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对斐济拉省Nakauvadra系列Avifauna的初步基线调查
在采样的四个地点发现的大型无脊椎动物的总物种丰富度为35种。五月蝇的丰度和幼虫多样性很高。这些结果表明相对“健康”的流，对于被相对“不受干扰的”集水区包围的上流域的预期。溪流似乎还处于良好状态，主要是因为河岸植被（河岸植被）完好无损。这些溪流的阴影充满了高水平的有机碎片，例如叶子垃圾。应该做出特别的努力，以保持天然植被完好无损，并且在所有溪流库中不受干扰，因为水道的整体健康很可能依赖于周围森林的有机物质投入。在抽样过程中，没有发现明显的浸润性淡水大型无脊椎动物或任何甘蔗蟾蜍。然而，溪流床上有明显的侵入性杂草迹象，尤其是在采样的下沃利沃利地点。这是令人关注的，因为未来非本地淡水无脊椎动物的任何类似的意外引入，例如Viviparid腹足动物，都可能取代本地动物群，并引入能够充当与人相关疾病的向量的物种。
量子游戏中矩阵倍增权重动态的稳定性
摘要 - 在本文中，我们研究了在通用量子游戏中学习的广泛使用矩阵乘量（MMW）动力学的平衡收敛性和稳定性。这项努力的一个关键困难是，诱导的量子状态动力学自然地分解为（i）经典的，可交换性的成分，该动态以类似于在经典复制器动力学下的混合策略的演化方式控制系统特征值的动力学； （ii）系统特征向量的非交通分量。这个非交通性的组件没有经典的对应物，因此需要引入（渐近）稳定性的新颖概念，以说明游戏量子空间的非线性几何形状。在这种一般情况下，我们表明（i）只有纯量子平衡才能稳定并在MMW动力学下吸引； （ii）作为部分匡威的纯量子状态，满足某种“变分稳定性”条件的纯量子总是会吸引。这使我们能够充分表征在MMW动力学下稳定并吸引的量子NASH平衡的结构，这一事实对预测多代理量子学习过程的结果具有重要意义。
不同测量之间的定量关系灡...
在量子理论中，测量文本是由希尔伯特空间中的正交基础定义的，其中每个基础vector代表特定的测量值。因此，两个不同的测量文本之间的精确定量关系可以由该希尔伯特空间中的非正交状态的含量来表征。在这里，我们使用不同上下文共享的测量结果来得出代表不同上下文的希尔伯特空间向量的内部产物之间的特定定量重复。表明，描述量子上下文悖论的概率可以从很少数量的内部产物中得出，从而揭示了超出基本违反非上下文限制的测量环境之间基本关系的细节。我们的分析在两个系统的产品空间中的应用表明，量子构成的非局部性可以追溯到仅在一个系统中的测量环境之间代表关系的本地内部产品。我们的结果因此表明，量子力学的基本非分类特征可以追溯到量子诉讼和经典替代方案之间的典型差异。
nzy-a pcr克隆套件
nzy-A快速的PCR克隆试剂盒设计用于对含有3´-A悬垂的PCR产物进行快速有效的克隆，这是由于使用非卫生读取DNA聚合酶具有末端转移酶活性的扩增，例如TAQ DNA聚合酶。这种方法结合了改进的连接缓冲液的效率与快速连接酶的速度，以在室温（20-25°C）的仅10分钟内在10分钟内进行快速连接。通过将NZYTECH的PNZY28与ECORV切割NZY-A快速克隆试剂盒提供的克隆载体，并在两端添加3´-末端胸苷。这些单一的3´-T突出者不仅通过为包含PCR产品的3'-A提供兼容的悬垂性，还可以通过防止向量的重新循环。在PNZY28矢量的多个克隆区域中引入了多个限制位点。使用ECORI或BAMHI的矢量消化允许释放PCR产物，因为矢量克隆区域侧翼是两种酶的识别位点。
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
基于 PKP 的签名方案 - COSIC - 鲁汶天主教大学
后量子密码体制通常是量子安全方案或整数分解问题。虽然目前还不清楚大规模量子计算何时可行，但预测量子计算并设计新的能够抵御量子攻击的公钥密码体制还是很重要的。因此，目前正在进行大量研究以开发新的后量子安全方案，美国国家标准与技术研究所 ( https://www.nist.gov/ ) 已经启动了后量子密码标准化进程。正因为如此，人们对通过将 Fiat-Shamir 变换 [9] 应用于零知识识别方案来构建签名方案重新产生了兴趣。特别是，我们对后量子密码体制感兴趣，它的安全性依赖于某些 NP-Hard 问题的量子难度 [2]。其中一个问题是置换核问题：即找到已知向量的置换，使得结果向量位于给定矩阵的核中。这是一个经典的 NP-Hard 组合问题，只需要一些简单的操作，例如基本线性代数和对向量元素进行排列。很长一段时间以来，没有发现针对 PKP 的新攻击，这使得我们可以自信地估计该问题的具体难度。
![arxiv：2401.06415v3 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/0\09aec2408111749d987c6de320aa4a63fee9f430.webp)
arxiv：2401.06415v3 [cs.cv] 2024年4月2日
本文介绍了一条新颖的管道，以从单个图像中重建在全球连贯的场景空间上的服装中相互作用的多人相互作用的几何形状。主要挑战是由遮挡引起的：由于他人或自我的遮挡，从单一角度看不到人体的一部分，这引入了缺失的几何形状和身体上的不可能（例如，穿透性）。我们通过利用两个人的先验来克服这一挑战，用于完整的3D几何和表面接触。对于几何形状，编码器学会了回归潜在向量的人体缺失的人的形象；解码器解码这些向量以产生相关几何形状的3D特征。隐式网络将这些功能与表面正常地图结合在一起，以重建完整而详细的3D人类。对于先验接触，我们开发了一个图像空间触点检测器，该检测器输出3D人员之间表面接触的概率分布。我们使用这些先验在全球范围内提炼身体的姿势，使得无穿透性和准确的重建
优化BioTAC模拟现实触觉感知
摘要 - Tactile Sensing为增强当今机器人的相互作用功能提供了一个有希望的机会。Biotac是一种常用的触觉传感器，使机器人能够感知并响应物理触觉刺激。然而，传感器的非线性在模拟其行为时构成了挑战。在本文中，我们首先研究了使用温度，力和接触点位置来预测传感器输出的生物酸模拟。我们表明，使用BioTAC温度读数的培训不会在部署过程中产生准确的传感器输出预测。因此，我们测试了三个替代模型，即XGBoost回归剂，神经网络和变压器编码器。我们在没有温度读数的情况下训练这些模型，并对输入向量的窗口大小进行详细研究。我们证明，我们比基线网络实现了统计学上的显着改进。此外，我们的结果表明，在此任务中，XGBoost回归剂和变压器的表现优于传统的馈送神经网络。我们在https://github.com/wzaielamri/optimization Biotac仿真上在线提供所有代码和结果。索引术语 - Biotac，Xgboost，变压器，触觉感知
很少有时间分布的大脑连接状态预测人类认知能力
人类功能性脑连通性可以在时间上分解为高和低弹性的状态，定义为随着时间的流逝的大脑区域的共激活。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。 但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。 通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。 根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。 多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。 我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。 此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。
量子纠错的群论
关系：𝐻𝜎 𝑥 𝐻 † = 𝜎 𝑧 和 𝐻𝜎 𝑦 𝐻 † = 𝜎 𝑥 ，这意味着 𝐻 𝑖 ∈𝒞 𝑛 。也就是说，n 量子比特 QFT 总是可以在 n 重 Clifford 群中找到 [3]。iii. 通过 (2) 的变换，我们可以将 𝒞 1 解释为二维希尔伯特空间中状态向量的一组旋转，这些旋转会置换 ±𝑥、±𝑦、±𝑧 轴。考虑首先固定 𝑥 轴。然后我们仍然可以进行旋转，并有四个其他位置可以放置 𝑦 或 𝑧。因此，𝒞 1 可以被认为是同构于立方体的旋转对称群 [4]。通过群论的范围来处理量子纠错，我们能够做出的观察结果与矢量微积分方法的结果一致，并且我们能够指出与几何组合学的可能关系，如上文第 (iii) 点的情况。事实上，群论在我们刚刚讨论的稳定器形式主义的发展中被证明是不可或缺的，而且它似乎与量子纠错领域目前正在研究的许多其他错误模型和稳定器代码有很大关系。参考文献 [1] Planat, Michel, and Philippe Jorrand. “On Group Theory for Quantum Gates and Quantum