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World File Search System信息量
引文：Deli, E. (2022)。人工智能会有意识吗？热力学能解释智力的进化吗？J Math Techniques C
信息科学将熵解释为变量中包含的“信息量”。感官系统将空间刺激压缩为全息表示。数据压缩会增加信息密度 [22, 23, 24]。正交变换将时间上相距遥远的身份整合到主观观察者状态中 [1, 2, 11, 15, 19]。因此，虽然时间变异性提供了高度的自由度，但通过正交变形对感官数据进行变换可以为经验和记忆产生稳定性，而不受感官干扰 [15]。感知（反应）源于自我调节，恢复高熵（静息）状态。因此，静息稳态是熵的要求。由于诱发状态建立在静息电位之上，因此可以使用热力学进行分析 [3, 4, 5, 18]。
分析主动学习策略在机器学习问题上的表现
行业数字化正在迅速发展，数据可能性与日俱增。机器学习模型需要大量经过良好注释的数据才能获得良好的性能。要获得经过良好注释的数据，需要专家，但这很昂贵，而且注释本身可能非常耗时。机器学习模型的性能取决于数据集的大小，因为良好的性能需要大量的注释。主动学习已成为一种通过选择性注释来增加数据量的解决方案。主动学习策略可用于根据信息量或不确定性来选择数据点，而不是随机标记数据点。挑战在于确定针对机器学习模型和问题类型的组合的最有效的主动学习策略。虽然主动学习已经存在了一段时间，但基准测试策略尚未得到广泛探索。
学生奖励策略声明
有强有力的证据表明，儿童语言发展的速度与他们从周围的成人和同龄人那里获得的信息量密切相关。在语言丰富的环境中，儿童全天与成人和同龄人交谈的数量和质量至关重要。EEF 博客：ShREC 方法 - 4 种基于证据的策略……| EEF (educationendowmentfoundation.org.uk) EEF | 沟通与语言 (educationendowmentfoundation.org.uk) 沟通与语言方法通常具有非常高的效果，可使幼儿的学习时间延长七个月。https://educationendowmentfoundation.org.uk/education-evidence/early-years- toolkit/communication-and-language-approaches 内部数据显示，EYFS 中 C&L/Literacy 结果低与 KS1 和 KS2 中阅读数据低之间存在明显联系 提供成本：
利用人工智能自动购物实现零售结账便利性的新阶段
与 Dell Technologies 和 NVIDIA 环境中的客户跟踪相结合的视频也可用于动态促销，以改善客户体验并促进销售。链接到附近产品的沉浸式视频可用于告知客户促销优惠。内容可以随着特定客户与产品的距离的变化而动态更新，随着购物者的靠近，从一般广告变为更具信息量的概览。货架上的定价信息也可以动态更新以反映价格变化，而无需员工费力地更新每个价格标签。由于是电子产品，零售商可以选择包含比大多数传统标签更详细的产品信息。数字内容屏幕可以根据当前店内顾客的人口统计、一天中的时间甚至店外的天气进行定制。例如，当天气符合这一标准时，可以触发针对寒冷天气的商品促销。
对分选的食管腺癌细胞进行靶向测序揭示了分离亚群中的已知和新突变
结果 38 个 EAC 中有 35 个携带至少一种基质细胞中不存在的体细胞突变；73.7%、10.5% 和 10.5% 分别携带肿瘤蛋白 53、细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 2A 和 SMAD 家族成员 4 的突变。此外，在 38 例病例中的 2 例中发现了肝细胞核因子-1α 的 2 个新突变。肿瘤蛋白 53 基因异常比 p53 IHC 更具信息量。相反，SMAD4 的缺失在 IHC 中更常见（53%）并且与更高的复发率相关（P=0.015）。仅通过细胞分选，我们才能检测到 7 个 EAC 中存在超二倍体和伪二倍体亚克隆，它们表现出不同的突变负荷和/或额外的拷贝数扩增，表明这些癌症具有高度的遗传异质性。
互补测量中的总方差和不变信息
在经典测量中，观察通过揭示系统被认为是预先存在的、独立于观察的属性来消除我们对状态的无知。香农信息是量化经典系统所携带信息量的理想度量。它也是我们对经典系统属性的无知的自然度量。然而，对于量子测量，情况则大不相同，因为不能说量子测量揭示了量子系统的预先存在的属性。因此，香农熵在量子物理学中可以被认为是概念上的不足。布鲁克纳和泽林格引入了一个量作为总信息的新度量，该量是通过对一组完整的相互补充的测量中的单个测量求和而获得的[1,2]。这种量子信息度量考虑到在测量之前已知的量子系统的唯一特征是各种事件发生的概率。这个量可以表示为
促进隐私增强技术和金融的进步
传统的数据保护机制，例如加密和数字签名方案，重点是减轻外部对手威胁；他们确保未经授权的实体无法访问数据。这些技术旨在保护静止和传输中数据的数据，它们隐含地假设可以将实体归类为内部，即被授权访问数据或外部。但是，在我们当前的数字社会中，情况要复杂得多。许多应用程序要求与未受信任的实体共享机密或敏感数据。因此，内部实体也可能表现出恶意行为，只有保护外部实体的恶意行为就不再足够了。这是隐私增强技术（宠物）发挥作用的地方。宠物旨在保护使用的敏感和机密数据免受在数据上运行的实体的恶意行动。他们试图最大程度地减少实体从数据操作中学习的信息量，从而保护隐私和机密性。
用于基于脑电图的情绪识别的弹性图变换网络
摘要 脑电图 (EEG) 因其出色的时间分辨率和较差的空间分辨率而被应用于情绪识别。这导致大多数基于 EEG 的情绪识别模型强调利用时间特征而忽略了空间分辨率提供的有效信息。为了提取更具信息量的表示，我们提出了一种用于情绪识别的弹性图 Transformer 网络 (EmoGT)，其灵感来自 Transformer 在时间序列分析方面的优势和图卷积网络在拓扑分析中的卓越性能。此外，通过采用专门设计的结构，它可以灵活扩展以应对多模态输入。在 3 个公共数据集上的实验结果表明，我们的模型在单模态和多模态情况下平均比最新结果高出 3%，表明了同时利用时间和空间信息的有效性。
每月编辑整合 - Drishti IAS
印度是地缘政治范围最大的国家之一，也是遗产数量和多样性最大的国家之一。印度的这一庞大遗产库被全世界公认为其独特文化身份的重要组成部分。印度遗产在特定社会或个人群体或过去个人的社会文化、社会政治、社会经济甚至技术活动方面具有价值和信息量。印度有 40 处世界遗产，包括 32 处文化遗址、7 处自然遗址和 1 处混合遗址。此外，印度考古调查局 (ASI) 保管的约 3,691 处古迹被宣布为具有国家重要意义的古迹。然而，许多遗产建筑没有纳入任何正式系统，因此印度不可逾越的遗产潜力仍未得到充分开发。
使用不透明的人工智能实现智能电网 - 隆德大学出版物
SAMMANFATTNING（最多 200 人）：深度学习是一种新兴的机器学习技术，可以在大量数据中找到复杂的模式。这使得它可用于智能电网中的多种应用，这些应用通常涉及处理大量数据。然而，有理由怀疑它的适用性，因为深度学习的黑箱性质可能是一个问题，因为电网是重要的基础设施，包含致命的电流。智能电网的专业人士接受了采访，以了解与机器学习可解释性有关的八个问题的重要性。调查结果显示，对于一些与控制电网相关的用途，信任至关重要，不太可能使用黑箱算法。对于提供建议和预测等其他用途，研究发现，信任或信息量是结果有用的必要条件，尽管信任可以通过强大的记录来实现，而不是通过解释系统的能力。其他问题的重要性各不相同，但都不是关键问题。