XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卡洛
2025 年 2 月 20 日上午 8:30 麦卡洛议会厅
指导原则 - 达洛尼加市将是一个开放、诚实、响应迅速的城市，在保护与发展之间取得平衡，通过妥善管理资源，公平公正地提供优质服务。为确保社区的活力，达洛尼加致力于透明和诚实、奉献和责任、保护和可持续性、安全和福利……为所有人！
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
蒙特卡洛后处理，用于辐射磁盘的辐射水力模拟
本文是一系列研究，该系列研究了从其新生的原始磁盘（PPD）中积聚的行星的观察性外观。我们评估了在辐射流体动力（RHD）类似物中确定的气温分布与通过蒙特卡洛（MC）辐射转运（RT）方案重新计算的差异。我们的MCRT模拟是针对全局PPD模型进行的，每个模型由嵌入在轴对称全局磁盘模拟中的局部3D高分辨率RHD模型组成。我们报告了两种方法之间的一致性水平，并指出了几个警告，这些警告阻止了温度分布与我们各自的选择方法之间的完美匹配。总体而言，一致性水平很高，高分辨率区域的RHD和MCRT温度之间的典型差异仅为10％。最大的差异接近磁盘光球，光学密集区域和薄区域以及PPD的遥远区域之间的过渡层，偶尔超过40％的值。我们确定了这些差异的几个原因，这些原因主要与用于流体动力模拟（角度和频率平衡以及散射）和MCRT方法（忽略内部能量对流和压缩和扩展工作的典型辐射转移求解器的一般特征有关）。这提供了一种清晰的途径，以减少未来工作中系统的温度不准确。基于MCRT模拟，我们最终确定了整个PPD的通量估计值的预期误差和从其环境磁盘中积聚气体的行星的预期误差，而与山相中的气体堆积量和使用模型分辨率无关。
马洛：蒙特卡洛社会的新英国餐厅des bains des bains de mer Monaco，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗soci
马洛：蒙特卡洛社会的一家新英国餐厅，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗sociétédesbains des bains de Mer（SBM）集团的全新餐厅现已在令人印象深刻的海上扩展开发开发中，Mareterra，Maretera，Maretera，Maretera，于12月4日推出。H.S.H.于1月15日星期三开幕SBM董事长兼首席执行官StéphaneValeri以及董事总经理Albert Manzone陪同。亲密就职典礼是在国家理事会主席托马斯·布雷佐（Thomas Brezzo）在摩纳哥市长乔治·马山（Georges Marsan）和一级方程式赛车驾驶员查尔斯·莱克莱克（Charles Leclerc）在场的情况下举行的。的官方和机构客人的欢迎。Marlow向英国的优雅表示致敬，以及对160年前经常访问Monte-Carlosciétédesbains des Bains des bains des bains的第一批客户。这个温暖而精致的场地在英国俱乐部的时尚氛围中欢迎顾客。它在白天和晚上的任何时间都提供英语专业和鸡尾酒。与马洛（Marlow）一起，蒙特 - 卡洛（Monte-Carlo）的生活方式具有英国的氛围。经过近八年的制作，Mareterra离岸扩展将摩纳哥公国的领土扩大了六公顷。在这个新区的核心，马洛公主加布里埃拉公主，于1月15日在一个亲密的环境中开幕，然后向公众开放。这个开场是由董事长兼首席执行官StéphaneValeri及其团队驱动的摩纳哥集团发展策略的一部分。它是由总经理Albert Manzone与房地产开发部以及建筑和建造遗产部协调的。除了一家餐厅，这是蒙特卡洛（Monte-Carlo）制作的新的全天用餐概念，是英国俱乐部的莫纳加斯克（Monegasque）体现。对于蒙特卡罗社会社会副首席执行官阿尔伯特·曼佐恩（Albert Manzone），des bains de Mer：‘Marlow是Monte-CarlosociétédesBains des de Mer的酒吧和餐馆收藏的最新成员，其中已经包括摩纳哥的三十个地址。创建了这个新的Maison概念，以吸引新的Monegasque区的主要讲英语的客户，但当然也向Monegasque居民以及公国的游客吸引。Marlow：欢迎来到M. M. M.的家中，受到19世纪后期英语文学的启发，他讲述了一个虚构的英国女士夫人M.的故事，他欢迎客人进入一个独特的宇宙。Marlow的体验在整天和晚上都在演变。英国特色菜从早餐到晚餐都可以展示，从茶时间到餐前饮料。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析
使用熔岩流不一致和蒙特卡洛计算方法来约束火星上奥林巴斯蒙斯山顶上的岩浆存储条件
出于地貌理由放置了另一个可能的入侵地点，但是当人们认识到奥林巴斯蒙斯山顶附近的一些熔岩流也不一致[5]。mogi风格的分析模型用于检验[5]的假设，即这种不一致是由于Caldera Complex的东南部东南部的岩浆体的通货膨胀引起的，虽然这种岩浆系统是合理的，但观察到的不和谐模式可以更好地归因于East [3,6,6]。不幸的是，尽管这些最初的见解令人兴奋，并支持了山顶附近存在岩浆岩体的身体的观念，但可以从Mogi式的方法中推断出来的，因为该方法无法考虑关键元素，例如诸如大厦大厦的详细表面形态，岩浆身体的几何形状，是否表面故障（是否
蒙特卡洛滨海度假酒店集团 (Monte-Carlo SBM) 透露其未来酒店项目的名称......
位于 Courchevel 1850 蒙特卡洛，2024 年 12 月 19 日星期四——在收购 Courchevel 1850 的“Palace des Neiges”一年后，蒙特卡洛滨海度假酒店集团 (SBM) 公布了其雄心勃勃的酒店项目名称：“Monte-Carlo One - Courchevel”。这是其新国际品牌“Monte-Carlo One - Hotels & Residences”的第一个变体，致力于酒店和住宅的开发。该集团在公国以外的这一历史性投资表明了该公司新的国际发展势头及其开发新增长动力的雄心。其目标是将蒙特卡洛体验和生活方式灌输到未来的一系列酒店中，这些酒店突出了 160 多年来全球公认的专业知识和专长。“Monte-Carlo One - Hotels & Residences”是豪华酒店领域的国际抱负，拥有鼓舞人心的目的地，旨在打造由顶级设计和建筑大师设计的场所。随着“蒙特卡罗 One - 酒店和住宅”品牌的推出，蒙特卡罗滨海度假酒店集团 (Monte-Carlo Société des Bains de Mer) 实施其国际发展战略，旨在扎根于客户所到之处，该集团在豪华酒店和博彩领域享有盛誉，拥有世界知名的专业技能。作为声望和卓越的象征，这个新品牌现在将成为集团所有国际酒店和住宅项目的代名词。每家酒店，如“蒙特卡罗 One - 高雪维尔”，都将拥有自己的世界，同时提升与蒙特卡罗名称相关的优雅和精致价值。
卡洛斯·加西亚·马特奥 - 文件日期 - CVN | - FECYT
2000 年，我在纳瓦拉大学获得理学博士学位，在 CEIT 的 JM Rodriguez Ibabe 教授指导下完成了我的论文。我的研究重点是钒合金钢的温锻工艺，特别是钒沉淀在再结晶和微观结构强化中的作用。这项工作获得了第 41 届机械加工和钢铁加工会议的奖项以及 2000 年的钒奖。2000 年至 2003 年，我在剑桥大学由 Bhadeshia 爵士教授领导的相变小组担任研究员。在那里，我开发了新一代低温纳米结构贝氏体钢，通过设计高 C-高 Si 钢（其微观结构由纳米级贝氏体铁素体和富碳奥氏体组成），显著提高了拉伸强度和韧性。自 2003 年以来，我一直在 MATERALIA、CENIM 研究贝氏体微观结构。我的工作涵盖详细的微观结构表征、理解原子机制以及将微观结构特征与机械性能关联起来。这项研究得到了国际合作和行业伙伴关系的支持，获得了 Vanadium Award（2008 年）和 Cook/Ablett Award（2015 年）的认可。我协调并参与了 16 多个欧洲和西班牙研究项目，为 25 多个其他项目做出了贡献。我的出版物包括 153 篇 JCR 列出的论文（Q1 中的 56%）和 17 个书籍章节，引用次数超过 6700 次（Scopus），h 指数为 49。我指导了六篇博士论文、19 篇期末成绩和硕士论文，以及 25 多个实习，并发表了 40 多次受邀演讲。自 2019 年以来，我在 EUROMAT 会议上组织了一场关于先进钢铁的研讨会。我是《材料》、《金属》和《材料科学与工程进展》的编委会成员，拥有超过 300 份 WoS 认证的同行评审。此外，我还参加了各种国家和国际科学委员会，包括 AEI-Spain、SFI、UEFISCDI 和 NCN。目前，我领导 CENIM 的相变实验室，为冶金科学及其工业应用的进步做出贡献。
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。