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World File Search System可分离的
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
![arXiv:2211.04868v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\126e5b8372f6690252371cc4946c07f77a351c04.webp)
arXiv:2211.04868v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 9 日
这里{ pi }是概率分布，ρ i A 和ρ i B 分别为子系统A和B的状态，则它是可分离的，否则它是纠缠的。对于2 ⊗ 2和2 ⊗ 3系统，上述问题可以通过Peres-Horodecki准则完全解决：二分状态ρ AB 是可分离的当且仅当它是正部分转置（PPT），即（id⊗T）（ρAB）≥0[6]。然而对于任意维系统，该问题是NP难的[7]。在过去的二十年中，还有其他几个突出的准则。可计算交叉范数或重排准则（CCNR）准则由Rudolph[8]以及Chen和Wu[9]提出。 2006 年，作者提出了局部不确定性关系 (LUR)，并证明 LUR 比 CCNR 准则更强 [10]。2007 年，作者提出了一个基于 Bloch 表示的准则 [11]。随后，张等人提出了增强重排准则 [12]。2015 年，作者提出了一种改进的 CCNR 准则，并证明其比 CCNR 准则更强 [13]。2018 年，尚等人提出了二分状态可分性的充分条件，称为 ESIC 准则 [14]。最近，Sarbicki 等人提出了一类基于状态的 Bloch 表示的可分性准则 [15]。随后，他们证明
算术与两个双peano算术的关系（s）和设定理论：信息理论的新一眼
摘要。本文介绍并利用了一些新概念：“非标准的Peano算术”，“补充的Peano算术”，“ Hilbert Arithmetic”。他们确定了数学和物理学的基础，这些基础证明了新引入的希尔伯特算术和可分离的量子力学希尔伯特·希尔伯特（Hilbert Hilbert of Quantum）机械师的等效性，反过来又是物理学和全世界的基础。可以将新的数学和物理基础都视为通过量子信息补充和概括的信息。当前的一些基本数学问题，例如Fermat的最后一个定理，四色定理以及其新形成的概括为“四个字母定理”，Poincaré的猜想，“ P VS NP”，“ P VS NP”再次考虑，从新成立的概念概念概念框架中，以及插图的新成立概念框架。简单或至关重要的简化解决方案和证明。建议根据信息的一致完整性与当前的所有数学问题（而不是枚举的），这是数学 - 物理的一致性之间的联系。关键词：Peano算术，Peano算术的非标准解释，Peano算术的两个免费标准解释，Hilbert算术，数学和物理学的一致完整性，数学和物理学的统一，信息，信息，量子信息
纳米孔传感的长度可触发DNA载体的合成
分子载体代表了纳米孔传感领域中日益普遍的策略，用于使用二级分子选择溶液中靶分析物的存在，从而允许对其他难以检测的小分子（例如小，弱，带电的蛋白质）进行敏感测定。但是，现有的载体设计通常会引入纳米孔实验的缺点，包括更高水平的成本/复杂性和载波孔相互作用，从而导致信号和堵塞率升高。在这项工作中，我们基于粘性的DNA分子提出了一种简单的载体生产方法，该方法强调了易于合成和与纳米孔感应和分析的兼容性。尤其是我们的方法结合了能够灵活地控制生产的DNA载体长度的能力，从而通过可分离的纳米孔信号增强了该载体系统的多路复用电位，它们可以生成不同的目标。还提出了概念验证纳米孔实验，涉及我们的方法产生的载体，该载体具有多个长度，并附着于DNA纳米结构靶标，以验证系统的功能。随着纳米孔的应用的广度不断扩大，此处介绍的工具的可用性将非常重要。
对人类的信任和对人工智能的信任没有关联：从自我报告和神经结构脑成像中获得的初步见解
本研究旨在检验自我报告的对人类的信任和自我报告的对内置人工智能 (AI) 产品的信任是否相互关联以及与大脑结构是否相关。我们抽样调查了 90 名健康参与者，他们自我报告了对人类和人工智能的信任，并接受了大脑结构磁共振成像评估。我们发现，对人类的信任（以人格量表 NEO-PI-R 的信任方面衡量）和对人工智能产品的信任（以评估对人工智能态度的项目和基于评估对内置人工智能产品的信任的项目的综合分数衡量）之间没有显著相关性。我们还使用了一种共维神经成像方法，采用数据驱动的基于源的形态测量 (SBM) 分析灰质密度来研究与每个信任领域的神经结构关联。我们发现对人类的信任与包含纹状体、丘脑和前额叶区域的 SBM 成分呈负（显著）相关。我们没有观察到对人工智能的信任与大脑结构之间有显著的关联。目前的发现表明，对人类的信任和对人工智能的信任似乎是可分离的结构。虽然个人对人类的信任倾向可能“硬连线”到大脑的神经结构架构中（至少从个体差异的角度来看），但并未观察到对人工智能的信任倾向有相应的显著联系。这些发现代表着朝着阐明如何在行为和大脑层面处理不同形式的信任迈出了第一步。
社论：认知听力科学：研究选择性注意与大脑活动之间的关系
“每个人都知道什么是注意力。注意力是指大脑以清晰而生动的形式，从似乎同时出现的多个对象或思路中，集中注意力。注意力的本质是意识的聚焦和集中。注意力意味着从某些事物中抽离出来，以便有效地处理其他事物，这种状态与困惑、茫然、心不在焉的状态完全相反，在法语中称为分心，在德语中称为 Zerstreutheit”（James，1890，第 403-404 页）。这种心理概念与人类大脑活动有何关系？临床神经心理学中一个有影响力的模型（Sohlberg and Mateer，2001）区分了五个可分离的成分，即集中注意力、持续注意力、交替注意力、选择性注意力和分散注意力。持续注意力涉及长时间将注意力集中在刺激上。选择性注意力涉及在完成某项任务时，将注意力集中在一个信息源上，而排除另一个信息源。分散注意力是指在有其他注意力需求（例如另一项并行任务）时专注于一项任务。从认知听力科学的角度来看，注意力是一个有些模糊的概念，部分取决于工作记忆（Barrouillet 和 Camos，2020 年；Rönnberg 等人，2022a、b）和相关的执行控制机制（Badre，2021 年）。
使用离子伪电势对电池材料进行量子模拟
离子假势被广泛用于材料的经典模拟中，以建模由于核和核心电子引起的有效电位。模型较少的电子明确导致准确表示系统状态所需的平面波数减少。在这项工作中，我们会引入一种量子算法，该量子算法使用假稳定物来降低量子计算机上模拟周期性材料的成本。我们使用基于Qubitization的Quantu阶段估计算法，该算法在平面波的基础上对哈密顿量的第一量化表示。我们通过开发高度优化的汇编策略来将伪电势的复杂性纳入量子模拟的挑战。这说明了单位分解的线性组合，以利用可分离的伪电势的形式。我们的策略利用量子读取的记忆子例程作为量子算术的更有效替代品。我们估计应用算法的计算成本来模拟电池锂透气天导体材料，其中需要更准确的模拟来告知策略，以获得可逆访问其提供的超额容量的可逆访问。我们将使用三种材料的算法进行足够策划的模拟所需的量子和toffoli大门的数量：锰氧化锂，镍甘蔗氧化锂和锰锰氧化氟化物。我们的操作 -
既见森林又见树木：使用 transformer 构建个体和集体动态的表示
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建种群水平动态模型来研究。然而，在构建种群水平描述时，很容易忽略每个个体以及每个个体对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构构建了个体和集体种群动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一种可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的多尺度 Transformer 不仅具有强大的解码性能，而且还提供了令人印象深刻的传输性能。我们的结果表明，有可能从一种动物大脑中的神经元中学习，并将模型转移到另一种动物大脑中的神经元上，并且可以解释不同集合和动物之间的神经元对应关系。这一发现开辟了一条从大量神经元集合中进行解码和表示的新途径。
注意与否：对视觉选择性注意频率特征进行分类和解释
摘要：选择性注意是指在处理对实现我们的行为目标很重要的事物（目标事物）而不是对那些目标不重要的事物（干扰事物）的能力。先前的研究表明，选择性注意的机制有助于提高对简单的日常任务和需要学习新信息的更复杂活动的感知能力。最近，使用逻辑回归 (LR) 和支持向量机 (SVM) 分类，已经验证了对目标事物和干扰事物的选择性注意在频域中是可分离的。然而，在选择性注意的背景下，辨别目标和干扰事物的动态尚未完成。本文扩展了仅依靠神经活动（频率特征）对干扰和意图进行可能的分类和解释的研究。具体来说，本文 (i) 对干扰对象与目标对象进行分类，复制先前研究中的 LR 分类，通过 (ii) 解释与所有特征相关的系数权重（重点是 N2PC 特征）来扩展分析，以及 (iii) 使用解释分析认为重要的特征重新训练 LR 分类器。通过解释方法，我们成功地将特征大小减少到总特征的 7.3% - 即从 19,072 个特征减少到 1,386 个特征 - 同时仅记录了 0.04 的性能准确度得分损失 - 即从 0.65 减少到 0.61。此外，对分类器系数权重的解释揭示了有关频率的新证据，这已与本文一起讨论过。
从时间不对称到量子纠缠
物理学的哲学基础中最困难的两个问题是：(1)时间之箭的由来以及 (2)量子力学的本体论是什么。第一个问题令人费解，因为物理学的基本动力学定律并不包括时间之箭。第二个问题令人费解，因为量子力学波函数描述的是一种不可分离的现实，它与我们日常经验中的对象有显著不同。在本文中，我们提出了一个统一的“休谟式”解决方案来处理这两个问题。休谟主义允许我们将过去假说和统计公设纳入最佳系统，然后用它来简化宇宙的量子态。这使我们能够以一种不会给最佳系统增加显著复杂性的方式赋予量子态法理地位，并解决了过去假说原始版本面临的“超自然类问题”。我们将这一策略称为休谟统一。它将时间不对称和量子纠缠的起源结合在一起。根据这一理论，时间之箭的产生也是自然界中不可分离现象的原因。结果是一个更加统一的理论，具有可分离的马赛克，最佳系统简单且不模糊，量子力学和狭义相对论之间的矛盾更少，理论和动态统一性更强。然后，我们将我们的建议与文献中仅关注两个问题之一的建议进行比较。我们的分析进一步表明，为了更深入地了解科学哲学中的问题，即使不是休谟主义者，探索休谟主义的全部资源也会大有裨益。