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World File Search System单调的
量化措施等效性
摘要。- 我们启动了对成品类型组之间测量的等效性的定量研究。这样做，我们扩大了已成为l p的等效性的经典的上下文。在本文中，我们关注的是普通群体的情况，该类别为此我们展示了刚性定理以及几个灵活性结果。我们的刚性结果规定，等级曲线具有非常笼统的单调性能，尤其涉及其综合等价不变性。这对两个平均组之间可能测得的耦合的整合程度提供了明确的“下端”。该结果在组几何形状中也具有意外的应用：在平均组之间粗大潜水下，等值谱是单调的。在其他应用中，这导致存在3组的连续体，这些群集彼此陷入了任何粗糙的景象。我们的灵活性结果包括表现出明确的轨道等价，并具有某些平均组之间规定的集成性特性。我们为此介绍了一种新工具：Følner的铺路套房。在许多情况下，我们扣除了使用等法轮廓获得的定量阻塞对于具有对数误差的误差因素是最佳的。我们还获得了两个重要的准时分析的重要不变性，在可集成的轨道等效性下没有保留：渐近维度和有限呈现的事实。
E Carrier 2024 年 4 月刊
有些人很早就发现了自己的热情，而有些人则要到后来才发现。直到大三，我都走上了一条常见的道路，不确定自己应该专注于哪个特定领域。Synopsis 是一家电子设计自动化 (EDA) 公司。这是一家为电子行业开发软件的软件公司。测试与验证工程师的职责是在产品交付给客户之前对产品进行初始测试和鉴定。他们检查产品是否按预期工作，新功能是否满足客户要求等。电子知识对这个角色来说非常重要。我也是测试与验证部门的一员。目前，我与一个约 50 人的团队合作，他们居住在斯里兰卡和印度，负责静态验证产品。2011 年，我毕业的时候，Atrenta 的代表访问了我们的大学。当时他们刚刚在斯里兰卡开始他们的业务，我发现他们的愿景很有趣。我作为最初的员工之一加入了他们，具体来说是第九名员工。我们和公司一起成长，现在我在这里。正如你所说，工程是一个充满活力的行业。我们应该能够适应该领域的新趋势。在我的职业生涯中，我们首先使用 Perl 编写脚本，然后 Python 变得流行，因为它更高效。然后机器学习变得流行，所以我们必须将机器学习纳入我们的项目。现在，我们有了生成式人工智能。我们应该谈谈生成式人工智能以及如何将其插入我们的活动中。在我的角色中，一个很好的例子是测试生成。如果我们看到任何单调的活动，我们可能会使用生成式人工智能。
来自 Landsat ETM + 中东地区的线纹频率 ...
多光谱 Landsat 7 ETM+ 分析为传统测绘提供了先前的研究。为地质测绘提供了宝贵的帮助。卫星收集的遥感图像 地质和地理状况：研究区域位于北纬 33°30 和 34° 之间，通过全景图显示，它们位于北纬 4°30 和南经 5°。东北部恢复了中阿特拉斯高原作为数字线性延伸的存在和重要性，主要包括景观中的地质不连续性、下侏罗纪白云质石灰岩的“线性”英语和线性“排列”（下和中莱阿斯），克服了法语系列 [1]。由三叠纪红色页岩和玄武岩组成 [4-7]。这些线纹与结构相关，其特征是板状结构，更多断层和元素，如断层、裂缝、褶皱轴和褶皱，呈单调的地貌。这是一个大型的喀斯特高原岩性接触。它们导致地形不同阶段，俯瞰 Sais 平原，在海拔 1000 米以上的洼地、排水和植被异常 [2]。 它被 NE-SW 断层和 [3] 穿过。然而，在几乎所有情况下，Tizi n'Tratten 的提取和分离，卫星图像将这些结构与 Atlas Pleated 的东南部中线纹分离，由北中阿特拉西断层 (ANMA) 表示。水平非常高 [1]。北部和西北部的界限由里夫南部的第三纪和第四纪覆盖层以及有趣的技术线纹和走廊决定（图1）。
基于 EEG 的脑机接口 (BCI)
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是用户和系统之间强大的通信工具，它增强了人脑直接与环境通信和交互的能力。过去几十年来，神经科学和计算机科学的进步推动了 BCI 的令人振奋的发展，从而使 BCI 成为计算神经科学和智能领域的顶级跨学科研究领域。可穿戴传感设备、实时数据流、机器学习和深度学习方法等最新技术进步增加了人们对基于脑电图 (EEG) 的 BCI 在转化和医疗保健应用方面的兴趣。许多人受益于基于 EEG 的 BCI，它有助于在工作场所或家中单调的任务下持续监测认知状态的波动。在本研究中，我们调查了脑电信号传感技术和 BCI 应用中计算智能方法的最新文献，弥补了过去五年 (2015-2019) 系统总结中的空白。具体来说，我们首先回顾了 BCI 的现状及其重大障碍。然后，我们分别介绍了用于收集和清理 EEG 信号的先进信号传感和增强技术。此外，我们展示了最先进的计算智能技术，包括可解释的模糊模型、迁移学习、深度学习和组合，以在流行的应用中监控、维护或跟踪人类的认知状态和操作性能。最后，我们提供了几个受 BCI 启发的创新医疗保健应用，并讨论了基于 EEG 的 BCI 的一些未来研究方向。
应用于大肠杆菌核心代谢
摘要：基本通量模式（EFM）为系统地表征稳态，细胞表型以及代谢网络鲁棒性和脆弱性提供了严格的基础。但是，EFM的数量通常随代谢网络的大小而成倍增长，导致过度的计算需求，不幸的是，由于系统限制，这些EFM的很大一部分在生物学上是不可行的。这种组合爆炸通常阻止对基因组规模代谢模型的完整分析。传统上，EFM是通过Double Description方法计算的，这是一种基于矩阵计算的有效算法；但是，只能将少数几个约束集成到该计算中。他们必须对辅助的设定包含是单调的；否则，必须在后处理中对其进行处理，因此不能节省计算时间。我们提出ASPEFM，这是一种基于答案集编程（ASP）和线性编程（LP）的混合计算工具，允许在实施许多不同类型的约束时进行EFM的计算。我们将方法应用于包含226×10 6 EFM的大肠杆菌核心模型。在考虑转录和环境调节，热力学约束和资源使用方面的考虑时，解决方案空间被降低至可直接使用ASPEFM计算的1118 EFM。使用后处理和Pareto前部分析，可以将完全有氧厌氧的O大肠杆菌生长到O的2个完全有氧厌氧的O 2梯度上的大肠杆菌生长。
量子声学
功能编程语言的现代理论使用单子来编码计算侧面的ff ect和侧视上下文，而超越了骨头程序逻辑。即使量子计算本质上是侧面的ff ectful（如量子测量）和上下文依赖性的（如在混合辅助状态下），但以前几乎没有对量子编程语言的支持。在这里，我们在参数化模块光谱类别上系统地分析了（CO）单元，该类别是由Grothendieck的“动机瑜伽”诱导的 - 对于当前目的而言，专门针对H C模型，并在设置索引复杂的矢量空间中进行了进一步的目的，如在同伴文章[SS23-EOS]中所讨论的。将索引矢量空间解释为量子测量结果参数的替代量子状态空间的集合，正如原始词语 - 语义上所熟悉的那样，我们发现这些（CO）单子为具有经典测量结果的“动力提升”的“动力提升”的综合自然语言提供了一种综合的自然语言。我们通过指示特异性的量子编程语言（QS）来结束，该语言（QS）在透明的do中表达了这些单调的量子e ff ects，可嵌入到最近构建的线性同拷贝类型理论（LHOTT）中，该理论（LHOTT）将其解释为参数化模块光谱。一旦嵌入了Lhott，这应该使具有线性量子类型，经典控制，动态提升的正式可验证的通用量子编程，尤其是与拓扑e ff ects（如伴侣文章[TQP]中所述）。
相互信息，黑洞中的岛屿和页面曲线
摘要在本文中探讨了子系统在页面曲线中的共同信息所起的作用。与由黑洞和辐射组成的总系统以及岛上的包含，我们观察到，B +和B-之间的互信息消失了，这又意味着纠缠楔的断开相对应于B + b + b--，产生了乱七八糟的时间。这会导致与正确页面曲线一致的鹰辐射的细粒度熵的时间独立表达。我们还发现了以对数和反向幂定律形式的熵和页面时间的纠正。从重力理论的角度来看，信息损失悖论一直是最基本的问题之一[1，2]。对于蒸发的黑洞，已经表明，相对于观察者的时间，辐射单调的熵增加。但是，单一进化的过程要求在蒸发过程结束时这种熵消失。为此而言。在物质崩溃之前，全曲片上的量子场状态是纯净的，在黑洞蒸发后应保持相同。此外，页面曲线[3，4]描绘了辐射熵的时间依赖性。页面曲线有效地通过引入称为页面时间t p的时间尺度来解决信息丢失悖论的问题。根据页面曲线的信息损失悖论可以理解如下。霍金辐射的细粒度熵是由黑洞外部区域R上的量子场的von Neumann熵确定的。现在假设完整的cauchy片上的状态为纯状态，辐射s（r）= s（r c）的细粒熵，其中s（r c）可以理解为纤维粒的熵
带有欺骗性的图上安全博弈中的综合资源分配与策略合成
欺骗在信息不完全的战略互动中起着至关重要的作用。受安全应用的启发，我们研究了一类具有单边不完全信息的双人回合制确定性博弈，其中玩家 1（P1）的目的是阻止玩家 2（P2）达到一组目标状态。除了行动之外，P1 还可以放置两种欺骗资源：“陷阱”和“假目标”，以误导 P2 有关博弈的转变动态和收益。陷阱通过使陷阱状态看起来正常来“隐藏真实”，而假目标通过将非目标状态宣传为目标来“揭示虚构”。我们感兴趣的是联合合成利用 P2 错误信息的 P1 的最佳诱饵放置和欺骗性防御策略。我们在图模型上引入了一个新颖的超博弈和两个解决方案概念：隐秘欺骗必胜和隐秘欺骗几乎必胜。这些确定了 P1 可以在有限步内或以 1 的概率阻止 P2 到达目标的状态，并且 P2 不会意识到自己被欺骗了。因此，确定最佳诱饵位置相当于最大化 P1 的欺骗获胜区域的大小。考虑到探索所有诱饵分配的组合复杂性，我们利用组合合成概念来表明诱饵放置的目标函数是单调的、非减的，并且在某些情况下是亚模或超模的。这导致了一个诱饵放置的贪婪算法，当目标函数是亚模或超模时实现 (1 − 1 / e ) 近似。提出的超博弈模型和解决方案概念有助于理解各种安全应用中的最佳欺骗资源分配和欺骗策略。
![arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\00c802e319afb1ff65548255ca871ea8ad48ff68.webp)
arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日
基于多方的计算（MPC）的机器学习，重新为多方学习（MPL）已成为利用来自具有隐私保护的多个政党的数据的重要技术。近年来，为了在更实际的情况下应用MPL，已经提出了各种对MPC的模型，以减少MPL的非凡通信开销。在对MPC友好型模型的优化中，应对挑战的关键要素是分析模型的通信成本。但是，当前的解决方案主要取决于手动建立概况以识别模型的通信瓶颈，通常会在单调的过程中涉及繁重的人类努力。在本文中，我们提出了一个静态模型计算分析框架Hawkeye，它使模型设计师能够在MPL框架中获得Mod-Els的准确通信成本，而无需动态运行安全的模型培训或在特定MPL框架上的推理过程。首先，要通过复杂的结构来介绍模型的通信成本，我们提出了一种基于前缀结构的静态连接成本分析方法，该方法在静态分析过程中记录了函数调用链。其次，Hawkeye采用自动差异库来帮助模型设计师分析Pytorch模型的通信成本。最后，我们通过在五个流行的MPL框架上，Cryptflow2，Crypten，Delphi，Cheetah和SecretFlow-Semi2k上动态运行安全的模型训练和推理过程来核对鹰眼的静态分析结果。实验结果表明，鹰眼可以准确地介绍模型通信成本而无需动态分析。
多步骤下降和银步计划
2是银比，是条件号。这是教科书中的中间率 - 1983年Nesterov引起的加速率。< / div>非巧妙的凸设置在概念上是相同的，标准的黑盒减少意味着类似的部分加速速率 - log-log-2≈--0。7864。我们猜想并提供部分证据，表明这些速率在所有步骤计划中都是最佳的。白银步骤尺寸时间表以一种完全明确的方式递归构建。它是非单调的，类似分形的，大约是周期的log 2。这导致收敛速率的相变：最初的超指数（加速度），然后是指数（饱和度）。核心算法直觉是在单独的次优策略差异和长期步骤ðsiscecases for the Mestate的情况下是对后者的好案例，反之亦然。正确组合这些步骤尺寸，由于最差案例函数的不对准，会产生更快的收敛性。证明此加速的主要挑战是沿算法的轨迹强制执行远程一致性条件。我们通过开发一种从轨迹不同部分递归胶合限制的技术来做到这一点，从而在以前的优化算法分析中删除了关键绊脚石。更广泛地认为，对冲和多步骤的概念在优化及其他各种情况下都有可能成为强大的算法范式。本文发表并扩展了第一位作者的2018年硕士论文（第二作者的建议）ð，该论文第一次确定，明智地选择步骤尺寸可以在凸优化中加速。在本论文之前，唯一的结果是针对二次优化的特殊情况，这是由于1953年的年轻。