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World File Search System二元性
计算思维与人工智能的二元性
Siegel，罗伯特。2016 年。“20 年后，人类在棋盘上仍然无法与计算机匹敌。” NPR.org 。 https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016 /10/24/499162905/20-years-later-humans-still-no-match-for-computers-on-the -chessboard。
纠缠rényi熵和玻色子 - 弗里米二元性二元性
黑洞内部的非统计全息模型是长期存在的黑洞信息难题的潜在分辨率，因为它可以补救有效计算与微观描述之间的摩擦。在这项研究中，结合了最终状态投影模型，黑洞内部的非等法模型和海顿 - 普雷斯基尔思想实验，我们研究了从解码霍金辐射中的信息恢复，并证明了本设置中页面时间的出现。我们将有效模式纳入了地平线内的争夺中，通常在Hayden-Preskill协议中被忽略，并证明可以将页面时间识别为信息传输通道从EPR投影到本地投影的过渡。这为页面时间提供了新的视角。我们计算了检索信息可行的解耦条件，并表明该模型计算与量子极端表面计算一致的黑洞熵。假设对黑洞内部动力学的全部知识，我们展示了如何在修改后的海顿 - 普雷斯基尔协议中采用Yoshida-Kitaev解码策略。此外，我们对七个问题的IBM量子处理器的概率和Grover的搜索解码策略都进行了实验测试，以验证我们的分析结果并确认在非标准模型中检索信息的可行性。这项研究将刺激更多的兴趣，以探索量子处理器上的黑洞信息问题。
考虑意大利经济的二元性
意大利的政治统一是在1861年完成的（除了罗马周围的臀部教皇国家，该州幸存到1870年）。在162年后，意大利内部存在巨大的区域经济差异，而没有融合的证据。某些意大利地区的当前收入不到其他地区的一半。2019年，伦巴第北部地区的人均收入为39,700欧元，但对于卡拉布里亚（Calabria）的南部地区，只有17,300欧元。1要透视这些数字，伦巴第和卡拉布里亚（Calabria）之间的差异与德国人均收入（2019年为41,500欧元）和希腊（2019年为17,500欧元）相似。因此，意大利内部的人均异质性与欧元区一些主要成员之间的异质性一样大。本文的主要目的是使用宏观经济方法来确定意大利地区收入差异的主要驱动因素，该方法基于Chari等人开创的各种楔子的测量。（2007）。这种方法在宏观文献中已获得流行，并确定了影响因子输入和生产力的扭曲（称为楔子）。例如，我们对中国的历史过程有了很多了解（Cheremukhin等人。，2015年）和俄罗斯经济增长（Cheremukhin等人，2017）通过测量这些楔子。尽管楔形分析并未揭示扭曲的最终原因，但它突出了分配似乎特别有问题的经济部门或部分。该模型由两个集成区域组成。然后，我们可以通过更深入的分析将注意力集中在这些部门或细分市场上，这超出了楔子的测量。我们首先提出一些有关意大利地区差异的风格化事实。我们表明，区域差异很大，并且在过去几十年中没有证据表明区域融合。缺乏融合是令人惊讶的，不能归因于官方机构的差异，因为意大利的经济政策是相当集中的，而且全国正式的监管环境是同质的。2当然，非正式机构或正式机构的实际实施可能并非如此，这可能是区域差异如此之大的部分原因。在我们的分析中，测得的楔形捕获了政策和非正式机构的实施中形成的差异。，但是要测量楔子，我们需要一个结构模型。第一个是北部和中央地区的代表。第二个是南部和岛屿地区的代表。模型中的每个区域都会产生两种类型的商品：可交易和不可交易。这两个
分布晶格的拓扑二元性：理论和应用
这是关于剑桥大学出版社最近发表的有限分布晶格的拓扑二元性理论的一本关于[1]的话题[1]，作者将共同介绍。谈话的目的是概述这本书在教学和研究中的内容和潜在用途，并以我们可以在网络上投入的潜在有用的其他资源来向受众介绍。在本摘要的其余部分中，我们从书的序言中汲取了详细的概述，以便在会议介绍中介绍其内容。这本书是一门关于石头普里斯利二元理论的课程，其应用于逻辑和计算机科学的基础。我们的目标受众包括研究生和数学和计算机科学研究人员。本书的主要目的是为读者提供阅读和理解二元性研究及其应用所需的理论背景。我们的目的是说是教学的，而不是详尽的，而我们确实在了解该领域的内容时确实提供了技术细节。本书的一个独特特征是，除了为分布晶格开发一般双重性理论外，我们还展示了它如何应用于计算机科学基础中的许多领域，即模态和直觉逻辑，域理论和自动机理论。在这些领域的二元理论的使用使他们的基本数学理论有多少共同点。在本书的第一章中，我们将类别理论的使用降至最低。它还促使我们通过各种增强功能来升级对二元理论的处理，这些增强功能现在通常用于该领域的最新研究中。大多数这些增强功能都在分布晶格上使用运算符：仅保留一部分晶格结构的晶格之间的地图。，我们通过操作员对格子理论进行了教科书的讲述，并为他们提供了二元性，就像20世纪下半叶开发的那样。我们对该理论的解释还可以通过现在的经典应用来对待其几个，例如免费的分布晶格，商和子空间，含义类型的操作员，Heyting代数和布尔信封。然后，我们将结果设置为类别理论的更抽象和一般框架。这一发展还使我们能够展示普里斯特利的二元性在更一般的拓扑与秩序相互作用的框架中如何适合，而纳克宾（Nachbin）不久前就已经开发了。我们展示了由Stone，Priestley和其他人引入的各种具有和没有顺序的拓扑空间如何相互关联，以及它们与分布式晶格及其无限型框架的双重性。本书以二元理论对理论计算机科学的两种现代应用的扩展说明，即域理论和自动机理论结束。我们开发的领域理论是围绕三个单独的结果组织的：霍夫曼法律二元性；那些DCPO和域的表征分别属于石头双重性。以及艾布拉姆斯基（Abramsky）著名的1991年域理论，逻辑形式论文。我们在书中开发的二元性理论方法是由于Grigorieff和Pin的第一作者而在工作中起源于工作。它是围绕许多相关结果组织的，即：
肿瘤相关抗原 PRAME 表现出二元性...
b) 阐明肿瘤微环境 (TME) 细胞生态系统中的串扰。几项使用下一代测序的遗传景观研究已几乎完整地描述了转录定义的 DLBCL 亚型（如细胞源分类）背景下最常见的体细胞基因改变和结构基因组变化 (4–7)。然而，人们对 DLBCL 的免疫生物学知之甚少，这反映在对免疫系统压力的反应中特定体细胞基因突变的克隆选择和 TME 的特定组成。DLBCL 的 TME 主要由非恶性免疫细胞组成，例如 T 细胞、NK 细胞、巨噬细胞和基质细胞。最近的研究表明，TME 在肿瘤细胞维持、免疫逃逸和治疗失败中起关键作用 (8, 9)。鉴于激活免疫效应细胞对消除癌症的重要性，许多免疫疗法，如程序性细胞死亡 1 (PD-1) 阻断、嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞和 T 细胞结合抗体，已在多种癌症（包括淋巴瘤）中得到评估并获得 FDA 批准 (10–13)。然而，对免疫生物学的深入了解可以导致开发更具特异性的治疗方法，并可以指导合理的
多体量子状态的波粒二元性
我们为多体量子状态制定了波粒偶性的一般理论，该理论量化了波浪状和特色的特性如何相互平衡。与宽容的单粒子情况一样，在许多粒子路径的水平上，在此信息（在许多粒子的水平上）赋予粒子特征，而干扰 - 在这里，由于许多粒子振幅的相干叠加 - 表示小波般的特性。我们分析了多少个粒子，哪种信息通过费尔米离子或骨的区分性，相同和可能相互作用的粒子的区分性限制，限制了对许多粒子可观察到的干扰贡献，从而控制许多粒子量子系统中的量子到经典过渡。对于像Hong-Ou-Mandel的样式和类似Bose-Hubbard的示例性设置，我们的理论框架的多功能性被说明了。
肝癌中 TGF 功能二元性的表观遗传控制
1 法国雷恩第一大学欧仁·马奎斯抗癌中心，法国国家健康与医学研究院，UMR_S 1242，COSS（化学，癌变应激信号），35042 雷恩，法国；bevantkevin@gmail.com（KB）；matthis.desoteux@univ-rennes1.fr（MD）2 埃及开罗大学国家癌症研究所癌症生物学系，开罗 11796，埃及；abdelhadynci@gmail.com 3 埃及开罗大学学生医院医学实验室部，开罗 11796，埃及；drsabrin2007@gmail.com 4 埃及米斯尔科技大学（MUST）应用健康科学技术学院医学实验室技术系，Al-Motamayez 区，十月六日邮政信箱 77，埃及* 通讯地址：ayman.metwally@must.edu.eg（AMM）； cedric.coulouarn@inserm.fr (CC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
人工智能三波浪潮中数据和知识的二元性
我们讨论了在过去 30 到 50 年中，仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍，以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上，人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中，手工制作的知识一直处于核心地位，而在第二波浪潮中，数据驱动的方法取代了知识。现在，我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破，为未来的智能系统奠定了基础，因为它们试图做出类似人类的决策，并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现，从各种来源创建的知识越来越广泛，使用从手动到自动化的方式，既可以通过重新利用，也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺，有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学，将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较，并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统，在这些系统中，知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素，从而产生更强大的人工智能系统，支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成，或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式，从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为，获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境，没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中，能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后，在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上，对于知识表示和推理，发展出了两个独立的阵营和方法：一种声明性方法，其中知识捕捉世界运作的方式，并与知识的使用方式分开；一种程序性方法，其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说，在前一种情况下，显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来，而在后一种情况下，知识是隐性的，是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的，但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少，因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
修正：人工智能的二元性、自适应变换能力及其对动荡时期绩效的影响
更正至：章节“人工智能的双元性、自适应转换能力及其对动荡时期绩效的影响”，载于：S. Papagiannidis 等人（编辑）：数字技术在塑造后疫情世界中的作用，LNCS 13454，https://doi.org/10.1007/978-3-031-15342-6_3
单光子的经典结构模型和经典的观点与光子的波颗粒二元性
摘要 - 自爱因斯坦（Einstein）在1905年提出了光子概念以来，光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型，教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子，并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动，并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验，从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然，这种精确定义的概念模型是合理，客观且易于接受的古典物理学家。