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World File Search System分解
介导的环呼定分解聚合：合成...
摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分，因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯（Chris Watkins）论文中引入了。在原始表格公式中，目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案，从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中：在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构，其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域，但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件，甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明，只要函数类是线性的，并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式，并且具有足够小的ε。此外，在这些条件下，就界限参数估计而言，Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
带有应用程序的图表的边缘集的常规分解
Szemer´edi规律性引理是图理论中最强大的工具之一。引理于1978年出版[30]，尽管Szemer´edi早些时候已经使用了较弱的版本来证明Erd˝os-tur´an猜想[14，29]。从那以后，引理及其后果在图和超图理论，数字理论，代数，几何和计算机科学中发现了一些应用。我们仅考虑本文中的简单图，即没有循环，没有多个边。给定图G =（v，e）和数字ε∈（0，1），规则性引理可以断言V可以将V分为K≤n（ε）子集V 1∪。。。v k和另一组v 0 = v - （∪i v i），使得g [v i，v j]为ε-指标（大致说明，这意味着近似随机性；我们将在下一节中定义此概念），每1≤i=j≤k，除了在大多数εk2 iNdice，| V 0 | ≤εn和| V I | =（n - | v 0 |） /k，每1≤i≤k。在Szemer´edi的规律性引理的原始证据中，零件数量的阈值N（ε）是高度O（ε-5）的塔。正如Gowers在[21]中证明的那样，这种塔式的结合通常是不可避免的。更确切地说，有一些图形必须至少为高度ω（ε-1 /16）的塔。conlon和Fox [5]进一步改善了下限到ω（ε -1）。这显示了主要缺点
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
为什么网络分解应该出现在您的下一个 RFP 中
DriveNets 是大规模分解式网络解决方案领域的领导者。DriveNets 成立于 2015 年，致力于现代化服务提供商、云提供商和超大规模运营商的网络构建方式，简化网络运营，提高大规模网络性能，并改善其经济模式。DriveNets 的解决方案（Network Cloud 和 Network Cloud-AI）将超大规模云的架构模型调整为电信级网络，并通过标准白盒的共享物理基础设施支持任何网络用例（从核心到边缘再到 AI 网络），从根本上简化了网络运营，并通过超大规模弹性提供电信级性能和可靠性。DriveNets 的解决方案目前已部署在全球最大的网络中。
自旋极化电子动力学增强水分解......
摘要：本文对钇铁石榴石 (Y 3 Fe 5 O 12 , YIG) 和赤铁矿 ( α -Fe 2 O 3 ) 光催化分解水的性能进行了详细的光谱和动力学比较。尽管电子结构相似，但 YIG 作为水氧化催化剂的性能明显优于赤铁矿，光电流密度提高了近一个数量级，法拉第效率提高了两倍。通过超快、表面敏感的 XUV 光谱探测电荷和自旋动力学表明，性能增强的原因在于 1) 与赤铁矿相比，YIG 中的极化子形成减少；2) YIG 中催化光电流的固有自旋极化。线性 XUV 测量表明，与赤铁矿相比，YIG 中表面电子极化子的形成显著减少，这是由于 YIG 中位点相关的电子-声子耦合在光激发时导致自旋极化电流。使用 XUV 磁圆二色性直接观察 Fe M 2 、 3 和 OL 1 边缘的表面自旋积累和化学状态分辨率，提供了自旋极化电子动力学的详细图像。总之，这些结果表明 YIG 是高效自旋选择性光催化的新平台。
基于脑电图诊断轻度认知障碍的张量分解方案
轻度认知障碍 (MCI) 是急性阿尔茨海默病的主要阶段，早期发现对于患者及其周围的人至关重要。由于这一轻度阶段没有明显的临床症状，其症状介于正常衰老和严重痴呆之间，因此很难识别。在此，我们提出了一种基于张量分解的方案，用于使用脑电图 (EEG) 信号自动诊断 MCI。提出一种新的投影，它保留电极的空间信息以构建数据张量。然后，使用并行因子分析 (PARAFAC) 张量分解提取特征，并使用支持向量机 (SVM) 将 MCI 与正常受试者区分开来。在两个不同的数据集上测试了所提出的方案。结果表明，基于张量的方法在诊断 MCI 方面优于传统方法，对于第一个和第二个数据集的平均分类准确率分别为 93.96% 和 78.65%。因此，维持信号的空间拓扑结构在 EEG 信号的处理中起着至关重要的作用。
通过整数线性编程有效的最小流量分解
人类青春期的特征是决策和情感调节的一系列变化，这些变化促进了风险和冲动行为。积累的证据表明，在人类青春期中看到的行为和生理转移是由一些灵长类动物共享的，但尚不清楚是否招募了相同的认知机制。我们研究了风险选择，暂时性选择以及对我们最亲密的亲戚黑猩猩的决策结果的发展变化。我们发现，像人类一样，青春期黑猩猩比成年人更具风险。然而，与人类不同，与人类不同，黑猩猩没有表现出暂时性选择的发育变化，尽管与成年人相比，年轻的黑猩猩确实表现出对等待的情绪反应性的升高。比较皮质醇和睾丸激素表明这些生物标志物中与年龄相关的差异，以及选择，情绪反应性和激素的个体差异的模式，也支持风险和选择冲动之间的发展分离。这些结果表明，与黑猩猩共享人类青少年决策的一些核心特征。
超导体 - 触发器零件中的分解性方面
混合超导体 - 触发器设备为固态量子信息处理提供了独特的优势。特别是，自十年前的成立以来，Gatemon Qubit已被证明是一个多功能的实验平台。对于所有类型的Qubits，理解和克服的破坏性是向大规模量子计算进展的重要部分。在本论文中，提出了与GATEMON中的分层有关的三个不同的研究。首先，在有限的磁场中研究了在Inas纳米线中形成的带有完全覆盖的壳的gatemon。在应用领域中调查该系统的是可能存在Majorana零模式的可能性，该模式可用于防止逆转。观察到量子转换频率对磁场的非单调依赖性被观察并解释为破坏性的小公园效应。没有观察到有限的主要耦合（E M）的特征。通过测量值的电荷分散体，将上限放置在E m / h <10mHz时。接下来，研究了纳米诺威氏菌在纳米线gatemon中诱导的奇偶校验切换。准颗粒中毒会导致逆转状态，并且是超导Qubits损失的重要来源。在零磁场时，发现切换在100 ms的时间尺度上发生。随着温度或磁场的增加，切换速率被观察到第一个常数，然后呈指数增加，这与共存非平衡和热准粒子的常规图片一致。在零磁场上缓慢的平价切换对于gatemon连贯时间的未来发展有希望。最后，提出了对基于2DEG的盖特尼人的早期结果，其多个大门接近约瑟夫森交界处。
数字双胞胎：分解功能失调数据的障碍
一个增强数据集，该数据集将这些来源团结起来，并能够吸引许多其他外部资源，例如社交媒体，有可能将见解升级到另一个层次，并确定对公共部门服务的潜在滥用或欺诈性使用。，但它也可以改善生活质量，节省资源并使世界对不断变化的公民需求的反应更加敏感。这个数据会众也可以证明活动的出处。至关重要的是，它可以实现增强的模拟，其潜力只会随着数字双胞胎的生态系统的增长而扩展。
真菌酶的进化用于分解聚合物材料
为了实现对微生物如何分解材料的理解，我们建议开发一个合成的生物学平台，该平台自主会演变出降解聚合物材料的真菌生物。这项工作在用于军事应用的真菌工程领域中的最新技术可以推进现场，从而可以将用户定义的功能设计成真菌生物，而进化的生物可以以加速的速度或容量或能力来执行这些功能。我们提出了一种全面的，全面的方法，针对真菌生物的进化，以增强和利用聚合物材料来代谢。这项工作建立了基本的生物工程策略，以通过Transforme ERP（用于军事环境基本研究计划的转型合成生物学）在ARL开发的合成生物学工具的武器库。有了一套模块化工具，可以开始实现基于合成的能力的全部潜力。