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命中与Pagerank：网络的比较分析...
摘要本文介绍了两种突出的Web搜索算法，超链接诱导的主题搜索（hits）和Pagerank的比较分析，这些分析被广泛用于在信息检索系统中对网页进行排名。该研究探讨了这两种算法的理论基础，算法结构，性能指标和实际应用，并强调了它们评估网页重要性的独特方法。使用Google Web图数据集和CIT-HEPPH引用网络，进行了经验评估，以评估命中和Pagerank在识别网络中关键节点方面的效率和有效性。研究评估其在排名节点方面的性能，考虑结构属性，相关分析和得分分布。结果表明，尽管Pagerank确保了节点重要性的平衡表示，但命令唯一地标识了关键的枢纽和当局。调查结果表明，尽管Pagerank在网络中提供了更加平衡的页面重要性分布，但HITS有效地区分了枢纽和当局，使其在特定环境和特定于主题的搜索等特定环境中具有价值。两种算法的得分之间的低相关性强调了它们的独特方法和对搜索引擎优化的影响。本文结束了根据特定用例和正在分析的Web环境的性质建议使用每种算法的结论。
技术计划
摘要：网络化动态系统（NDS）长期以来一直受到研究者的关注。随着技术的发展，特别是通信和计算机的发展，NDS 的规模迅速增加。此外，一些新问题也随之出现，例如攻击预防、随机通信延迟/故障等。此外，人工智能领域近年来取得的巨大成功极大地刺激了具有大量节点的人工 NDS 的构建。然而，一些基本问题仍然具有挑战性，包括从测量中揭示 NDS 的结构、NDS 可控性/可观测性验证的计算效率条件等。在本次演讲中，我们将介绍一个大规模 NDS 模型，其中子系统通过其内部输出以任意方式连接，并且子系统可能具有不同的动态。给出了子系统交互全局可识别性的基于矩阵秩的必要充分条件，这导致了在存在一些先验信息的情况下关于 NDS 结构可识别性的几个结论。该矩阵还导致了无法仅从实验数据中区分的子系统交互集的明确描述。给出了确定频率的递归程序，在这些频率下系统频率响应能够唯一地确定 NDS 结构。还通过一些数值模拟揭示了“结构可识别度”的重要性，并讨论了其对模型预测能力和系统性能的影响。提出了两个指标分别用于衡量 NDS 结构的绝对和相对松弛度，并针对一些应用重要的情况推导出了它们的明确公式。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
![铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c903eaf948a8c6bf5be5cd11bfd902bd0d7df85c.webp)
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
建议基础模型利用大型语言模型（LLM）通过将建议任务转换为自然语言任务来推荐。它可以像传统推荐模型中直接生成项目的生成性建议，而不是为每个候选项目计算每个候选项目的排名分数，从而简化了从多阶段过滤到单阶段过滤的推荐管道。在决定要推荐的项目时，要避免产生过长的文本和幻觉推荐，请创建与LLM兼容的项目ID，以唯一地识别每个项目对于建议基础模型至关重要。在这项研究中，我们以P5为示例LLM的一个示例，从系统地检查了建议基础模型的项目ID创建和索引问题。要强调项目索引的重要性，我们首先讨论了几种微不足道的索引方法的问题，例如随机索引，标题索引和独立索引。然后，我们提出了四种简单但有效的解决方案，包括索引，协作索引，语义（基于内容）索引和混合索引。我们的研究强调了项目索引方法对基于LLM的建议性能的显着影响，而我们对现实世界数据集的结果验证了我们提出的解决方案的有效性。该研究还证明了语言建模和索引等传统IR原则的最新进展如何帮助彼此更好地学习和推论。源代码和数据可在https://github.com/wenyueh/llm-recsys-id上找到。
Navformer：用于机器人目标的变压器体系结构 -
摘要 - 在未知的混乱和动态环境（例如灾难场景）中，移动机器人需要执行目标驱动导航才能找到感兴趣的人或对象，其中提供的有关这些目标的唯一信息是单个目标的图像。在本文中，我们介绍了Navformer，这是一种新颖的端到端变压器体系结构，为在未知和动态环境中为机器人目标驱动导航而开发。Navformer利用两者的优势1）变压器进行顺序数据处理和2）自我监督学习（SSL），以进行视觉表示，以推理空间布局并在动态设置中执行避免碰撞。该体系结构唯一地结合了由静态编码器组成的双视觉编码器，用于提取空间推理的不变环境特征，以及用于避免动态障碍物的一般编码器。主要的机器人导航任务分解为两个子任务以进行训练：单个机器人勘探和多机器人碰撞避免。我们执行交叉任务培训，以使学习技能转移到复杂的主要导航任务中。模拟实验表明，Navformer可以在不同的未知环境中有效浏览移动机器人，从而优于现有的最新方法。进行了全面的消融研究，以评估Navformer的主要设计选择的影响。此外，现实世界实验验证了Navformer的普遍性。索引术语 - 动态和未知环境，图像引导搜索，目标驱动机器人导航。
方晶格铱酸盐中的量子自旋向列相 - Ov
自旋向列相是经典液晶的磁性类似物，是同时具有液体和固体特性的第四种物质状态 1,2 。特别有趣的是价键自旋向列相 3-5 ，其中自旋量子纠缠形成多极序而不会破坏时间反演对称性，但其明确的实验实现仍然难以实现。在这里，我们在方晶格铱酸盐 Sr 2 IrO 4 中建立了自旋向列相，其在强自旋轨道耦合极限下近似实现伪自旋二分之一海森堡反铁磁体 6-9 。冷却后，在 TC ≈ 263 K 时转变为自旋向列相，其特点是从拉曼光谱中提取的静态自旋四极子磁化率发生发散，并伴随与旋转对称性自发破缺相关的集体模式的出现。四极序在 TN ≈ 230 K 以下的反铁磁相中持续存在，并通过共振 X 射线衍射与反铁磁序的干涉而直接观察到，这使我们能够唯一地确定其空间结构。此外，我们发现利用共振非弹性 X 射线散射在短波长尺度上完全破坏了相干磁振子激发，这表明反铁磁态中存在多体量子纠缠 10,11 。总之，我们的结果揭示了 Néel 反铁磁体背后的量子序，人们普遍认为它与高温超导机制密切相关 12,13 。
中央设施和中心
该实验室具有Simcenter™软件，该软件唯一地结合了系统模拟，3D CAE和测试，以帮助早些时候和整个产品生命周期中预测所有关键属性的性能。解决了智能，自动化和电气化产品的复杂性，这些产品将机械师，电子，电子和控制装置融合在一起。The various modules such as Electrical System Simulation (Electrified Vehicle Simulation, Battery & Fuel Cell, Hybrid & Electric Vehicle, Aircraft Electrical System Simulation, Electrical System Modeling), Fluid System Simulation (Powertrain Subsystem Simulation, Cooling Systems, Fuel Injection Systems, Lubrication Systems, Valvetrain & Cranktrain, Aircraft Fuel System Simulation, Aircraft Hydraulic System Simulation, Fluid Power System Modeling, Heavy Equipment Actuation System机械系统模拟（动力总成系统模拟，传输设计，传输设计，驱动性，传输噪声和振动，传输的实现和损耗，车辆系统动力学，智能底盘仿真，乘车和处理，推进系统仿真，内部燃烧机和设备仿真，MARINES SYMINION，MARINE SYMINION，MARINE SYMINION，MARCTION，MARINE SYMINION，MARCTION，MARINE SYMITION，MARINES SYMINION，MARINE SYMINION，仿真，系统系统（ADAS和自动驾驶汽车模拟，完整的车辆模拟，基于模型的控制，DEVELAPMENT，虚拟集成飞机，热管理系统仿真，HVAC和车辆驾驶室舒适度，电动车辆热管理系统仿真，环境控制系统，环境控制系统，热力机系统模型，车辆和机动机模型，车辆和火车热管理系统模拟。
朝着搜索和推荐的双面公平框架
随着人工智能（AI）的辅助搜索和推荐的系统在工作场所和日常生活中变得无处不在，对公平性的理解和核算在此类系统的设计和评估中引起了人们的关注。虽然越来越多的计算研究对测量系统的公平性和与数据和算法相关的偏见，但人类偏见超出了传统机器学习（ML）管道的影响仍在研究中。在此观点论文中，我们试图开发一个双面公平框架，不仅表征了数据和算法偏见，而且还突出了可能加剧系统偏见并导致不公平决定的认知和感知偏见。在框架内，我们还分析了搜索和接收性发作中人类和系统偏见之间的相互作用。基于双面框架，我们的研究综合了在认知和算法中采用的干预策略，并提出了新的目标和措施，以评估Sys-Tems在解决以及与数据相关的风险相关的偏见，Algoryty和Algority and Boundered and Boundered Rationals and boundered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered Rationals and Indered rentations。这是唯一地将有关人类偏见和系统偏见的见解纳入一个凝聚力的框架，并从以人为中心的角度扩展了公平的概念。扩展的公平框架更好地反映了用户与搜索和推荐系统的相互作用的挑战和机遇。采用双面信息系统设计中的方法有可能提高在线偏见的有效性，以及对参与信息密集型决策的有限理性用户的有用性。
规范响应参数化
神经系统中的单脉冲电刺激，通常称为皮层间诱发电位 (CCEP) 测量，是了解大脑区域如何相互作用的重要技术。在用相隔几秒钟的短暂电流脉冲刺激一个大脑区域的同时，测量植入在一个大脑区域的电极的电压。从历史上看，研究人员曾尝试通过目视检查来了解诱发电压多相偏转的意义，但还没有出现通用工具来了解它们的形状或用数学方法描述它们。我们描述并说明了一种参数化大脑刺激数据的新技术，其中使用半标准化点积将电压响应轨迹投影到彼此中。点积中包含的刺激时间点的长度会有所不同，以获得结构意义的时间分布，并且分布的峰值唯一地标识了响应的持续时间。使用线性核 PCA，可在此持续时间内获得典型响应形状，然后将单次试验轨迹参数化为具有残差项的典型形状的投影。通过量化交叉投影幅度、响应持续时间、典型形状投影幅度、信噪比、解释方差和统计显著性，这种参数化允许直接比较来自不同大脑区域的不同轨迹形状。通过交叉投影幅度子分布中的异常值，可以自动识别并拒绝伪造试验。这种我们称之为“典型响应参数化”（CRP）的技术大大简化了 CCEP 形状的研究，并且还可以应用于涉及事件触发数据的其他广泛设置中。
态度-Towards-covid-19-and-Influenza-vaccination-in- ...
天。HCWS有利于强制性疫苗接种的差异（即COVID-19（43.70％）;和流感（302（51％））。 讨论这项研究的结果提供了一个机会，可以理解爱尔兰对Covid-19和流感疫苗接种的HCW态度，以改善该队列中的疫苗接种吸收，尤其是在犹豫的个体中。 当前文档中没有来源。 简介医疗保健工人疫苗接种（HCWS）具有双重目的：保护HCW自己免受职业收购感染疾病，并使患者免于潜在的医院感染。 此外，它具有减少疫苗可预防疾病（VPD）相关的缺勤能力，从而确保高质量医疗保健的连续性。 1,2在推荐的HCW疫苗目录中，由于需要重复给药的要求，特别重点放在Covid-19和流感疫苗的施用上，这是由亚场摄取水平复杂化的。 3–5 HCW的免疫与全国冬季准备计划中概述的指令以及预防Covid-19和流感的年度建议。 6 HCW被唯一地识别为脆弱的人口统计，为此，Covid-19和流感疫苗接种得到了强烈认可。 因此，提倡一种积极主动的方法，其中涉及在流感季节（10月至12月）中，涉及HCW的Covid-19和流感疫苗接种。 显然已建立了HCWS的Covid-19和流感疫苗的最低疫苗接种覆盖目标。COVID-19（43.70％）;和流感（302（51％））。讨论这项研究的结果提供了一个机会，可以理解爱尔兰对Covid-19和流感疫苗接种的HCW态度，以改善该队列中的疫苗接种吸收，尤其是在犹豫的个体中。当前文档中没有来源。简介医疗保健工人疫苗接种（HCWS）具有双重目的：保护HCW自己免受职业收购感染疾病，并使患者免于潜在的医院感染。此外，它具有减少疫苗可预防疾病（VPD）相关的缺勤能力，从而确保高质量医疗保健的连续性。1,2在推荐的HCW疫苗目录中，由于需要重复给药的要求，特别重点放在Covid-19和流感疫苗的施用上，这是由亚场摄取水平复杂化的。3–5 HCW的免疫与全国冬季准备计划中概述的指令以及预防Covid-19和流感的年度建议。6 HCW被唯一地识别为脆弱的人口统计，为此，Covid-19和流感疫苗接种得到了强烈认可。因此，提倡一种积极主动的方法，其中涉及在流感季节（10月至12月）中，涉及HCW的Covid-19和流感疫苗接种。显然已建立了HCWS的Covid-19和流感疫苗的最低疫苗接种覆盖目标。（6）到30/06/2023，所有HCW的98％都获得了助推器，有67％的人获得了助推器1，而31％的人获得了进一步的助推器。7在2022年至2023年的流感中，HCW的吸收分别为54.2％和48.9％，与医院和长期护理设施相关的人分别为48.9％。8考虑到这些，显然，HCWS的保护对于确保所需的必要水平作为年度冬季准备的必需水平，以维持直接和间接的患者护理和对操作服务的直接护理和支持。9,10此外，HCWS在疫苗促进和患者指导中起着关键作用：文献报告了HCWS有利的疫苗态度与患者的疫苗接种覆盖率之间的直接联系。11–13因此，HCW中对疫苗功效和安全性的关注可能会阻碍疫苗接种运动的成功14,15。这项研究是由公共卫生，都柏林HSE和东北（PHHSEDNE）推广的，探讨了HCW的态度，厌恶和对Covid-19和