常使用伪随机哈希函数实现O级O，以获得所谓的随机最小化器。此方案非常易于实施，即使以流方式进行计算也非常快，并且易于分析。然而，它的密度几乎距离下限的大窗口几乎有2倍。先前的工作集中在理论和实践中，与随机最小化的密度相比，其密度较低的方法。尽管如此，这些方法仍然很难分析和直观地理解，并且并不总是像随机最小化器那样通用。
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。