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World File Search System单纯形
优化用于铣削操作的加工参数，
这项研究着重于使用传统设置，下坡单纯形和遗传算法方法优化CNC铣削参数。该研究评估了加工参数（例如降低速度和进料速度）对关键性能指标的影响，包括表面粗糙度，工具磨损，加工时间和整体成本效益。通过使用3D表面和轮廓图，该研究表明，最佳切割速度的范围为40-80 m/min，进料速度从0.1-0.25 mm/牙齿介于0.1-0.25 mm/牙齿中，导致峰值工具寿命约为9-10分钟。遗传算法的表现优于传统设置和下坡单纯词，其单位成本最低为8.50美元，而下坡单纯子的成本为9.00美元，传统设置为11.00美元。收敛分析表明，遗传算法虽然需要更多的迭代，但总体成本较低（约8.50美元），并提供了更好的优化结果。成本分解分析显示，加工和改变工具的成本大幅降低，遗传算法将工具换成本降低至1.50美元，加工成本降至3.50美元，从而带来了最具成本效益的解决方案。这些发现证明了高级优化技术在增强CNC铣削过程，提高加工效率和最小化运营成本方面的有效性。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
高维成分数据的稳健协方差估计及其在微生物群落分析中的应用
现今随着高通量测序技术的飞速发展，微生物群落分析受到越来越多的关注。观测数据具有以下典型特征：高维、成分复杂（处于单纯形状态），甚至由于种类过于丰富而呈现尖峰性和高度偏斜性，这使得传统的相关性分析无法研究微生物种类之间的共现和共排斥关系。在本文中，我们解决了该类数据的协方差估计难题。假设基协方差矩阵位于一类公认的稀疏协方差矩阵中，我们采用文献中称为中心对数比协方差矩阵的代理矩阵，由于维数趋向于无穷大，因此它与真实的基协方差矩阵几乎无法区分。我们为中心对数比协方差矩阵构建了一个均值中位数 (MOM) 估计量，并提出了一种可适应各个条目变化的阈值处理程序。通过施加一个比文献中的亚高斯条件弱得多的有限四阶矩条件，我们推导出谱范数下的最佳收敛速度。此外，我们还为支持恢复提供了理论保证。MOM 估计量的自适应阈值处理程序易于实现，并且在存在异常值或重尾时具有稳健性。进行了彻底的模拟研究，以显示所提出的程序优于一些最先进的方法。最后，我们应用所提出的方法来分析人类肠道中的微生物组数据集。用于实现该方法的 R 脚本可在 https://github.com/heyongstat/RCEC 获得。
使用机器学习对土地沉降引起的洪水风险的评估
Centella Asiatica或Gotu Kola作为大脑补充的历史悠久。gotu kola补充剂是作为液体和干提取物出售的，对年轻一代的吸引力较小。果冻糖果是一种替代剂型，在各个时代都有更好的可接受性。然而，在糖果中使用动物衍生的聚合物，例如猪肉明胶，限制了那些从事素食和清真生活方式的人消费。这项研究旨在探索植物性聚合物葡萄糖素和卡帕 - 卡雷甘南（Kappa-Carrageenan），作为制备Gotu Kola果冻糖果的胶凝剂。制备果冻糖果配方是基于单纯形晶格设计设计的。评估果冻糖果的物理特征包括有组织，重量均匀性，水分含量，pH和弹性。评估了制造过程之前和之后的Gotu Kola的抗氧化活性。结果表明，Kappa-Carrageenan的组合1.33％和葡萄糖甘南6.67％是最佳公式。增加比例的Kappa-Carrageenan降低了果冻弹性和水分含量。添加葡萄糖植物的同时改善了其弹性反应，但水分含量增加。评估果冻糖果中Gotu Kola的抗氧化活性表明，Gotu Kola在生产过程后的抗氧化活性显着降低。原油提取物的IC50最初为129.23 ppm，而果冻后糖果制造，IC50增加到197.49 ppm。关键字：抗氧化剂；葡萄糖曼南； centella susiatica;果冻糖果； Kappa Carrageenan简介这项研究表明，需要改善提取和生产过程以维持GoTu Kola抗氧化活性。
通过模型植物Physcomitrium（Physcomitrella）Patens
crispr-cas9对于包括模型植物Phantcomitrium patens在内的植物中的基因组编辑非常有价值。然而，使用天然Cas9核酸酶进行的大多数编辑事件对应于小插入和缺失，这一事实是一个限制。CRISPR-CAS9碱基编辑器使真核基因组中的单核苷酸的靶向突变，因此克服了这一限制。在这里，我们报告了两个可编程基础编辑系统，以在p中诱导精确的胞嘧啶或腺嘌呤转化。patens。使用胞嘧啶或腺嘌呤碱基编辑器，可以使用高达55％的效率来实现位点特异性的单基碱基突变，而无需脱离靶向突变。使用APT基因作为编辑的记者，我们可以证明两个基本编辑器都可以在单纯形或多重编辑中使用，从而可以生产具有多种氨基酸变化的蛋白质变体。最后，我们设置了一个共同编辑的选择系统，命名为APRT的修改以报告基因靶向（SMART），最多可在p中进行效率高达90％的效率位点基础编辑。patens。这两个基本编辑者将促进p中的基因功能分析。patens，可以通过单个SGRNA碱基编辑或使用多个SGRNA碱基编辑来生产随机诱变的变体来通过单个SGRNA碱基编辑或用于给定基因的植物学演化进行定位编辑。
表皮溶解基因靶向基因的临床观点
表皮分解bullosa（EB）定义了稀有的，遗传性的皮肤脆弱性疾病的子集，这些疾病具有机械性创伤时可变严重程度可变的特征性粘液性泡沫[1]。迄今为止，已将16个不同基因的突变鉴定为EB的根本原因。这些基因主要编码与皮肤和粘膜表皮和皮肤表皮基质基底膜区（BMZ）维持的结构和功能完整性有关的蛋白质。突变导致这些蛋白质的功能降低或功能丧失，不仅损害了组织的稳定性和弹性，而且在某些情况下，关键的细胞过程会影响组织自身修复和维持其障碍功能的能力[2]。在观察到的高表型变异性中反映了该疾病的遗传异质性，范围从轻度局部起泡到伴有几种次要并发症的差异和广义侵蚀。此外，与疾病相关的基因的表达不限于皮肤，而是在其他上皮组织（气遗传，呼吸道和泌尿生殖道）或间充质器官（光滑和骨骼肌）中无处不在。这使EB的全身性疾病更为严重，与Primary多器官介入以及伴随的次要次要外并发症以及显着的发病率和死亡率有关（图1）[3，4]。表皮分解bullosa基于BMZ内的水泡水平，分为四种主要类型，该水平由受影响蛋白的组织定位定义。EB单纯形（EBS），其特征是表皮内泡沫，最常见于KRT5，KRT14和PLEC1中的突变。lamina lucida内的水泡定义为junctional subtype（jeb），主要是由lamb3和col17a1突变引起的。营养不良的EB（DEB）呈现带有皮肤（即亚果皮densa）的泡沫，是由Col7a1的改变引起的。最后，由于
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
W*-代数上的参数模型和信息几何
在经典几何和量子信息几何中，通常处理概率分布或量子态的参数化子集，俗称参数模型。经典背景下的典型例子是高斯概率分布族，在量子背景下的典型例子是量子相干态族。从概念和实践的角度来看，都可能存在物理理论约束，导致只有某些概率分布或量子态才能被建模或物理实现（再想想高斯概率分布和量子相干态），因此证明选择参数模型是合理的。另一方面，从纯数学的角度来看，如果我们想利用标准微分几何的数学形式，就必须选择参数模型[1,43,50]。事实上，可测结果空间上的概率分布空间和等同于复可分希尔伯特空间上的密度算子空间的量子态空间都不具备光滑流形的结构。颇有意思的是，这在有限维中已经发生了：在经典情况下，离散有限结果空间 X n（有 n 个元素）上的概率分布空间可以自然地等同于 R n 中的单位单纯形，后者是带角的光滑流形的典型例子 [54]；在量子情况下，等同于有限维复希尔伯特空间 H 上的密度算子空间的量子态空间，当 dim ( H ) = 2 [ 11 , 35 ] 时，是具有边界的光滑流形，称为布洛赫球；当 dim ( H ) > 2 [ 24 ] 时，是分层流形。在无限维中，考虑到无限维微分几何的技术细节，情况甚至更糟。尽管可以说在经典 [ 64 ] 和量子 [ 42 ] 中都有旨在建立无限维非参数理论的方法，但我们认为它们实际上是参数模型，其中参数位于无限维流形中。事实上，Pistone 和 Sempi [ 64 ] 的开创性工作处理的不是测度空间上整个概率分布空间上的 Banach 流形结构，而是关于给定参考概率测度 μ 相互绝对连续的所有概率分布空间上的 Banach 流形结构。显然，这种选择可以合理地称为概率分布的参数模型。 Jencova [ 42 ] 的工作中也发生了类似的事情，其中 Banach 流形结构不是赋予 W ⋆ -代数 A 上的整个状态空间，而是赋予 A 上的忠实正常状态空间。因此，为了使用标准微分几何的工具，正如在经典几何和量子信息几何中惯常的做法一样 [4、5、51、58、67]，我们必须接受使用参数模型的必要性。经典情况在无限维环境中也得到了彻底和系统的研究 [7-9]，而据我们所知，量子态参数模型的信息几何（特别是在无限维环境中）仍未得到充分探索。这项工作的目的是开始探索这片土地，并以这样一种方式进行，即可以同时处理经典情况和量子情况。关键
Ayoosh Bansal
博士后研究助理2024年10月 - 目前•设计协同的单纯形系统体系结构，利用安全性和关键任务元素之间的合作来增强自主地面和航空车的安全性和性能。•作为合作努力的一部分，包括来自NASA的工业合作伙伴，设计和开发Airtaxisim，这是一种逼真的软件 - 自动乘坐出租车的环境模拟框架。研究生研究助理2017年8月 - 2024年8月•领导多个研究项目，架构系统解决方案，以增强功能安全性，增强系统安全性以及在网络物理和实时系统系统中提高临时可预测性，重点介绍自动层面和空中汽车。•引入了一种新的内存类型，内部不可访问，外部可缓存，授权实时应用程序绕过高速缓存相干机制并减轻内存访问延迟可变性，可选择性地用于共享数据，对私人数据没有影响。在Linux内核和GEM5模拟器上引起的原型降低了52％的最差延迟，对性能的影响可忽略不计。•在处理器内核和硬件加速器之间设计了一个基于刮擦板的合作执行模型，在支持灵活的功能的同时，实现了与整体固定功能硬件加速器的类似能量和延迟效率。•通过开发感知单纯形式，在自动型地面车辆中可验证的感知安全性，这是一种系统体系结构，可在操作设计域内促进可验证的障碍物检测和确定性碰撞避免。使用开放式工业模拟框架对安全保证进行了分析和验证。•适应了通风的感知，同时通过紧密整合低级别的控制以动态确认系统的控制功能，而不是假定静态最差的壳，从而改善了其性能。•认识到缺乏上下文意识的指标用于自动驾驶中的对象检测，创建了风险排名召回。该度量差异基于对象的潜在安全性影响。•tobringsecurityAuditingToreal -Timesystems，创建了省略号。在省点的themerentherentpresplicational -timeApplications，Ellipsis优化了实时应用程序的Linux审核。省略号几乎消除了典型操作期间审核事件损失的可能性，并在保留安全性信息的同时大大减少了审核数据量（> 90％）。•帮助开发了一个用于对象检测神经网络的输入优先级方案，该方案克服了固有的优先倒置和对实时应用程序的安全意识任务计划，从而最大程度地降低了基于后期计划的攻击类的影响。
C 3rd Edition的算法作者Robert Sedgewick
“ C中的算法”指南是一种全包含资源，可为各种算法提供详细的代码。对于需要快速解决编程问题解决方案的个人，本手册是一个有价值的参考点。它从基本的数据结构开始，并详细介绍了高级主题，例如计算几何，图形问题和数学算法。尽管这本书偶尔缺乏严格的分析，但它提供了围绕每种算法功能的明确解释。该指南旨在向读者介绍当今使用的重要计算机算法，同时授予寻求理解它们的个人必不可少的基本技术。它可以用作具有一些编程经验或熟悉计算机系统的学生的教科书，并作为参与开发计算机应用程序的人员的参考。本书包括45个章节，分为八个主要部分：基础，分类，搜索，字符串处理，几何算法，图形算法，数学算法和高级主题。该指南的主要目标是巩固来自不同领域的基本方法，从而为读者提供了可以使用计算机解决的问题的最佳解决方案。一些章节提供了复杂主题的介绍性处理，提供了对算法属性的基本理解，包括优先队列，哈希，单纯形和快速的傅立叶变换。建议读者完全理解所介绍的材料的计算机科学或同等编程经验的一两个先前课程。对C或Pascal等现代编程语言的熟悉是必不可少的，以及对编程系统的基本掌握。这本书假设读者对数学概念有基本知识，但提供了独立的解释来补充其背景中的差距。“ C中的算法”指南为教学目的提供了相当大的灵活性。章节通常可以彼此独立地阅读，从而允许讲师根据其课程要求量身定制材料。，它是学生和专业人士的宝贵资源，这些资源都在寻求有关计算机算法及其应用的全面知识。本书的章节通常会借鉴以前部分的概念。为了根据不同的课程进行定制，可以根据他们的口味和学生的准备，可以选择其45章中的25-30章。文本从有关数据结构和算法的设计/分析的部分开始，该部分是更高级主题的基础。读者可以选择跳过或浏览此介绍性部分。“数据结构和算法”之类的课程可以忽略数学算法，并专注于如何在实现中使用各种结构。“算法的设计和分析”等中级课程可能会强调渐近性能。一些讲师还可以整合补充材料，例如用于“数据结构和算法”课程的基本数据结构，对“算法的设计和分析”的更多数学分析，或用于“软件工具”课程的软件工程技术。本书对所有这些领域都关注，但强调算法本身。它已在全国各地的计算机科学课程中使用，提供了覆盖范围的广度，后来可以在进一步的研究中扩展。有450个练习分为两种类型：大多数测试学生的理解，并要求他们通过示例或应用文本中描述的概念来工作；一些涉及实施算法并进行实证研究以比较它们。本书的重点是实际使用，教授学生可以确保实施和调试有用算法的工具。包括讨论的方法的完整实现以及其操作的描述在一致的示例集上。详细讨论的算法的数字和特征与理论计算机科学和经验结果的联系。相关时提到了实际应用。这本书强调早期学习良好算法，这有助于学生以后应用它们。使用的编程语言是C，可提供Pascal版本。c的可用性和功能被选择，程序可以轻松地翻译成其他语言。必要时讨论语言特征，但不是主要重点。目标是以简单而直接的形式呈现算法，将程序读为周围文本的一部分。这种样式旨在简化实施细节并在整本书中提供一致性。我要对几个为创建本书做出重大贡献的个人和组织表示诚挚的感谢。首先，我承认Sarantos Kapidakis在生产终端纸上提供的宝贵帮助。此外，我想对几位读者的持续问题表示感谢，这促使我继续进行此项目。Addison-Wesley的基思·沃尔曼（Keith Wollman）的支持有助于说服我继续这项工作。戴夫·汉森（Dave Hanson）愿意回答有关ANSI C的问题也非常有帮助。我要感谢Darcy Cotten和Skipplank在制作这本书方面的帮助，以及Steve Beck在印刷软件中识别“最后的错误”。我在算法上的工作受到我在斯坦福大学顾问Don Knuth的教义和著作的极大影响。尽管唐对这项工作没有直接的影响，但他的存在可能是他的存在，这是由于他在建立算法作为科学学科的开创性工作而成为可能的。我非常感谢布朗大学和inria的支持，我在这里做了大部分工作，以及国防分析研究所和施乐帕洛阿尔托研究中心，在访问时我在那里进行了一些其他工作。国家科学基金会和海军研究办公室慷慨地支持了这本书的许多部分的研究。最后，我要感谢Bill Bowen，Aaron Lemonick和Princeton University的Neil Rudenstine在建立学术环境方面的支持，使我能够准备这本书，尽管有许多其他责任。这本书的解决问题的方法是简单而灵活的。他们已经在计算机科学或计算机应用的高级领域参加了专门课程。此外，这本书对于自学或参与开发计算机系统或应用程序程序的人员很有用，因为它包含了各种有用算法的实现和有关其性能特征的详细信息。这本书提供了一个广泛的观点，使其成为该领域的适当介绍。本书的重点在于在计算机科学方面达到最佳性能水平。围绕“软件工具”的课程可能会省略数学和算法方面，而是强调如何将现有实现无缝整合到较大的程序或系统中。另一方面，“算法”课程可能采用调查方法，从多个领域介绍概念。一些讲师可能会选择为所提供的课程补充额外的材料，以适应其特定的教学风格。例如，在有关“数据结构和算法”课程中，可以将额外的重点放在基本数据结构上。对于“算法的设计和分析”，可以进行更多的数学分析；对于“软件工具”，可以更深入地探索软件工程技术。相比之下，本书优先考虑算法本身，同时仍涵盖了设计，分析和实施等各个领域。本书的早期版本已被广泛用于全国各地的大学，通常是计算机科学第二或第三课程或其他课程的补充阅读材料的教科书。我们在普林斯顿大学的经验表明，本书的覆盖范围为学生提供了对计算机科学的极好介绍，后来可以在有关算法，系统编程和理论计算机科学分析的更高级课程中扩展。总共有450次练习，每章之后大约十个练习，通常分为两类。大多数旨在测试学生对文本中涵盖的材料的理解，要求他们通过示例或应用中描述的概念进行工作。一个较小的子集涉及实施和组合算法，甚至可能运行经验研究以比较算法并了解其特性。这本书是针对可实施，运行和调试学生的实用算法的。它提供了讨论方法的完整实现以及对一致示例的程序操作的描述。此外，这本书还包括算法本身创建的数百个数字，对这些插图提供的视觉维度有直观的理解。广泛讨论了算法和潜在应用的特征，并在适当的情况下与理论计算机科学的联系和算法分析得到认可。实施算法时，由于其广泛的可用性和适合我们需求的适用性，我们选择C作为编程语言。尽管其他语言具有其优势和缺点，但C的功能使其成为为此目的的理想选择。程序的设计允许使用相对较少的C结构轻松转换为现代语言。许多程序已根据Pascal和其他语言进行了调整，并努力维持标准的习惯。这本书的主要目标是以最基本的形式介绍算法，优先考虑简单性和直接性。程序并非旨在独立，而是作为周围文本的一部分，从而增强了可读性和理解。这种样式是在内联评论之上选择的，目的是在整本书中保持一致性。结果，类似的程序表现出一致的格式。在我在这本书上的工作中，与国防分析研究所和Xerox Palo Alto研究中心等著名机构的合作在塑造其内容方面发挥了作用。由国家科学基金会和海军研究办公室的慷慨赠款使我的研究成为可能，这对本书的各个部分产生了直接影响。我还要对普林斯顿大学的比尔·鲍恩，亚伦·莱蒙克和尼尔·鲁登斯汀表示感谢，因为他创造了一个学术环境，尽管他们承诺了其他承诺，但我仍可以专注于准备这本书。