XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System傅静远
iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
中国“新时代”的军事战略 - 傅泰林
在其急剧崛起、国防开支大幅增加和二十多年的军事现代化过程中，中国军事战略的任何变化都是具有区域和全球影响的重要而重大的发展。此外，任何国家的军事战略都可以阐明其更广泛的意图以及更有可能使用武装力量实现政治目标的条件。随着中美竞争的加深，中国军事战略的变化可能会影响两国之间的竞争强度。尽管如此，尽管上述消息来源指出中国在 2019 年采用了一项新的军事战略，但他们并没有描述所做改变的内容，也没有分析改变的原因或理由，也没有评估其影响。本文试图通过回答以下问题来填补这一空白：新战略的内容是什么？为什么解放军在 2019 年采用了新战略？这对解放军现代化有何影响？
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
稳定器等级和高阶傅里叶分析
我们在稳定态、稳定秩和高阶傅里叶分析之间建立了联系。高阶傅里叶分析是数学中一个仍在发展的领域，它源于 Gowers 对 Szemer´edi 定理 [10] 的著名傅里叶分析证明。我们观察到 n -量子位元稳定态是所谓的非经典二次相函数（定义在 F np 的拟和子空间上，其中 p 是量子位元的维数），它是高阶傅里叶分析的基本对象。这使我们能够从该理论中引入工具来分析量子态的稳定秩。最近，在 [20] 中证明了 n -量子比特魔法态的稳定秩为 Ω(n)。这里我们证明 n -量子比特魔法态的量子位元类似物具有稳定秩 Ω(n)，将其结果推广到任何素数维度的量子位元。我们的证明技术明确使用了高阶傅里叶分析的工具。我们相信这个例子激发了对高阶傅里叶分析在量子信息理论中的应用的进一步探索。
双机编队飞行远场尾流涡演变...
大涡模拟 (LES) 已用于研究飞机编队后方 10 分钟内的远场四涡尾流涡旋演变情况。在编队飞行场景中，尾流涡旋行为比传统的单架飞机情况复杂、混乱且多样，并且非常敏感地取决于编队几何形状，即两架飞机的横向和垂直偏移。尽管在各种编队飞行场景中尾流涡旋行为的个案变化很大，但涡旋消散后的最终羽流尺寸通常与单架飞机场景有很大不同。羽流深约 170 至 250 米，宽约 400 至 680 米，而一架 A350/B777 飞机将产生 480 米深和 330 米宽的羽流。因此，编队飞行羽流没有那么深，但它们更宽，因为涡流不仅垂直传播，而且沿翼展方向传播。两种不同的 LES 模型已被独立使用，并显示出一致的结果，表明研究结果的稳健性。值得注意的是，二氧化碳排放只是航空气候影响的一个因素，还有其他几个因素，如凝结尾迹、水蒸气和氮氧化物的排放，这些都会受到编队飞行的影响。因此，我们还强调了年轻编队飞行凝结尾迹与经典凝结尾迹在冰微物理和几何特性方面的差异
等离子场的远场Petahertz采样
摘要：金属纳米结构对光学激发的响应导致局部表面等离子体（LSP）生成，并在例如量子光学和纳米光子学中驱动纳米级场限制驱动应用。Terahertz域中的现场采样对追踪此类集体激发的能力产生了巨大影响。在这里，我们扩展了此类功能，并在更相关的Petahertz域中对LSP进行直接采样。该方法允许以亚周期精度测量任意纳米结构中的LSP场。我们演示了胶体纳米颗粒的技术，并将结果与有限差分的时间域计算进行了比较，这表明可以解决等离子体激发的堆积和逐步化。此外，我们观察到了几个周期脉冲的光谱阶段的重塑，并通过调整等离激元样品来证明临时脉冲成型。该方法可以扩展到单个纳米系统，并应用于探索亚周期现象。关键字：等离激光，等离子体动力学，金纳米颗粒，Petahertz现场采样■简介
基于傅里叶的替代模型中的窗口补偿...
摘要 — 本文展示了如何在每次相位随机化之后添加第二步窗口来降低基于傅里叶的替代分析中的错误拒绝率。窗口技术减少了傅里叶级数中周期性扩展数据序列边界处的不连续性。然而，它们增加了时间域非平稳性，从而影响替代分析。这种影响对于短低通信号尤其成问题。将相同的窗口应用于替代数据允许具有相同的非平稳性。该方法通过蒙特卡罗模拟在 1 阶自回归过程零假设上进行测试。以前的方法无法同时对左侧和右侧测试产生良好的性能，对双边测试更是如此。结果表明，新方法对于单侧测试和双边测试都是保守的。为了证明所提出的窗口方法在现实环境中是有用的，在这篇扩展论文中，它被应用于 EEG 诊断问题。数据集包含 15 名受试者的 EEG 测量数据，这些受试者分为三组：注意力缺陷障碍主要为多动冲动型 (ADHD)、注意力缺陷障碍主要为注意力不集中型 (ADD)；焦虑症和注意力脆弱型 (ANX)。统计和机器学习 (朴素贝叶斯) 方法均被考虑。平均短窗口 SA (MSWSA) 被用作信号特征，并研究了其相对于窗口系统的性能。主要发现是：(i) MSWSA 特征对于 ADD 的变异性小于对于 ADHD 或 ANX 的变异性，(ii) 所提出的窗口方法降低了 SA 特征的偏差和非正态性，(iii) 使用所提出的方法和朴素贝叶斯分类器，通过留一交叉验证将 ADD 与 ADHD 和 ANX 区分开来的成功率为 93%，以及 (iv) 如果没有所提出的窗口系统，新特征不可能产生有趣的结果。