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用于分子电影整体细化的数据引导多映射变量
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 8 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.23.217794 doi：bioRxiv preprint
IVDML：具有仪器变量和异质性的双机器学习
•如果ml_method ==“ gam”，则可以为z和x的components指定IND_LIN_Z和IND_LIN_X，以线性建模。•如果ml_method ==“ xgboost”，则可以指定max_nrounds，k_cv，ropand_stopping_rounds，vectors eta和max_depth。•如果ml_method ==“ RandomForest”，可以指定num.trees，num_mtry（要尝试的不同mtry值的数字）或向量mtry，vector max.deppth，num_min.node.node.node.size（num_min.node.size）•要指定不同的滋扰功能恢复的不同参数，ml_par应该是列表的列表：ml_par_d_xz（nui-sance函数e [d | z，x]的参数，iv_method“ mliv” mliv“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_par_d_duis funcorme etu | iv_method“线性”，“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_f_x（nui-sance函数的参数“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_z_x（nuisance函数e [z | x]的参数，iv_method“ lineariv”）。a_deterministic_x
基于卫星的纠缠分布和具有连续变量的量子隐形传态
卫星量子通信的进步旨在通过提高传输信息的安全性来重塑全球电信网络。在这里，我们研究了大气湍流对地面站和卫星之间光学区域中连续变量纠缠分布和量子隐形传态的影响。更具体地说，我们研究了在下行链路和上行链路场景中，由于分布中的各种误差源（即衍射、大气衰减、湍流和探测器效率低下）导致的纠缠退化。由于使用这些分布式纠缠资源的量子隐形传态协议的保真度不够，我们包括一个中间站，用于状态生成或光束重新聚焦，以分别减少大气湍流和衍射的影响。结果表明，在低地球轨道区域的下行链路中，自由空间纠缠分布和量子隐形传态是可行的，但在中间站的帮助下，在上行链路中也是可行的。最后，完成恶劣天气条件下微波光学比较研究，以及地地和卫星间量子通信水平路径研究。
哪些外部变量会影响感觉运动节律脑 - ...
描述基于感觉运动节律的脑机接口 (SMR-BCI) 用于获取与运动意象相关的脑信号并将其转换为机器控制命令，从而绕过通常的中枢神经系统输出。选择最佳的外部变量配置可以最大限度地提高 SMR-BCI 在健康和残疾人士中的表现。当 BCI 的目标是在严格监管的实验室环境之外的日常环境中使用时，这种性能现在尤为重要。在这篇评论文章中，我们总结并批判性地评估了当前有关外部变量对 SMR-BCI 性能的影响的知识体系。在评估 SMR-BCI 性能与外部变量之间的关系时，我们将其广泛地描述为不太依赖于 BCI 用户并且源自用户之外的元素。这些因素包括 BCI 类型、干扰因素、训练、视觉和听觉反馈、虚拟现实和磁电反馈、本体感受和触觉反馈、脑电图 (EEG) 系统组装的细致程度和 EEG 电极的定位以及记录相关伪影等因素。在这篇评论文章的最后，提出了关于外部变量对 SMR-BCI 性能影响的研究未来发展方向。我们相信，我们的评论对学术 BCI 科学家和开发人员以及在 BCI 领域工作的临床专业人员以及 SMR-BCI 用户都具有价值。
具有经典变量的量子霍尔逻辑 - UTS 的 OPUS
霍尔逻辑提供了一种面向语法的程序正确性推理方法，并且已被证明在经典和概率程序的验证中非常有效。现有的量子霍尔逻辑提案要么缺乏完整性，要么仅支持量子变量，从而限制了它们的实际应用能力。在本文中，我们针对一种涉及经典和量子变量的简单 while 语言提出了一种量子霍尔逻辑。对于用该语言编写的量子程序的部分正确性和完全正确性，证明了其合理性和相对完整性。值得注意的是，由于对经典量子态和相应断言有了新的定义，该逻辑系统非常简单，与用于经典程序的传统霍尔逻辑相似。此外，为了简化实际应用中的推理，提供了辅助证明规则，支持在断言的经典部分引入析取和量词，在量子部分引入超算子应用和叠加。最后，对一系列实用量子算法，特别是Shor因式分解的整体算法进行了形式验证，以证明该逻辑的有效性。
量子隐藏变量的知识可实现向后的信号
摘要：贝尔的定理意味着，使用隐藏变量的量子力学的完成（即，所有可观察物的先前存在值）在爱因斯坦的意义上都必须是非本地的。这通常表明对隐藏变量的了解将允许超光通信。可以预期这种超亮信信号传导，类似于首选参考框架的存在。但是，在这里我们提供了一个协议，该协议允许了解隐藏变量的知识与她自己的因果关系通信，而无需超光信号传导。也就是说，这种知识将与因果关系矛盾，而无意义的相对论理论的有效性。我们提出绕过悖论的方式，即使状态不在状态不改变其值也可能会改变其值，这意味着在Bohmian力学中禁止及时向后发信号。
1我们考虑一个带有V变量的系统，该系统构成...
图。4。检查分类特征。我们发现分类数量是某个⃗X∗的斜率，即| J IJ | ，尤其是在低n中，表现出色的功能。此外，我们还记录了网络中的所有其他变量，以评估部分相关性。
评估深湿对流模拟中能量变量的守恒
摘要：在粒子理论计算、数值模型和积云参数化中，通常假设湿静能 (MSE) 绝热守恒。然而，由于假设了流体静力平衡，MSE 的绝热守恒只是近似的。这里评估了两个替代变量：MSE 2 IB 和 MSE 1 KE，其中 IB 是浮力 (B) 的路径积分，KE 是动能。这两个变量都放宽了流体静力假设，并且比 MSE 更精确地守恒。本文量化了在无序和有序深对流的大涡模拟 (LES) 中假设上述变量守恒而导致的误差。结果表明，MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 都比单独的 MSE 更好地预测沿轨迹的量。 MSE 2 IB 在孤立深对流中守恒较好，而 MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 在飑线模拟中表现相当。这些结果可以通过飑线和孤立对流的压力扰动行为之间的差异来解释。当假设 MSE 2 IB 绝热守恒时，上升气流 B 诊断中的误差普遍最小化，但只有当考虑热容量的湿度依赖性和潜热的温度依赖性时才会如此。当使用不太准确的潜热和热容量公式时，由于补偿误差，MSE 2 IB 产生的 B 预测比 MSE 更差。我们的结果表明，各种应用都将受益于使用 MSE 2 IB 或 MSE 1 KE 代替具有适当公式化的热容量和潜热的 MSE。
使用天气变量的甘蔗产量预测的机器学习技术
摘要。天气对农作物的生长，发育和产量有深远的影响。本研究涉及天气参数用于甘蔗产量预测的使用。机器学习技术（例如K-最近的邻居（KNN）和随机森林模型）已用于甘蔗产量预测。天气参数，即最高温度和最低温度，降雨，早晨和晚上相对湿度，阳光小时，蒸发以及甘蔗产量被用作输入变量。诸如R 2，均方根误差（MSE），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）之类的性能指标已用于选择预测作物产量的最佳模型。在模型中，根据高R 2和最小误差值选择随机森林算法作为最佳拟合。结果表明，在傍晚的天气变量中，降雨和相对湿度对甘蔗产量有重大影响。
会议摘要机器学习模型，以预测循环中的动力学变量
要对运动进行全面分析，生物力学需要运动学和动力学数据。在循环中，使用主要集中在上肢和下肢的关节角度的运动捕获系统获得运动学数据。实际上，在自行车拟合分析中，经常研究有关下肢关节角速度和关节角加速度的信息。至于动力学，有必要使用仪器踏板来了解下肢施加到踏板上的力。使用从踏板获得的信息，可以通过诸如有效性索引（IE）等指标来评估踏板技术。IE定义为切向力与施加在踏板上的总力的比率（Millour，Velásquez和Domingue，2023年）。尽管该指标非常重要，但由于技术的成本和少数供应商的成本，仍存在一些差距，这限制了其在自行车配件中的实施。此外，这些因素限制了对影响踏板技术的生物力学因素的理解。在自行车拟合过程中，尚不清楚将力向踏板的传播是否有效（Bini，Hume和Croft，2011年； Menard，