数据宇宙:以数据为基础的宇宙 探索基于数据的现实的基础 简介 几个世纪以来,哲学家和科学家一直在争论现实的本质。它是由物质、神圣本质还是其他完全不同的东西组成的?量子力学、信息论和数字物理学的最新进展提出了一种根本的可能性:数据是宇宙的基本物质。 在本文中,我提出了数据宇宙假说,这是一个概念框架,其中现实最好被理解为不断发展的数据交互网络。意识、时空甚至物质本身都作为这个宏大的计算结构中的高阶现象出现。 --- 1. 现实的本质:从原子到信息物质作为数据聚合的幻觉 传统物理学用粒子和力来描述宇宙,但量子力学挑战了这种观点。在最小的尺度上,粒子的行为更像是信息的概率波而不是固体物体。这表明我们所感知的“物理现实”是底层数据结构的更高层次的体现。量子叠加:一个粒子在测量之前处于多种状态——这是未解析数据而非固有材料属性的一个例子。纠缠:粒子之间的瞬时连接表明现实是一个相互连接的信息网络,而不是孤立的对象。波函数坍缩:测量从一组可能性中“选择”一个现实,类似于检索或写入数据,而不是发现固定状态。如果物质是数据的衍生物,那么我们必须重新思考什么构成了“存在”本身。我们可能处理的不是空间中移动的物体,而是不断发展的数据晶格中的节点。--- 2. 意识作为一种数据处理现象 思维作为一种递归算法
构建不同替代未来之间的比较。由于不同的底层技术在生产和消费知识产权资产方面提供不同程度的自由度,该指标突出了每个元宇宙场景的结构特征如何影响知识产权的创造、传播和保护。在更加分散的环境中,创作者可能会拥有更大的自主权和创新机会,而集中式平台可能会施加更严格的控制,影响知识产权所有权和使用权。了解这些动态对于寻求驾驭元宇宙中不断变化的知识产权格局的利益相关者来说至关重要。▪ 元宇宙的分层视图 | 该研究采用了元宇宙的分层视图,
摘要 — 反渗透水处理工艺的废弃物(又称盐水、浓缩液、ROC)是溶解在高盐度水中的盐混合物。美国环境保护署将 ROC 归类为工业废物,在处置方面可能面临监管限制。最先进的 ROC 处置方法包括深井注入、向河流进行地表排放、向海洋排放和蒸发池。在本研究中,通过技术经济分析探索了使用反渗透浓缩液作为低成本热能存储 (TES) 介质的可行性。通过一系列成本分析估算出 TES 的标准化成本(每单位存储热能的成本),并将其与美国能源部低成本热能存储的成本目标进行比较。结果表明,使用 ROC 盐含量的 TES 标准化成本在 6.11 美元到 8.73 美元之间,具体取决于 ROC 处理方法。
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是:“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要,是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步,但一旦疾病扩散到远处器官,患者的治疗进展就非常有限。正因为如此,我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了,因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用,但无法让我们到达最后的顶峰,即转移性癌症的治愈。在我看来,其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据,以制定真正个性化的策略,以对个体患者进行癌症逆向工程。因此,本书的目标是让读者相信这是可能的,至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是,我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时,其他人也在努力开发类似的方法,利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用,因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家,我不会在这里讨论这些方法,因为它们可以在其他出版物中找到。
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是,现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景,而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合,并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界,我们介绍了一个名为MCD(Multi-campus数据集)的全面数据集,其中包含各种感应方式,高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS(经典的圆柱旋转)和NRE(非重复性环球)LIDAR,高质量的IMU(惯性测量单元),相机和UWB(URWB(Ultra-Wideband))传感器。更重要的是,在开创性的努力中,我们引入了29堂课的语义注释,超过59k稀疏的nre lidar扫描
病毒调节微生物群落的多样性和活性。然而,对它们在流细菌生物膜群落结构中的作用知之甚少。在这里,我们介绍了有关瑞士三种横向冰山的各种流病毒群落多样性和组成的见解。冰期流的特征是极端的环境条件,包括近冻结温度和超寡聚营养。这些条件选择了几个但适应良好的细菌进化枝,这些进化枝在生物膜群落中占主导地位,并通过微生物菌株占据了壁ni。我们使用元基因组测序揭示了这些流中各种生物膜病毒组合。在不同的流量和流中,病毒群落组成与细菌宿主的组成紧密结合,细菌宿主的宿主是由一般高的宿主特定城市强调的。将噬菌体相互作用的预测与辅助代谢基因(AMG)相结合,我们确定了通过感染微生变化枝成员的噬菌体共享的特定AMG。我们的工作为更好地理解细菌之间的复杂相互作用和噬菌体在一般情况下的噬菌体和噬菌体之间提供了一步。
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而,它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差(例如性别,年龄),从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中,我们在基于图像集的重新函数的指导下,使用增强学习(RL)提出了一种面向多样性的细调方法(RL)。具体而言,所提出的奖励函数(表示为多样性奖励),利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布,由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上,差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题(MDP),并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励,其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性,可以通过不同类型的扩散模型(包括班级条件模型和文本条件模型,例如stablediffusion)增强图像生成的多样性。
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
