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土耳其凯恩斯主义储蓄函数分析...
本研究的目的是测试凯恩斯主义储蓄函数对土耳其经济的影响。为了实现这一目标，我们利用了凯恩斯提出的基本储蓄函数，并使用了 1985 年至 2021 年土耳其经济的数据。模型中储蓄的决定因素包括人均 GDP、所得税率、存款利率和通货膨胀率。模型中选择的变量与文献一致。实证分析确定最合适的方法是自回归分布滞后 (ARDL) 方法。根据进行的实证分析，人均 GDP 和存款利率的增加会导致储蓄金额的增加。另一方面，税率和通货膨胀率的增加会减少储蓄金额。根据研究结果，凯恩斯主义储蓄函数适用于 1985 年至 2021 年的土耳其经济。
8116A 50MHz 可编程脉冲/函数发生器...
仪器背面贴有序列号牌（图 1-1 和图 1-2）。前四位数字仅在仪器发生重大修改时才会更改，后五位数字按顺序分配给仪器。本手册直接适用于标题页上引用序列号的仪器。对于序列号较高的仪器，请参阅附录 C 中的手册变更表。为了使本手册保持最新，惠普建议您定期索取最新的手册变更补充，方法是引用本手册的部件号和印刷日期，这两者都出现在标题页上，
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
i-motif DNA：识别，形成和细胞函数
＃这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*通信：wzhang25@njau.edu.cn（W.L.张）。抽象的i-motif（im）是一种四链（或四链体）DNA结构，它折叠了胞嘧啶（C） - 富序列。ims可以在体外的许多不同条件下折叠，这为它们在活细胞中形成的道路铺平了道路。被怀疑，IMS在各种DNA交易中起关键作用，特别是在基因组稳定性，基因转录和翻译，DNA复制，端粒和丝粒功能以及人类疾病的调节中起关键作用。我们在这里总结了用于评估IMS体外折叠的不同技术，并概述了影响其体内形成和稳定性的内部和外部因素。因此，我们描述了IM的可能生物学相关性，并提出了将其用作生物学目标的方向。关键字i -Motifs，方法论，基础修改，内部和外部条件，生物学意义突出显示 - 不同方法和分子工具的组合对于询问
在体重的代数免疫力上完全平衡函数
摘要。在本文中，我们研究了权重的代数免疫（AI）完美平衡（WPB）函数。在以前文献中显示了两类WPB函数的AI的下限后，我们证明了WPB N-可变量函数的最小AI是恒定的，对于N≥4的2。然后，我们在4个变量中计算WPB函数的AI的分布，并估计8和16个变量中的一个。对于N的这些值，我们观察到绝大多数WPB函数具有最佳的AI，并且我们无法通过随机采样来获得AI-2 WPB函数。最后，我们解决了具有有界代数免疫力的WPB函数的问题，从[GM22C]利用了构造。特别是我们提出了一种以最小AI生成多个WPB函数的方法，并且我们证明[GM22C]中表现出高非线性的WPB函数也具有最小的AI。我们以构造为WPB功能提供了较低的AI，并以AI至少N/ 2- log（n） + 1的所有元素为例。
模拟Sigmoid函数及其近似导数的设计方法
摘要 — 在本文中，我们建议使用模拟电路实现 S 型函数，该函数将用作多层感知器 (MLP) 网络神经元的激活函数，以及其近似导数。文献中已经提出了几种实现方法，特别是 Lu 等人 (2000) 的实现方法，他们提供了采用 1.2 µ m 技术实现的可配置简单电路。在本文中，我们展示了基于 Lu 等人的 S 型函数电路设计，使用 65 nm 技术以降低能耗和电路面积。该设计基于对电路的深入理论分析，并通过电路级模拟进行验证。本文的主要贡献是修改电路的拓扑结构以满足电路所需的非线性响应以及提取所得电路的直流功耗。索引词——激活函数、模拟 CMOS 电路、近似导数、反向传播、多层感知器、S 型函数。
缩放哈希函数原像的量子搜索
摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现，以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索，其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法，该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明，与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用，与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比，需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵，表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值，这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后，我们表明，基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
空间的多维参数空间划分...
数值模拟通常用于理解给定时空现象的参数依赖性。对多维参数空间进行采样并运行相应的模拟将产生大量时空模拟运行的集合。分析集合的主要目的是将多维参数空间划分（或分割）为具有相似行为的模拟运行的连通区域。为了促进这种分析，我们提出了一种用于多维参数空间分区的新型可视化方法。我们的可视化基于超切片器的概念，它允许不失真地查看参数空间段的范围和转换。对于参数空间内的导航，支持与参数空间样本的 2D 嵌入（包括它们的段成员资格）的交互。通过分析集合模拟运行的相似性空间，以半自动方式生成参数空间分区。相似模拟运行的集群会诱导参数空间分区的段。我们将参数空间分区可视化与集成模拟运行的相似空间可视化相链接，并将它们嵌入到交互式可视化分析工具中，该工具支持对时空模拟集成的所有方面的分析，其总体目标是分析参数空间分区。然后可以对分区进行可视化分析和交互式细化。我们将我们的方法与其他方法进行了比较，并与来自三个不同领域的案例研究中的专家一起对其进行了评估。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
基于 LIFI 的空间参数监测系统
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