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在德克萨斯州三个圈养的子宫颈设施之一
越来越多地认识到，在美国的SARS-COV-2的感染和传播中，越来越多地认识到整个美国的抽象自由放养的白尾鹿（Odocoileus Virginianus）。通过对德克萨斯州中部和南部的三个圈养子宫腔设施的80头鹿进行的横断面研究，我们提供了36个（94.4％）白尾鹿中的34个（94.4％）的白尾鹿，该鹿是通过中和分析（PRNT 90）的单个圈养的SARS-COV-2，用于SARS-COV-2（PRNT 90），具有固定点滴定器（PRNT 90），并具有高高的高度。相比之下，在另外两个圈养的宫颈腔设施上所有测试过的白尾鹿和轴鹿（轴轴）均具有血清染色，并且在这三个设施中的任何一个鹿的呼吸拭子中未检测到SARS-COV-2 RNA。这些数据支持圈养鹿之间无法通过人类接触来解释每种感染动物的传播，因为只有血清阳性的子集才具有直接的人类接触。该设施的血清阳性是野鹿报道的两倍以上，表明固定环境可能有助于传播。进一步探索圈养子宫颈和其他托管动物在SARS-COV-2的表演学中的作用对于理解对动物健康的影响以及向人类或其他动物类群传播的潜力至关重要。
增生操作员的定量标准化
然后具有“近似曲线” .x t /将其收敛到t的固定点t！1。这是赖希（Reich）在1980年首次显示的[29]，在这一结果十三年后，希尔伯特空间被Browder [3]和Halpern [11]独立证明了这一结果，在13年中，在任何L P空间中都不知道这种结果是不正确的。在最近的一篇论文[18]中，科伦巴赫和作者为上述结果提取了“ Metastabil的速率”，我们现在将详细说明这是我们的含义。该论文属于“证明挖掘”的研究计划，该计划旨在使用数学逻辑中的工具（解释性证明理论）分析主流数学的证明，以便提取可能立即明显的（有关更多详细信息，请参见[13]和最近的调查[15]）。类似于上述收敛定理的此类附加内容自然是收敛速率，但是在这种情况下是反例（由于例如neumann [23]）表明，即使在欧几里得空间中也无法存在可计算速率。在大多数情况下，在大多数情况下，在理论上的挖掘保证的理论结果 - “ Metatheorems”是可提取的，是上述的亚竞争速率 - 在Terence Tao [31，32]的意义上，该名称是由Jennifer Chayes建议的，这是詹妮弗·夏伊斯（Jennifer Chayes） - 这是n和div> n和div>
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
uroteliale癌 - 焦点tumori gu
膀胱癌是50年后最常见癌症的第四种形式，每年在意大利诊断出约29,200例新病例。尽管主要影响男性，但女性性别的数量主要是由于吸烟者的增加（香烟造成43％的雄性尿液肿瘤病理学和25％的雌性病理）。在75％的患者中，该疾病在初始阶段被发现，并局限于膀胱壁的表面部分，具有良好的愈合机会，以至于诊断后五年，有10名患者中有8例还活着直到最近，全身治疗必然通过基于铂的化学疗法，使用免疫疗法和免疫苯甲酸抗体的最新数据，导致了历史转折点，生存率增加了一倍，死亡风险减少了一倍。重点是拦截膀胱转移性肿瘤的历史时刻，重点是表面肿瘤和侵入性肌肉肿瘤的治疗诊断方法的各个方面，特别是指整合到新分子的不同治疗方法。我们将谈论综合的多学科性，其中患者的意见代表了最终决定的确定性，以及转移性疾病的新方法。像往常一样，将有亮点，这是了解睾丸，肾脏（具有新的药物组合）和前列腺（从具有lutezio和Antoparp的精密医学到MHSPC中的强化或治疗性强化）的诊断和治疗中的新颖点的固定点。今年还将授予年轻肿瘤学家发表的最值得的作品，纪念Mimmo Sacco的奖项，Mimmo Sacco是东北肿瘤学重点的创始人之一。
通过应用程序
摘要：贝叶斯优化（BO）在大量控制应用程序中对昂贵的黑盒功能进行全局优化的数据效果表现出了巨大的希望。传统的BO是无衍生的，因为它仅依赖于性能函数的观察来找到其最佳。最近，已经提出了所谓的第一阶BO方法，该方法还将绩效函数的梯度信息进一步加速收敛。一阶BO方法主要利用标准采集功能，而间接使用内核结构中的梯度信息来学习性能功能的更准确的概率替代物。在这项工作中，我们提出了一种直接利用性能函数（Zeroth-order）及其相应梯度（第一阶）评估的梯度增强的BO方法。为此，提出了一个新型的基于梯度的采集功能，可以识别性能优化问题的固定点。然后，我们利用从多目标优化的想法来制定一种e显策略，以找到最佳贸易点的查询点，这些查询点是传统的Zeorth-rorder-rorde获取功能与拟议的基于梯度的采集函数之间的。我们展示了如何使用拟议的获取 - 增强梯度增强的BO（AEGEBO）方法来加速基于策略的增强型学习的收敛，通过将噪声观察结果结合到可以直接从闭环数据中估算的奖励函数及其梯度的噪声。将AEGBO的性能与传统的BO和基准LQR问题上众所周知的增强算法进行了比较，我们始终如一地观察到在有限的数据预算中显着提高了性能。
带电的临界行为和三维晶格SU（NC）仪表模型的非扰动连续性极限
我们考虑具有多组分（n f> 1）退化标量字段的三维（3D）晶格su- ncÞ量表高度的理论，而u - nfÞ全球对称性，重点介绍了具有NC¼2的系统，以确定相应地描述的关键行为，以确定相应的3D s s s s cy ggg hig的关键行为。RG流的现场理论分析使人们可以识别出大量N F值的稳定带电的固定点，该值将控制以全局对称性模式u - nfÞ→Suð22 u - u - u - u - uðd-ðnf-2Þ的过渡。在Nf≥30的SU（2）晶格量规模型中观察到具有相同对称性模式的连续过渡。在这里，我们提供了几个较大值N f的蒙特卡洛数据的详细有限尺寸缩放分析。结果与在很大的限制中获得的现场理论预测有很大的一致。这提供了证据表明，suðncÞ量规Higgs田间理论提供了正确描述3D大n f连续过渡和无序阶段之间的连续过渡，在其中，风味对称性突破至Suð22 su-2Þ⊗u - u - u - u - u - u - u - n f-2Þ。因此，至少对于足够大的n f，具有多组分标量字段的3D su- ncÞ量规Higgs字段理论可以通过具有相同局部和全局对称性的晶格模型的连续性限制来定义。
天气变冷时会收缩 - NIST 的 TSAPPS
摘要：热膨胀是长度计量中导致不确定性的主要原因。NIST 设计了一种基于容器的折射仪，其目标是在测量氦折射率时将不确定度控制在 10 − 6；就环境条件下的折射率而言，精度目标是折射率为 3 × 10 − 11。为了达到这种精度水平，0 的长度。5 m 气室需要在 100 nm 以内。当在 20 ◦ C 下用坐标测量机测量容器长度时，这是可以实现的。但是，折射仪将在水和镓的热力学已知固定点附近运行，分别在 0 ◦ C 和 30 ◦ C 附近。容器由熔融石英玻璃制成，其标称热膨胀系数为 0。4 ( µ m/m)/K。因此，要将尺寸计量的精度扩展到20 ◦ C到水的三相点，需要知道熔融石英玻璃的热膨胀系数在10 (nm/m)/K或2 .5 %的范围内。描述了一种测量熔融石英玻璃热膨胀系数的方法。测量原理是监测法布里-珀罗腔谐振频率随温度变化的变化；法布里-珀罗腔由熔融石英玻璃制成。测量中的标准不确定度小于0 .6 (nm/m)/K，或0 .15 %。性能的限制可以说是反射相移温度依赖性的不确定性，因为薄膜涂层的热光系数和热膨胀系数都无法可靠地知道。但是，其他几个不确定性因素的数量级也相同，因此任何性能改进都需要付出巨大努力。此外，对三个不同样品的测量表明，材料的不均匀性导致熔融石英的有效热膨胀系数存在差异；样品间热膨胀的不均匀性比单个样品的测量不确定度高 17 倍。
使用分子建模方法探索碳水化合物构象和连接
机器学习的最新进展为算法交易开辟了新的可能性，从而在复杂的市场环境中优化了交易策略。本论文旨在通过开发机器学习模型来改善算法交易方法，以实现限制顺序书籍的现实模拟和学习最佳策略。由三篇论文组成，论文结合了理论见解与实际应用。第一篇论文介绍了使用经常性神经网络的限制顺序簿的动态探索的生成模型。该模型通过将每次限制订单簿的每个过渡的概率归结为订单类型，价格水平，订单大小和时间延迟的条件概率的产品，从而捕获了限制订单簿的完整动态。这些条件概率中的每一个都是通过复发性神经网络建模的。此外，本文引入了与订单执行相关的生成模型的几个评估指标。生成模型均经过由马尔可夫模型和纳斯达克斯德哥尔摩交换的真实数据进行的合成数据训练。第二篇论文提出了一种迭代性确定性政策方法，用于金融中随机控制问题，这使临时市场和永久性市场影响不大。该方法基于派生的策略梯度定理，并使用Mini Batch随机梯度下降进行优化。它都应用于OR-der执行和选项对冲，表明了几种目标和市场动态的表现始终如一。第三篇论文研究了具有基于参数的探索的策略梯度方法，其中在情节开始时采样单个确定性策略，并在整个情节中使用。显示了基于参数的和基于操作的外观之间的边际等效性，促进了以基于动作的指示的策略梯度方法的先前建立的收敛结果的适应。在温和的假设下呈现到一阶固定点的收敛速率，并且在引入的Fisher-Non-Non-depentore条件下建立了全球收敛，以基于参数 - 基于参数。
ECE 498NSU/NSG - 机器学习中的VLSI（2024年秋季）
ece 498nsu/nsg - 机器学习中的VLSI（2024年秋季）讲师：Naresh Shanbhag Tas：Vignesh Sundaresha：vs49@illinois.edu kaining Zhou：kainingz@kainingz@illinois.edu prereques：ece 313 and Ece 313 and Ece 342或指示： Lecture : M and W 10:00-11:20, ECEB 2022 Instructor Office Hours: Wednesdays 2PM-3PM, CSL 414 TA Office Hours: Thursdays 2pm-4pm, ECEB 2036 Course Description : This course will present challenges in implementing machine learning algorithms in VLSI (silicon) for applications such as wearables, IoTs, autonomous vehicles, and biomedical devices.简单的单阶段分类器将首先讨论，然后是深神网络。将采用有限精确分析来设计定点网络，以最大程度地减少能量，延迟和内存足迹。单阶段和深网的训练算法（后置）将介绍，然后介绍其固定点实现。算法到架构映射技术将在深度学习数字加速器和模拟内存架构中的权衡范围探索。学习行为，定点分析，建筑能量和延迟模型的基础知识将在整个课程中引入正常的时间。还将介绍深度学习系统的硬件（体系结构和电路）实现的案例研究。家庭作业将包括Python和Verilog中的分析和编程练习的混合。nsu部分将完成一个术语项目，涉及在嵌入式硬件平台（例如FPGA/MCU）上实现深网。NSG部分将根据对其感兴趣的特定主题的文献综述撰写一份学期论文，并就该主题进行研究项目。课程评分：NSU部分将在每周的作业（30％）上进行评分，涉及Python和Verilog编程以及设计和分析问题，以及两个中期（30％）和一个学期设计项目（40％）。NSG部分将被评为：25％（家庭作业），25％（两个中期），30％（研究项目）和20％（学期论文）。