XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂
通过马尔可夫链的复杂扩展
摘要。我们通过快速混合马尔可夫链的镜头研究分区函数的代数特性，尤其是零位置。TE经典Lee-Yang计划通过定位分区函数的复杂零来启动相变的研究。马尔可夫连锁店除了用作算法外，还用于模拟趋于平衡的物理过程。在许多情况下，马尔可夫链的快速混合与没有相变（复杂零）的不存在。先前的工作表明，没有相变的缺失意味着马尔可夫链的快速混合。，我们通过效力概率工具来揭示了相反的联系，以分析马尔可夫链以研究分区功能的复杂零。我们激励的例子是在푘均匀的超图上的独立性多项式，其中最著名的无零智慧政权显着落后于政权，在该政权中，我们迅速将马尔可夫链用于基础超图独立集。特别是，已知GLAUBER动力学在最大程度δ的 - 均匀的超图中迅速混合，规定δ2푘 / 2。另一方面，独立性多项式在푘-均匀超图上的点1周围最著名的零柔性需要δ≤5，与图上的结合相同。通过引入马尔可夫链的复杂扩展，我们将现有的渗透论点升级到复杂平面，并表明，如果δ2푘 / 2，马尔可夫链将在复杂的邻里收敛，而独立多项式本身不会在同一邻居中消失。在同一制度中，我们的结果还意味着均匀随机独立集的大小的中心限制定理，以及针对某些常数훼훼훼훼훼훼푛훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼的确定性近似算法的确定性近似算法。
开发童年的复杂执行功能
摘要这项纵向研究使用了Groton迷宫学习任务（GMLT）建模了儿童复杂的执行功能（EF）的发展。使用队列设计设计，从墨尔本和澳大利亚珀斯的六所多元文化小学招募了147名儿童（61名男性，5.5-11岁）。种族/民族数据不可用。在2010年至2012年期间，在2年内以6个月的间隔对GMLT评估儿童。生长曲线模型描述了与年龄相关的变化，从5.5岁到12.5岁。结果表明，每个误差量度都有二次增长轨迹，即反映视觉空间内存，执行控制（或应用行动规则的能力）和复杂EF的二次增长轨迹。在复杂的EF中，将规则应用于行动的能力在早期至中期的童年中迅速发展。
使用高阶的简单复杂传染
摘要 - 神经退行性疾病的特征是复杂的蛋白质错误折叠的大脑内传播。例如，当前的发现突出了2种特定错误折叠蛋白在阿尔茨海默氏症中的作用，这些蛋白质被认为使用脑纤维作为高速公路传播。先前的研究通过模拟模型或基于机器学习的预测变量调查了这种扩散，这些预测因素采用大脑连接组作为基础扩散网络。但是，构造的结构连接组仅描述图中节点之间的成对连接。高阶相互作用复杂网络比正常图提供了显着的优势，因为它们可以捕获超出简单的成对关系船的交互。蛋白质错误折叠和聚集通常涉及正常图的合作行为或群体动力学，其专注于单个边缘，无法充分代表。蛋白质错误折叠的非线性和多尺度可能更适合更丰富的高阶模型。在这项研究中，我们研究了高阶网络在这种情况下是否可以提供改进的拟合和解释能力。更具体地说，我们采用淀粉样蛋白β的简单复杂传染模型来预测蛋白质错误折叠的扩散。Simplicial Cronagion复合物在2年的地平线和其他结果中，阿尔茨海默氏症患者在所有大脑区域的预测蛋白质沉积中产生了0.030的平均重建误差，胜过先前的研究，尤其是对于错误折叠的蛋白质的病例稳定增长。尽管时间范围有限，但这项研究突出了结合先进网络分析以捕获跨神经网络蛋白质聚集的复杂动力学的潜力。临床相关性 - 这项研究突出了高阶网络在阿尔茨海默氏症中提高错误折叠蛋白传播的预测的潜力，从而更好地洞悉了蛋白质聚集动力学。
类器官为复杂（BIO）系统
类器官是从模仿特定器官的组织和功能的干细胞中得出的三维结构，使其成为研究生物学中复杂系统的宝贵工具。本文探讨了复杂系统理论在理解和将器官表征为复杂的生物系统典范中的应用。通过识别和分析在各种自然，技术和社会复杂系统中观察到的共同设计原理，我们可以深入了解控制器官行为和功能的基本机制。本综述概述了复杂系统中发现的一般设计原理，并演示了这些原理如何在器官中表现出来。通过将类器官视为复杂系统的表示，我们可以阐明我们对它们正常生理行为的理解，并获得对可能导致疾病的改变的宝贵见解。因此，将复杂的系统理论纳入器官的研究可能会促进生物学的新观点，并为新的研究和治疗干预措施铺平道路，以改善人类健康和福祉。
复杂混合物的定量NMR光谱
复杂的混合物在化学家的日常生活中至关重要。在分析化学领域尤其是这种情况，在该领域遇到了多种混合物，用于在广泛的领域中应用：药物或医学科学，食品或环境化学，微生物学等。生物学兴趣的混合物（提取物，生物流体等）特别复杂，因为它们包含各种浓度的多种化学结构，从小分子（氨基或有机酸，糖等）到较大的分子结构，例如脂质和蛋白质。天然产品的环境或食物样品或混合物也是如此。在合成化学中，复杂性具有不同的含义。的确，虽然混合物成分的数量更有限，但混合物的复杂性来自反应物，产物和中间体的非常相似的分子结构。同样，在药物科学中，由于存在杂质，其结构接近主要化合物之一，因此看似简单的纯化药物样品可能非常复杂。
复杂有机混合物中的机器学习
卡尔加里大学化学系，加拿大艾伯塔省卡尔加里市2500 University Drive NW University Drive NW，T2N 1N4。b地球与大气科学系的石油地球化中心（CPG），休斯顿大学休斯敦大学，德克萨斯州休斯顿大学77204-5007，美国地球，能源和环境系，卡尔加里大学，2500大学，University drive同样贡献。
现实世界市场的复杂动态
Reijsbergen，Daniel，Shyam Shiam，BarnabéMonnot，Stefanos Leonardos，苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰：以太坊的EIP-1iety-blockchain（区块链），2021。
现代的复杂疗法的脱连一症
特定的化学疗法已知是寄生疾病的主要治疗方法。，但在肝促进性疾病的背景下，肢解症的过程通常是一种持续的慢性疾病，这又导致其病程并发症。在宿主的免疫状态的动荡时，即使是主动化疗也不会产生任何作用或快速再感染[3]。因此，仅局部治疗通常不会产生临床效果。此外，抗寄生虫治疗对整个身体具有重要的毒性影响并不是一个开放的秘密[4]。因此，应以消除化学疗法的有害作用的手段来重复其实施。抗寄生虫疗法的副作用和并发症还需要开发特殊的病原体治疗和CHE Maperapy的特殊方案，并使用复杂的治疗来消除任何负面影响。
简单和复杂生物的拓扑演变
摘要本研究旨在完善我们对进化过程的理解，尤其是使用基于图形的模拟方法适用于复杂的生物。我们对10代的简单（5节点环）和复合物（20节点密集的随机图）的拓扑演变进行建模，并应用不同的突变速率以反映生物学现实。我们的结果为简单生物与复杂生物体中潜在的不同进化动力学提供了有趣的见解。简单的生物具有高拓扑的灵活性和快速适应性，与经典的进化模型保持一致，但复杂的生物具有令人惊讶的结构稳定性。即使在突变率下，这种稳定性仍然存在，通常会导致更简单的系统变化。模拟突出了一个重要的考虑：复杂生物体的复杂，相互依存的网络特征可能会产生一种进化缓冲的形式。这种缓冲可以调节随机突变和自然选择的影响 - 这是进化论的基石。我们的发现表明，高级生命形式的高度复杂性可能需要对进化过程如何在不同级别的生物组织中运作更加细微差别。此外，简单生物体中新的结构基序的出现与复杂拓扑中的相对保守形成对比，表明在生物复杂性光谱中，进化机制的表现可能不同。该观察结果邀请了对进化原理如何适用于各种生命形式的更详细的探索。这些结果有助于进化论的持续完善，尤其是在其对复杂生物体的应用中。他们建议其他机制，例如受约束的突变，表观遗传变化或高阶组织原理，可能在复杂生命形式的演变中起着重要作用以及随机突变和自然选择。
复杂情绪障碍患者的护理
我们在本文中的目的是为管理复杂情绪迷惑的成年人提供一些有用的观点。这些患者在所有情况下经常遇到精神病提供者。尽管我们从一个学术中心的情绪障碍专家的角度来看，但我们已经写了这篇文章，主要是为了帮助临床医生对患有复杂且难以治疗状况的患者进行门诊治疗。首先，我们回顾了三个重要但有些模棱两可的术语：复杂性，诊断和多药。复杂性是精神生活中固有的，因此是所有精神病患者的治疗。然而，对于本文的规定，由于复杂性，我们的意思是那些情况，以及那些临床决策需要更多时间，更多考虑和更多风险的患者。在本文中，我们总结了我们最常见的一些复杂性，并提供了基于证据的指导和基于临床经验的建议。我们包括由合并症的医学和精神疾病，个性倾向，智力差异，习惯性问题的行为，人际关系和生活事件产生的复杂性，这些事件影响了患者对协作的信任和开放性以及某些治疗设定的局限性。我们还希望清楚地将复杂案例的讨论与耐药性的概念区分开来。尽管这些概念之间的差异似乎微妙，但我们认为将患者标记为耐药性表明该病例表达是正确的，因此已经确定和缓解了复杂性，并且治疗试验已被