XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息流
元模态信息流：一种捕获方法...
摘要 — 目标：对同一现象进行多模态测量可提供互补信息并突出不同的观点，尽管每种方法都有各自的局限性。只关注单一模态可能会导致错误的推论，当研究的现象是疾病时，这一点尤其重要。在本文中，我们介绍了一种利用多模态数据来解决精神分裂症 (SZ) 中的断线和功能障碍假设的方法。方法：我们首先使用高斯图模型 (GGM) 估计和可视化提取的多模态数据特征内和之间的链接。然后，我们提出了一种基于模块化的方法，该方法可应用于 GGM 以识别与多模态数据集中的精神疾病相关的链接。通过模拟和真实数据，我们展示了我们的方法揭示了与疾病相关的网络中断的重要信息，而这些信息在关注单一模态时会被忽略。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI)、扩散磁共振成像 (dMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI) 来计算低频波动的分数振幅 (fALFF)、分数各向异性 (FA) 和灰质 (GM) 浓度图。使用我们的模块化方法分析这三种模态。结果：我们的结果显示缺失的链接仅由跨模态信息捕获，这可能在组件之间的断开连接中发挥重要作用。结论：我们在 SZ 患者的默认模式网络区域中发现了多模态 (fALFF、FA 和 GM) 断开连接，这在单一模态中是无法检测到的。意义：所提出的方法为捕获分布在多种成像模态之间的信息提供了一种重要的新工具。
通过定量信息流的镜头分析洗牌模型
在本文中，我们在严格的定量信息流（QIF）（QIF）的框架中分析了LDP与舒适的组合，以及有关推理攻击产生的弹性的原因。qif自然捕获随机机制作为信息理论通道的（组合），从而可以以自然的方式精确建模各种推理攻击，并在这些攻击下测量私人信息的泄漏。我们利用K -RR机制与Shuflim模型的特定组合的对称性来实现准确表达泄漏的封闭公式。，我们提供了公式，这些公式显示了如何改善当地模型中泄漏的保护，并研究了泄漏的行为，以表现出LDP机制的隐私参数的各种值。
在先进的人工智能系统中构建强大的信息流
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局，推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1]，2019 年至 2023 年间，各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%，尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点，目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路，可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现，87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升，包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略，可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2]，强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时，必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明，先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%，并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法，该算法将计算开销减少了 34.7%，并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1]，集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%，同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显，因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中，自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%，数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示，实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%，预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成，它使数据传输延迟降低了 76.2%，并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称，
双量子点系统的非平衡自由能与信息流
Horowitz 等人使用图论方法提供了描述自主系统中信息传输的统一热力学方案。[9 ] Yamamoto 引入了图收缩法，证明了与信息流驱动相关的 Onsager 系数满足 Onsager 互易性。[10 ] 图论概念在学习纳米级能量、[11,12 ] 熵、涨落[13 ] 和信息的不可逆热力学方面取得了巨大成功。[14,15 ] Peusner 结合非平衡热力学、电路理论和图论，发展了网络热力学，以拓展其在生物系统中的适用性。 [ 16 – 22 ] 应用图论和网络热力学分析量子系统中的环通量、边通量和能量传输过程，可以指导热纳米器件的设计。一方面，许多研究关注不可逆热力学的自由能形式。Crooks 在微观可逆马尔可夫系统上进行了非平衡态自由能差异与功的测量。[ 23 , 24 ] Jarzynski 关系将两种状态之间的自由能差异与连接相同状态的一系列轨迹上的不可逆功联系起来，常用于计算经典系统和量子系统的平衡自由能。[ 25 – 28 ] Esposito 引入了非平衡系统自由能的概念来理解不可逆功
杂质量子量子的量子信息流与Bose-Bose混合物相互作用
我们研究了量子信息流的动力学，其中一个和两个杂质量子位捕获了双孔电势，并与一维超低玻色 - 玻璃 - 玻璃 - 玻璃混合物相互作用。对于浸入二元玻色混合物中的单个量子量，我们表明该系统在有限的时间尺度上保持连贯性，并表现出非马克维亚动力学，尤其是在环境的上分支中。我们通过频谱密度函数的欧姆斯探索了从马尔可夫到非马克维亚的过渡，这些函数受到了种间相互作用的显着影响。在两个空间分离的量子位与Bose-Bose混合物储存库相连的情况下，我们证明了集体的脱碳影响系统动力学，从而导致混合物两个分支的长时间连贯性存活率。在密度光谱函数及其欧姆性特征中反映了破坏性因子的复杂演化。我们发现，反应函数和光谱随量顶之间的距离增加而振荡，从而修改了信息流动动力学。此外，我们对两个分支中二元玻色混合物储层引起的两个量子位之间的纠缠动力学进行了彻底的研究，强调了种间相互作用的关键作用。
使用深度学习工具对 Twitter 上的空气质量信息流进行分类
摘要。环境健康是一个新兴且备受争议的话题，涵盖多个研究领域，例如城市或农村环境污染及其对健康人群的影响。在这个跨部门力量领域，利益相关者逻辑的复杂性体现在空气质量数据和信息的生产、使用和交流中。Twitter 平台是一个“部分公共空间”，可以阐明所涉及的不同类型的利益相关者、讨论的信息和问题以及这些不同方面之间的表达动态。本文介绍了一种方法，旨在描述和表示一方面该社交媒体上消息流的流通和分发模式，另一方面描述和表示利益相关者之间交换的内容。为此，我们开发了一个基于深度学习方法的分类器，以便从头开始对消息进行分类。所提出的概念和工具方法是基于定量和定性方法的更广泛的跨学科方法的一部分，用于研究环境健康中的沟通。
相对论经典和量子力学系统的几何信息流和 G. Perelman 熵
摘要 本文介绍了（相对论）拉格朗日-汉密尔顿力学系统几何流的经典和量子信息理论。描述了 G. Perelman 熵泛函的正则非完整变形和经典力学系统的几何流演化方程的基本几何和物理性质。研究了此类 F 和 W 泛函在 Lorentz 时空流形和三维类空超曲面上的投影。这些泛函用于阐述拉格朗日-汉密尔顿几何演化的相对论热力学模型以及各自的广义汉密尔顿几何流和非完整 Ricci 流方程。非完整 W 熵的概念是作为经典香农熵和量子冯诺依曼熵的补充而开发的。考虑了基于经典和量子相对熵、条件熵、互信息和相关热力学模型的方法的几何流泛化。利用密度矩阵的形式和量子通道的测量来阐述量子力学系统演化的量子几何流信息理论的这些基本成分和主题。
基于转移熵的方法从临床角度分析睁眼和闭眼条件下的信息流
研究正常或病理条件下的大脑动态已被证明是一项具有挑战性的任务，因为对于最佳方法没有统一的共识。在本文中，我们提出了一种基于传递熵的方法来研究健康受试者在睁眼（EO）和闭眼（EC）静息状态下不同大脑半球之间的信息流。我们使用了一个模拟临床环境中技术条件的实验装置，并从 65 Hz 采样率的 24 通道脑电图（EEG）短记录中收集数据集。我们的方法考虑了两种条件下的半球间和半球内信息流分析，并依赖于从 EEG 通道之间的传递熵估计计算出的 4 个指标。这些指标提供有关活动连接的数量、强度和方向性的信息。我们的结果表明，在 EC 条件下，alpha、beta1 和 beta2 频带的信息传递有所增加，但在任何一种条件下，半球间信息移动都没有优先的方向。这些结果与之前报道的以更高采样率进行更密集的 EEG 记录的研究一致。总之，我们的方法表明，在 EO 和 EC 静息状态下，大脑信息传递的动态存在显著差异，这也可以应用于常规临床治疗。
探索视觉空间工作记忆中后内侧皮层的信息流：一项脑磁图研究
后内侧皮质 (PMC) 是大脑默认模式网络的主要中枢，与多种内部驱动认知有关，包括视觉空间工作记忆。然而，它对这些认知过程的确切贡献仍不清楚。使用 MEG，我们测量了健康人类参与者（男女青年）在执行视觉空间工作记忆任务时的 PMC 活动。多元模式分类分析揭示了在编码和检索过程中在一组先验定义的皮质 ROI 中与刺激相关的信息，除了 PMC 之外，还包括前额叶、枕叶和腹颞叶皮质。我们在信息流分析中测量了这些刺激信息在区域之间交换的程度，从而测量了区域间随时间的格兰杰因果关系。与任务的视觉性质一致，来自枕叶皮质的信息在大多数时期内塑造了其他区域。然而，PMC 在视觉空间工作记忆中塑造了枕叶和前额叶皮质中的物体表征，在检索过程中影响枕叶皮质，并在所有任务时期影响 PFC。我们的研究结果与 PMC 在表征内部内容（包括记忆信息）以及将外部刺激与记忆材料进行比较方面所发挥的作用相一致。
空间导航和空间言语记忆形成过程中海马体和前额叶皮质之间因果信息流的可复制模式
海马体和前额叶皮层 (PFC) 之间的相互作用在人类空间导航和情景记忆中都发挥着重要作用，但这些区域之间跨任务域的潜在信息因果流尚不清楚。在这里，我们使用颅内脑电图记录和光谱分辨相位转移熵来研究两种不同的虚拟空间导航和记忆编码/回忆任务中的信息流，并检查信息流模式在空间和言语记忆域中的可复制性。信息理论分析表明，从海马体到侧 PFC 的因果信息流比反向更高。至关重要的是，在两种空间导航任务的记忆编码和回忆期间观察到了不对称的信息流模式。进一步的分析揭示了相互作用的频率特异性，其特征是在 delta-theta 波段 (0.5-8 Hz) 中，从海马体到 PFC 的自下而上的信息流更大；相反，在 beta 波段 (12-30 Hz) 中，从 PFC 到海马体的自上而下的信息流更强。贝叶斯分析表明，两个空间导航任务（贝叶斯因子 > 5.46e + 3）以及跨空间和言语记忆域的任务（贝叶斯因子 > 7.32e + 8）之间具有高度的可重复性。我们的研究结果确定了人类大脑在记忆形成过程中参与的独立于域且可复制的频率相关反馈回路。