XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System函数的
量子单向函数的存在性
需要量子操作或涉及量子态的函数称为量子函数。量子 OWF 的概念最早在 [4,12] 中提出。Nikolopoulos [21] 提出了一个量子陷门函数，通过单量子比特旋转实现经典到量子的映射。该函数将任意 n 位字符串映射到一个量子比特。虽然该设计可以用来构造量子公钥密码体制，但显然它不符合量子单向函数的标准：设任意两个输入 x 1 和 x 2 对应的输出分别为 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，通过交换检验比较 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，不可能得到小于 n − c 的错误概率。受BB84量子密钥分发协议[2]的启发，我们引入一种新的经典到量子单向函数，将经典信息映射到量子态，并表明所提出的函数满足量子单向函数的性质，从而证明了量子单向函数的存在。
基于线性回归的算法仍可以成功识别微生物官能团，尽管生态函数的非线性
微生物群落在各种环境中起关键作用。预测它们的功能和动力学是微生物生态学的关键目标，但是这些系统的详细描述可能是非常复杂的。一种处理这种复杂性的方法是诉诸于更粗糙的表示。几种方法试图以数据驱动的方式识别微生物物种的有用群体。最近的工作在从头发现时，使用像线性回归这样简单的方法来预测给定功能的粗略表示，对多个物种甚至单个这样的群体（Ensemble-Biterient优化（EQO）方法）进行了一些经验成功。将社区功能建模为单个物种贡献的线性组合似乎很重要。但是，确定生态系统的预测性过度的任务与预测功能的任务不同，并且可以想象，前者可以通过比后者更简单的方法来完成。在这里，我们使用资源竞争框架来设计一个模型，在该模型中，要发现的“正确”分组是良好的定义，并使用合成数据来评估和比较基于回归的三种方法，即先前提出的两个和我们介绍的两个方法。我们发现，即使函数明显非线性，基于回归的方法也可以恢复分组。该多组方法比单组EQO具有优势。至关重要的是，模拟器（线性）方法的表现可以胜过更复杂的方法。
交换关联函数的层次结构在计算岩盐和闪锌矿半导体晶格热导率中的应用
晶格热导率（κL）是晶体固体的一个重要特性，对热管理、能量转换和热障涂层具有重要意义。基于密度泛函理论（DFT）的计算工具的进步使得能够有效利用基于声子准粒子的方法来揭示各种晶体系统的潜在物理原理。虽然高阶非谐性通常用于解释晶体中的异常传热行为，但DFT中的交换关联（XC）函数对描述非谐性的影响却在很大程度上被忽视了。XC 函数对于确定 DFT 描述固体和分子中电子/离子之间相互作用的准确性至关重要。然而，固体物理中大多数XC泛函主要侧重于计算只需要原子偏离平衡态很小位移（在谐波近似内）的性质，如谐波声子和弹性常数，而非谐性则涉及较大的原子位移。因此，对于XC泛函来说，在非谐性水平上准确描述原子相互作用更具挑战性。本研究采用多种XC泛函,如局部密度近似(LDA)、Perdew-Burke-Ernzerhof(PBE)、固体和表面的修正PBE(PBEsol)、优化的B86b泛函(optB86b)、修正的Tao-Perdew-Staroverov-Scuseria(revTPSS)、强约束和适当范数泛函(SCAN)、正则化SCAN(rSCAN)和正则化恢复SCAN(r2SCAN)以及不同的扰动阶数,包括谐波近似内的声子(HA)加三声子散射(HA+3ph)、用自洽声子理论计算的声子(SCPH)加三声子散射(SCPH+3ph)、SCPH声子加三声子和四声子散射,系统地研究了16种具有岩盐和闪锌矿结构的二元化合物的室温κL。 (SCPH+3,4ph)。结果表明，XC 函数与扰动阶表现出强纠缠，计算出的 κ L 的平均相对绝对误差 (MRAE) 受 XC 函数和扰动阶的强烈影响，导致误差抵消或放大。在 HA+3ph 级别的 revTPSS (rSCAN)、在 SCPH+3ph 级别的 SCAN (r 2 SCAN) 和在 SCPH+3,4ph 级别的 PBEsol (rSCAN) 中实现了最小 (最大) MRAE。在这些函数中，PBEsol 在最高扰动阶下表现出最高的精度。SCAN 相关函数表现出中等精度，但存在数值不稳定性且计算成本高的问题。此外，所有 XC 函数都识别出了四次非谐性对岩盐和闪锌矿结构中 κ L 的不同影响，这归因于这两种结构中不同的晶格非谐性。这些发现对于选择合适的泛函来描述非谐声子提供了有价值的参考，并为高阶力常数计算提供了见解，有助于开发更精确的固体材料XC泛函。
指数积分器中线体函数的方向分裂...
vec是将输入矩阵的列堆叠在单个向量中的操作员。具有Kronecker和结构的系统在应用线路方法上近似于在张量产品域和适当的边界条件上定义的部分微分方程（PDE）的解时，通常也会出现。的确，在众所周知的抛物线方程（例如Allen-Cahn，Brusselator，Gray-Scott，Advection-Affection-Exfusion-Reaction [8，10]或Schrödinger方程[6]）的空间中，我们获得了ODES的大僵硬系统（1）。一旦给出了系统（1），就可以使用许多技术来及时整合它，尤其是我们对指数积分器的应用感兴趣[19]。实际上，它们是执行所需任务的重要方法，因为它们享有有利的稳定性，使它们适合在僵硬的制度中工作。这些方案需要计算矩阵指数和向量上的指数状矩阵函数（所谓的线体函数）的作用。它们是定义的，对于通用矩阵x∈Cn×n，为
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
自主停车的TD3中损失函数的比较分析
自主停车是一种革命性的技术，它随着深度强化学习的兴起，尤其是双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法（TD3），它改变了汽车行业。尽管如此，由于Q值估计的偏见，在确定在特定状态下采取的行动的良好时，TD3的鲁棒性仍然是一个重大挑战。为了研究这一差距，本文分析了TD3中的不同损失函数，以更好地近似真正的Q值，这对于最佳决策是必不可少的。评估了三个损失功能；平均平方错误（MSE），平均绝对误差（MAE）和HUBER损失，通过模拟实验进行自动停车。结果表明，HUBER损失的TD3具有最高的收敛速度，而最快的演员和批评损失收敛。发现Huber损失函数比孤立使用的MSE或MAE这样的损耗函数更强大，更有效，这使其成为TD3算法中现有损失函数的合适替代。将来，当估计的Q值代表以特定状态采取行动的预期奖励的估计Q值时，将使用Huber损失的TD3用作解决TD3中高估问题的基本模型。
咪唑丙酸作为T细胞函数的潜在调节剂
T-Cell Types and Functions ................................................................................................................................... 6 T-Cell Signaling Cascades ...................................................................................................................................... 7
温度特性近似函数的选择对功率MOSFET热阻测量结果的影响
本文描述了研究结果，说明了确定结温过高的方法和选择用于测量功率 MOS 晶体管热阻过程中的近似测温特性函数对测量结果的影响。研究涉及使用间接电学方法进行的测量。介绍了三种确定晶体管结温过高的方法，分别使用近似测温特性的线性函数和非线性函数。比较了使用每种方法获得的热阻测量结果。还分析了因选择所考虑的方法而导致的测量误差。
可学习函数的组合稀疏性
神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。
基于复合切换李雅普诺夫函数的直流控制...
摘要：可再生能源在追求可持续和环保的电力解决方案中发挥着关键作用。它们在提供环境效益的同时，也带来了固有的挑战。光伏系统依赖于周围条件，风力发电系统要应对变化的风速，燃料电池既昂贵又低效。此外，可再生能源 (RES) 注入的能量表现出不可预测的行为。为了解决这些问题，研究人员采用了各种电力电子设备和转换器，如逆变器、电能质量滤波器和 DC-DC 斩波器。其中，DC-DC 转换器因有效调节直流电压和提高 RES 效率而脱颖而出。精心选择合适的 DC-DC 转换器，再加上高效的控制技术，会显著影响整个电力系统的性能。本文介绍了一种设计 DC-DC 转换器开关控制器的新方法，专门用于可再生能源系统。所提出的控制器利用复合切换李亚普诺夫函数 (CSLF) 的强大功能来提高 DC-DC 转换器的效率和性能，解决可再生能源带来的独特挑战。通过全面的分析和仿真，本研究证明了该控制器在优化电力传输、提高稳定性和确保在各种可再生能源环境中可靠运行方面的有效性。此外，还介绍了小型 DC-DC 转换器实验的结果，以确认和验证所提方案的实际适用性。