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World File Search System可控性
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
对粒子系统和神经网络应用的一般可控性
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例，并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性，因此不可能完全可控，并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明，具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用，例如：（i）当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时，粒子系统的一般可控性； （ii）在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性； （iii）具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中，例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
衰老对人脑网络目标可控性的影响
我们如何判断另一个人的感受？使用一类对社会交流至关重要的刺激进行了详细研究，这些刺激对我们对他人的代表性显着贡献：人的面部表情（Darwin，1872; Ekman，1973; Ekman，1973; Fridlund，1994; 1994; Russell和Russell and Fernandez-Dols，1997; Cole，1997; Cole，1998;已经证明对面部表情的认识涉及诸如杏仁核等亚科结构（Adolphs等，1994; Morris等，1996; Young等，1995），以及右半球的新皮层以及右半球（Bowers et al。 Al。，1998）。脑损伤可能会损害面部信号的情绪的认可，同时保留识别其他类型信息的能力，例如人的身份或性别（Adolphs等，1994），而VICE FERA（Tranel等，1988）。这些发现的主张是存在相对专业的神经系统的存在，以检索面部情感意义的知识，从演变的角度来看，这一想法也表现出了友善。然而，尽管杏仁核在处理情感显着刺激中的功能作用已引起了很大的关注，但右半球内皮质区域所做的贡献只是在解剖部位和所涉及的认知过程方面都隐约地指定了。先前的研究发现了重要性的证据
描述早期生活压力的体验元素以指导复原力：可控性和可预测性的缓冲作用及其时间安排的重要性
关键的理论框架提出，研究特定发展时期暴露于特定维度的压力的影响可能会对风险和复原力的过程产生重要的见解。利用 N = 549 名年轻人的样本，他们通过完成在线调查提供了他们一生中暴露于多个维度创伤压力的详细回顾历史以及他们当前创伤相关症状的评分，我们在此测试个人对其一生压力是可控的还是可预测的感知是否缓冲了成年期评估的创伤相关症状的影响。此外，我们测试了在幼儿期、中童期、青春期和青年期压力的背景下评估时这种调节效应是否不同。与假设一致，结果强调压力源可控性和压力源可预测性都可以缓冲创伤压力暴露对创伤相关症状的影响，并表明这种缓冲作用的效力在不同的发展时期有所不同。利用一生中压力暴露的维度评定来探究压力后结果的异质性——并且至关重要的是，考虑暴露维度与压力发生时的发展时期之间的相互作用——可能会增加对创伤压力后风险和恢复力的理解。
总体网络可控性分析发现可解释的 Covid-19 治疗药物
比控制细胞更有效。从方法论上讲，通过将结构可控性扩展到完全可控性，我们引入了控制中心来识别细胞中对细胞可控性很重要的关键点。我们使用靶向药物作为外部影响，使细胞无法被任何病毒感染控制。因此，控制中心是药物重新利用的有效载体，正如本研究所证明的那样。许多控制中心也是现有药物的靶标，这并非巧合，如我们的药物靶标富集分析所示（图 2D）。相反，结果表明，具有生物学重要性的蛋白质，特别是与免疫相关的蛋白质，位于人类 PPI 网络中的关键位置。
纳米管中栅极静电可控性的增强
近年来，随着半导体技术进入10nm以下技术节点，短沟道效应（SCE）和功耗耗散问题成为场效应晶体管进一步小型化面临的巨大挑战，需要采取强制性措施予以解决。从3nm技术节点开始，环绕栅极结构提高的SCE抑制能力使环绕栅极场效应晶体管登上了历史舞台。本文展示了双栅极纳米管环绕栅极场效应晶体管（DG NT GAAFET）的超强静电控制能力，并与具有相同器件参数设计的纳米管（NT GAAFET）和纳米线环绕栅极场效应晶体管（NW GAAFET）进行了比较。与NT GAAFET和NW GAAFET相比，DG NT GAAFET的I on 分别提升了62％和57％。此外，由于静电控制的增强，DG NT GAAFET 中的 SCE 得到了明显抑制，这可以通过改善 I off 、SS 和 I on /I off 比来证明。另一方面，NT GAAFET 的 I on 与 NW GAA-FET 相当，而与 NW GAA-FET 相比，它的 I off 小 1 个数量级，SS 小近 2 倍，体现了纳米管通道结构的优越性。最后，通过 TCAD 模拟研究验证了纳米管通道结构，特别是双栅极纳米管结构对 L g 缩放的稳健性。关键词：双栅极，纳米管，纳米线，短沟道效应，功耗耗散。
论人工智能的可控性
假设如果被证明确实不可能使一个人工智能变得安全，那么就不需要分析更复杂的多 ASI 世界的情况了。超级智能的潜在控制方法被分为两大类，即基于能力控制和动机控制的方法 [59]。能力控制方法试图通过将 ASI 系统置于受限环境中 [38, 60–62]、添加关闭机制 [63, 64] 或绊线 [38] 来限制 ASI 系统能够造成的任何伤害。动机控制方法试图将 ASI 设计为即使在没有能力控制器的情况下也不会造成伤害。人们普遍认为，能力控制方法充其量只是临时的安全措施，并不是 ASI 控制问题的长期解决方案 [59]。也可能需要在设计/实施阶段添加动机控制，而不是在部署之后。
量子距离到不可控性和量子速度......
就像我们日常使用的计算机一样，普适性——原则上运行任何算法的能力——是量子计算的核心概念。在当前证明普适性的竞赛中，以及在更大的系统中首次成功报告普适性[1]，这一点比以往任何时候都更加真实。人们经常争论[2]，普适性本身就是普遍的，例如几乎所有系统都是普适的，如果不是，稍微改变一下参数就会变成普适的。即使在嘈杂的系统中也是如此，在这种系统中，普适性需要与错误校正相结合。然而，我们认为，这还有另一面：如果任何非普适系统接近普适系统，那么许多普适系统也危险地接近非普适系统。那么普适性可能是不稳定的或低效的。事实上，大自然似乎不愿探索高维动力学[3]，而简单的非普适系统往往是很好的近似值。致力于设计量子光学中的弱非线性、超导系统中的弱非谐性或避免固态系统中的光谱拥挤的实验物理学家非常清楚这些限制。在这里，我们将这种直觉放在一个精确的框架中，我们称之为可控性的量子距离，并展示它与一个众所周知的难以计算但独立有趣的量的关系：量子速度极限 [4–6]。值得指出的是，有许多不同的速度极限，一些用于状态变换，一些用于幺正变换；一些用于不受控动力学，一些用于受控动力学，请参阅 [4] 中的综述。我们在这里关注的是系统的受控演化。
通过图积表征复合复杂网络的能量相关可控性
摘要——本文描述了复合复杂网络的能量相关可控性。我们考虑一类通过笛卡尔积由简单因子网络构建的复合网络。所考虑的因子网络是具有基于邻居的拉普拉斯动力学的领导者-追随者符号网络，采用正边和负边来捕捉网络单元之间的合作和竞争相互作用。与大多数现有的关注经典可控性的研究不同，本文从能量相关的角度研究了复合网络的可控性。具体而言，基于笛卡尔图积来表征可控性格拉姆度量，包括平均可控性和体积控制能量，这揭示了如何从局部因子系统的谱特性推断出复合网络的能量相关可控性。然后，这些结果扩展到分层控制网络，这是一种特殊但广泛使用的网络结构，在许多人造系统中使用。由于结构平衡是符号网络的关键拓扑性质，因此，提出了验证复合符号网络结构平衡的必要充分条件，适用于广义图积。
超越偶极子近似的量子控制领域：可控性、奇异控制和资源
我们通过在哈密顿量中加入极化项来研究超出偶极近似的封闭 n 级量子系统的控制景观。后者在控制场中是二次的。对奇异控制进行了理论分析，奇异控制是产生景观陷阱的候选对象。将考虑奇异控制存在的结果与偶极近似（即没有极化）中的结果进行了比较。在加入极化项后，对控制景观中陷阱的存在进行了数值分析，以产生超出偶极近似的幺正变换。通过创建许多随机哈密顿量（在单个控制场中包含线性和二次项），对这些控制景观进行了广泛的探索。发现的奇异控制都不是局部最优的。这一结果扩展了最近关于进行偶极近似的量子系统典型景观的大量研究。我们进一步研究了极化率的大小与优化产生的控制通量之间的关系。结果还表明，在原本不可控的偶极耦合系统中加入极化率项可以通过恢复可控性从相应的控制景观中移除陷阱。我们用数字方式评估了极化率项对特定三级 3 系统已知示例的影响，该系统的控制景观中有一个二阶陷阱。结果发现，极化率的增加会从景观中移除陷阱。讨论了这些模拟的一般实际控制含义。