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遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
用Mittage-Leffler内核分析葡萄糖胰岛素胰高血糖素系统用于I型糖尿病
在本文中，我们提出了一个分数数学模型，以通过使用分形分数算子的广义形式来解释胰高血糖素在维持人体葡萄糖水平中的作用。结果的存在，界限和积极性是由固定点理论和Lipschitz的生物学可行性构建的。此外，处理了Lyapunov的第一个衍生功能的全球稳定性分析。分数系统系统的数值模拟是在lagrange插值的帮助下得出的。在不同初始条件下的正常和1型糖尿病的结果得出，这支持了理论观察。这些结果在闭环设计的意义上在葡萄糖 - 胰岛素 - 葡聚糖系统中起着重要作用，这有助于开发人工胰腺来控制社会中的糖尿病。
对媒介传播感染的非直集动力学建模，并非非局部和非核心内核
媒介传播的感染因其广泛影响以及预防，控制和治疗工作所需的大量资源，对全球卫生系统和经济体造成了重大负担。在这项工作中，我们为矢量传播感染的传输动力学制定了数学模型，并通过Atangana-Baleanu衍生物的疫苗接种作用。该模型的解决方案是正面的，并且对于状态变量的正初始值而言。我们介绍了分析模型分析的基本概念和理论。使用下一代矩阵方法，我们确定由R 0表示的阈值参数。分析了系统在无病平衡处的局部渐近稳定性。为了确定所提出模型的解决方案的存在，我们采用了定点理论。开发了一种数值方案，以在不同的输入参数下可视化系统的动态行为。数值模拟是为了说明这些参数如何影响系统的动力学。结果突出了影响媒介传播疾病的传播和控制的关键因素，从而提供了对预防和缓解策略的见解。
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/b\b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日
摘要。机器学习（ML）和算法信息理论（AIT）从不同的角度探讨了复杂性。我们通过通过稀疏内核流的方法对学习内核，内核岭回归中学习核的问题，在数据中学习核的问题，探索AIT和内核方法之间的接口（在ML中普遍存在）。特别是，通过查看最小描述长度（MDL）和机器学习（RML）的正则化之间的差异和共同点，我们证明稀疏核流的方法是采用自然的方法，可以从数据中学习内核。这种方法与MDL原理保持一致，比现有对交叉验证的依赖更加强大的理论基础。该研究表明，得出稀疏的内核流不需要统计方法。取而代之的是，人们可以直接参与代码长度和复杂性，这是AIT中心的概念。因此，这种方法为使用AIT的工具重新制定机器学习算法打开了大门，目的是为它们提供更扎实的理论基础。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。
6-68801-01修订版W Stornext 7兼容性指南
•列出的Windows Service Pack级别，指示受支持的版本。“ dot”发行，例如Windows 8.1，除非被召唤，否则不支持。RedHat Enterprise Linux在更新级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Suse Enterprise Linux在服务包级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Debian支持在X.Y发行级别的水平上指定。Ubuntu支持在X.Y.Z发行级别的级别上指定。
![arxiv：2501.16165v1 [cs.cr] 2025年1月27日](/simg/1\171f982992eecabd89c58411b5c551f1b9e106a4.webp)
arxiv：2501.16165v1 [cs.cr] 2025年1月27日
摘要操作系统（OS）内核是模式计算中的基础，尤其是随着不同计算设备的扩散。但是，其发展也带来了可能导致严重安全漏洞的漏洞。与用户空间模糊相比，用来发现这些漏洞的技术是一种用于发现这些漏洞的技术。这些包括配置测试环境并解决内核和模糊过程固有的状态的复杂性。尽管安全界引起了人们的兴趣，但仍然缺乏对内核模糊的全面理解，阻碍了该领域的进一步进步。在本文中，我们介绍了第一个专门用于OS内核模糊的系统研究。首先总结了2017年至2024年之间从顶级场所进行99项学术研究的进展。之后，我们引入了一个基于舞台的模糊模型和一种新颖的模糊分类法，该模型突出了内核模糊特有的九种核心功能。根据定性评估标准，对这些功能与它们相应的方法学方法进行了检查。我们的系统化确定了满足功能要求的挑战，并提出了潜在的技术解决方案。fi-Nelly，我们概述了指导即将进行的内核安全研究的有希望和实用的未来方向，部分支持了我们案例研究的见解。
