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加密审查
摘要：我们制定并朝着证明弱宇宙审查猜想的量子版本迈出了两大步。我们首先证明“密码审查”：一个定理，表明当全息 CFT 的时间演化算子在某些代码子空间上近似为伪随机（或 Haar 随机）时，则在相应的体对偶中一定存在事件视界。这个结果提供了一个一般条件，保证（在有限时间内）事件视界的形成，同时对全局时空结构做最少的假设。我们的定理依赖于最近量子学习不可行定理的扩展，并使用伪随机测量集中的新技术来证明。为了将此结果应用于宇宙审查，我们将奇点分为经典、半普朗克和普朗克类型。我们说明经典和半普朗克奇点与近似伪随机 CFT 时间演化兼容；因此，如果此类奇点确实近似伪随机，那么根据密码审查，它们在不存在事件视界的情况下不可能存在。该结果提供了一个充分条件，保证了关于量子混沌和热化的开创性全息结果（其普遍适用性依赖于视界的典型性）不会因 AdS/CFT 中裸奇点的形成而失效。
2008 年 6 月 30 日星期一上午 8:40 至...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸非典型性大规模搁浅的证据表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会伤害动物。
JHEP01（2025）122
摘要：我们为证明弱宇宙审查制度猜想的量子版本而制定并迈出了两个大步。我们首先证明了“密码审查制度”：一个定理表明，当全息CFT的时间演化操作员在某些代码子空间上大约是伪数（或HAAR随机）时，相应的散装dual中必须有事件范围。此结果提供了一种一般条件，可以保证（在有限的时间）事件地平线形成，对全局时空结构的假设最少。我们的定理依赖于近期量子学习的扩展，而无需定理，并使用伪和测量浓度的新技术证明。将此结果应用于宇宙审查制度，我们将奇异性分开为古典，半普兰克和普朗克类型。我们说明经典和半普兰克奇异性与大约伪CFT时间演变兼容。因此，如果这种奇异性确实是伪造的，则通过加密审查制度，在没有事件范围的情况下它们就不可能存在。该结果提供了足够的条件，可以保证量子混乱和热化的精确全息结果（其一般适用性依赖于地平线的典型性）不会因ADS/CFT中的裸奇异性形成而无效。
尸体马拉维人种群中脑动脉动脉动脉脑的解剖变异和形态学特性
背景：对脑电动杆菌的解剖结构（CAC）的了解对于理解其作为附带灌注和压力均衡的动脉吻合结构的作用很重要，并且可以解释观察到的跨种群神经血管疾病患者的变化。这项研究旨在了解马拉维人口中CAC的解剖结构和形态计量学特性。材料和方法：在医疗法律尸检期间，最近24种黑人马拉维人尸体收集大脑。使用位于距大脑底部30厘米高的相机拍摄的CAC的照片。全圈属性和分段容器参数，注意完整性，典型，对称性和节式容器直径和长度。结果：在69.57％的CAC中发现了完整的圆形配置。典型的37.5％是典型的典型性患病率为26.09％。血管不对称性。有7例血管植物和12例血管发育不全。后验交通动脉（PCOA）是最大的（12个变化），最宽（7.67 mm）和最长（27.7毫米）的血管，而前交通动脉（ACOA）是最短（0.78 mm）。在这项研究中，ACOA和PCOA都是最狭窄的血管（0.67 mm）。CAC变化似乎与不同人群中观察到的变化相似。（Folia Morphol 2021; 80，4：820–826）结论：马拉维人群中存在CAC的解剖学变化，应在临床实践中考虑。
kiselev-ads黑洞中的光子轨道和相变。
这项研究的目的是阐明典型的暗能量如何通过考虑在Finsler-Hayward几何形状的框架内考虑不同种类的吸积作用，从而影响黑洞的阴影。我们探讨了Finsler参数（𝜂）和典当参数（𝜔）对黑洞基本特性的影响，例如其视野，光子球和冲击参数。通过检查黑洞阴影（包括光子环和阴影强度）的观察到的特征，我们分析了典型性如何在物质积聚的不同情况下影响这些特征。从事件地平线望远镜中利用观察数据，仅关注诸如SGR A*和M87*的天体，我们缩小了芬斯勒参数（𝜂）的范围（在我们浸入Quintessence Infessence Infused的Finsler Finsler Hayward Hayward黑洞模型中）。通过将我们的发现与诸如Finsler Schwarzschild的模型进行比较，有或没有少量的Finsler Hayward黑洞，我们观察到，Black Hole的阴影上的挑选性影响超过了效果归因于规律性。这项研究有助于我们对芬斯勒参数和深色能量的精髓的洞察力，在不同的吸积环境中塑造了黑洞的阴影，从而阐明了它们的复杂性质和行为，尤其是在Finsler Hayward几何形状的背景下。
![arXiv:2008.13278v1 [cs.AI] 2020 年 8 月 30 日](/simg/9\92e26a4c8aa8cd35f6743e8c6e2f787de640e466.png)
arXiv:2008.13278v1 [cs.AI] 2020 年 8 月 30 日
条件逻辑起源于哲学逻辑。Lewis [ 21 , 23 ] 首次对它们进行了研究，以形式化假设和反事实推理（如果 A 是事实，则 B ），而这些推理无法通过经典逻辑的实质含义来捕捉。从 80 年代开始，它们开始被计算机科学和人工智能所考虑，并为非单调和常识推理提供了公理基础 [ 8 , 19 ]。特别是，常识推理的优先方法 [ 19 , 20 ] 最近已扩展到描述逻辑，以处理本体中的继承异常，允许非严格形式的包含，称为典型性或可废止包含（即条件），具有不同的优先语义 [ 10 , 4 ] 和闭包构造 [6,5,13,24]。在本文中，我们考虑了最近为 EL ⊥ 系列的轻量级描述逻辑引入的“概念感知”多偏好语义 [ 15 ]，它考虑了对不同概念的偏好，并将它们集成到优先语义中。为了支持这种语义的合理性，我们表明它可以用于提供自组织映射的逻辑语义 [ 18 ]。自组织映射 (SOM) 已被提议作为解释类别泛化背后的心理机制的可能候选者。它们是心理学和生物学上合理的神经网络模型，可以在有限接触正面类别示例后进行学习，而无需任何对比信息。我们表明，自组织映射中的类别泛化过程会产生一个多偏好模型，其中偏好关系与每个概念（每个学习类别）相关联，并将偏好组合成一个全局
量子信息第10章量子香农理论
10 量子香农理论 1 10.1 香农入门 1 10.1.1 香农熵和数据压缩 2 10.1.2 联合典型性、条件熵和互信息 4 10.1.3 分布式源编码 6 10.1.4 噪声信道编码定理 7 10.2 冯·诺依曼熵 12 10.2.1 H ( ρ ) 的数学性质 14 10.2.2 混合、测量和熵 15 10.2.3 强次可加性 16 10.2.4 互信息的单调性 18 10.2.5 熵和热力学 19 10.2.6 贝肯斯坦熵界限20 10.2.7 熵不确定关系 21 10.3 量子源编码 23 10.3.1 量子压缩：一个例子 24 10.3.2 总体而言的舒马赫压缩 27 10.4 纠缠浓缩和稀释 30 10.5 量化混合态纠缠 35 10.5.1 LOCC 下的渐近不可逆性 35 10.5.2 压缩纠缠 37 10.5.3 纠缠一夫一妻制 38 10.6 可访问信息 39 10.6.1 我们能从测量中了解到多少信息？ 39 10.6.2 Holevo 边界 40 10.6.3 Holevo χ 的单调性 41 10.6.4 通过编码提高可区分性：一个例子 42 10.6.5 量子信道的经典容量 45 10.6.6 纠缠破坏信道 49 10.7 量子信道容量和解耦 50 10.7.1 相干信息和量子信道容量 50 10.7.2 解耦原理 52 10.7.3 可降解信道 55
通过同时解码量子网络信息理论
用于证明经典网络信息理论中内界的重要技术工具是所谓的典型典型性引理[1，2]。同样重要的是，但通常不强调的是内部绑定证明中使用的隐式联合和交叉参数。对于量子通道，证明可以承受联合和相交参数的联合典型引理是一个很大的瓶颈。由于这种瓶颈，经典网络信息理论中的许多内部界限迄今无法扩展到量子设置。信息理论中最内在的界限首先是在许多独立和相同分布（IID）的传统环境中证明的。最近，注意力已转移到仅一次仅使用一次经典或量子通道的单发环境中证明内在界限。这是最通用的设置。的目的是证明良好的单发内边界，当局限于渐近IID和渐近非IID（信息频谱）设置时，理想地产生了最著名的内部边界。在一次性环境中，联合和交叉参数的重要性增加，通常需要明确。这是因为在渐近IID设置中经常使用的时间共享技术不适用于一次性设置。换句话说，单次设置迫使我们为多发通道寻找所谓的同时解码器。同时解码器的内部结合分析通常使用联合和相互参数。
XdeCompo：卷积神经网络中的可解释分解方法用于肿瘤图像分类
摘要：在各种肿瘤类型中，大肠癌和脑肿瘤仍然被认为是世界上最严重和致命的疾病之一。因此，许多研究人员致力于提高诊断医学机器学习模型的准确性和可靠性。在计算机辅助诊断中，在处理具有不足数据注释的数据集时，自我监督学习已被证明是一个有效的解决方案。但是，医疗图像数据集经常患有数据违规性，使识别任务更具挑战性。班级分解方法通过简化数据集的类边界的学习，为这个具有挑战性的问题提供了强大的解决方案。在本文中，我们提出了一个称为XdeCompo的强大自我监督模型，以提高功能从借口任务到下游任务的可传递性。XdeCompo是基于基于基于繁殖的类别分解而设计的，以有效鼓励在下游任务中学习阶级边界。XdeCompo具有可解释的组成部分，可以突出重要的像素，这些像素有助于分类，并解释了类分解对改善提取特征专业的影响。我们还探讨了XdeCompo在处理不同医学数据集的典型性，例如用于大肠癌和脑肿瘤图像的组织病理学。定量结果表明，CRC和脑肿瘤图像的高精度分别为96.16％和94.30％的XdeCompo的鲁棒性。XdeCompo与其他模型相比，在不同的医学图像数据集中证明了其概括能力，并在不同的医学图像数据集中实现了高分类精度（无论是定量还是质量上）。已使用后可解释的方法来验证特征可传递性，并证明了高度准确的特征表示。
超图：说明临床图片
引言超图是一种广泛的写作趋势，有时会加上过度狂热和非典型性，完成了Waxman和Geschwind在1975年在颞叶癫痫患者的发作阶段中描述的综合征。然而，与精神分裂症精神病相比，通常在右半球中，任何颞骨病变都可能引起。客观对临床肿瘤病变的横向显着性审查，强调了（联合国）特定的超图，此前案例报告了患有超毛和精神分裂症精神病患者的病例报告。方法分析患者的临床记录和PubMed评论，使用超毛病，癫痫和精神病作为关键字。结果，我们报告了一名74岁男性因敏捷而被录取。患者在20多岁的脑损伤中患有脑外伤，左颞癫痫。他生活在psy-Chiatric Asylum中，近40年，诊断为精神分裂症，表现出极大的非典型性行为。被跨机构化为社区护理所在地后，他解脱了脑膜脑炎，导致药物变化和行为复发。他表现出粘度，间接性，独白，正式情绪和正常认知。他写了大量的文章，例如列出了著名神职人员和政治的各种类别和信件的列表。他的日记是出于说明目的的扫描。披露利息的作者尚未提供其竞争利益的声明。结论超毛病是一种罕见但容易发现的症状，值得临床医生的关注，尤其是在精神分裂症精神病和颞癫痫之间的鉴别诊断中。