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World File Search System复杂性
复杂性、可靠性和设计 - IIASA PURE
人类工程学家和人因工程师传统上通过用设计不良的人机界面来“解释”机器操作员的错误来解决“错误”问题。他们主要关注重新设计这个界面以提高系统的可靠性。这是可以理解的，也是可取的，但它往往会掩盖一个关键事实：即使有了设计最好的人机界面，人为错误的概率在实践中也不能降低到零，当然，除非将有用输出率也降低到零。人类天生容易犯错的根本原因之一是无法保持永久的集中注意力状态。潜意识的、自主的过程对于有机体的运作是必不可少的。心脏和肺部操作只是两个例子。四肢必须不时移动或抽搐，否则就会抽筋。眼睛必须偶尔眨一下以保持外部润滑，必须抓痒，必须清嗓子，等等。这些生物物理功能有时会干扰有意识的心理活动，导致注意力不集中。
晶格问题的复杂性一个加密...
晶格是几何对象，可以描述为无限，常规n维网格的相交点集。div> div> lattices隐藏了丰富的组合结构，在过去的两个世纪中，它吸引了伟大的数学家的注意。毫不奇怪，晶格发现了数学和计算机科学领域的许多AP平原，从数字理论和二磷剂近似到组合优化和密码学。对晶格的研究，特别是从计算的角度进行的研究，以两个重大突破为标志：LESTRA，LESTRA和LOV的LLL Lattice降低算法的开发，以及80年代初期的ISZ，以及Ajtai在某些LATTICE中最糟糕的案例和平均硬度硬度问题之间的连接之间的联系，而Ajtai发现了一个90年代的最糟糕的casase和平均硬度。LLL算法在最坏情况下提供的解决方案的质量相对较差，但可以为计算机科学中许多经典问题设计多项式时间解决方案。这些包括在固定数量的变量中求解整数程序，在理由上考虑多项式，基于背包的密码系统，以及为许多其他二磷和密码分析问题找到解决方案。ajtai的发现提出了一种完全不同的方法来在密码学中使用晶格。Ajtai的工作没有将算法解决方案用于计算可处理的晶格近似问题来破坏密码系统，这表明了如何利用计算上棘手的近似晶格问题的存在，以构建不可能破裂的密码系统。也就是说，设计加密函数，这些函数很难破坏，这是解决计算上的硬晶格问题。在复杂性理论中，我们说如果最坏的情况很难，一个问题很难，而在加密术中，只有在平均情况下很难（即除了可忽略不计的
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
基于创造复杂性的量子状态表征
量子状态的创建复杂性是从基本初始状态创建它所需的基本门的最小数量。量子状态的创建复杂性与量子电路的复杂性密切相关，量子电路的复杂性对于开发可以胜过经典算法的效率量子算法至关重要。到目前为止，尚未解决的一个主要问题是，可以使用许多基本门可以与Qubits数量缩放哪些基本门。在这项工作中，首先表明，对于完全通用的量子状态，这是指数级的（需要多个步骤，以指数为量子数的数量）以确定创建复杂性是否是多项式的。然后，可以证明，具有多项式创造复杂性的大型量子状态可以具有共同的系数特征，以便鉴于任何候选量子状态，可以设计出有效的系数采样过程，以确定状态是否属于班级或不属于较高的成功概率。因此，获得了量子状态创造复杂性的部分知识，这对于设计涉及这种状态的量子电路和算法很有用。
人类大脑感兴趣的复杂性的奥秘
所有文明都对人脑着迷和好奇，它是一种无与伦比的复杂性的器官。它仍然是一个谜，使学者，哲学家和科学家多年来感到困惑，因为它是人类意识，情感，记忆和认知的中心。本文探讨了人脑的迷人复杂性，包括其复杂的结构，神经网络的奇迹及其功能的显着影响。大脑的物理结构涉及通过突触连接的数十亿个神经元之间的复杂相互作用，这使电和化学脉冲可以传播。对于学者和神经科学家而言，这个巨大的网络是意识，认知和感知的基础，这是一个具有挑战性的谜语。尽管大脑研究取得了长足的进步，但无法完全理解大脑的复杂性和潜力，但仍能满足我们的好奇心。人脑或神经塑性的惊人适应性是其最迷人的特征之一。大脑在响应事件，学习甚至伤害的一生中表现出惊人的重组和重组能力。这种自适应质量对固定大脑通路的传统思想产生了怀疑，并提高了对神经和精神病疗法治疗的尖端疗法的可能性。本文探讨了人类认知，记忆发展和情感的谜团，研究了脑电路和化学使者如何控制这些复杂程序。对意识及其大脑的研究的基础促进了我们对人类生命基本面的了解，并提出了有关思想本质的哲学问题。本文通过研究大脑的工作方式来阐明神经和精神疾病。这些疾病范围从阿尔茨海默氏病和帕金森氏病的退行性问题到抑郁症和焦虑等心理健康问题，突出了大脑复杂的系统中的微妙平衡。
与时间和空间复杂性有关的分配
1.1。定义算法复杂性并解释其在计算机科学中的意义。1.2。通过示例区分时间和空间复杂性。1.3。提供了一个现实世界的示例，其中时间复杂性比空间复杂性更为重要，反之亦然。
图表学：设计复杂性的制图
在本文中，我们以入口点图讨论了复杂性和城市条件。我们认为，图具有指南针不同现实痕迹的能力，因此它们是对城市环境研究的重要工具（概念和经验）。城市及其体系结构定义了一个复杂的流形，其中不同的空间，图像，结构和网络随着时间的流逝而发展，出现和变化。所有这些“建筑地理”不是一个连贯的“给定”，而是成为潜在期货的空间，因此需要替代的搜索方法。我们建议该图是研究这些“建筑地理”的适当模型，即城市环境出现的关系空间。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
克服ATMP填充和饰面的复杂性
作为制造，无菌填充和饰面的组成步骤，可确保生物制剂的安全性和质量在其引入患者之前。填充和完成过程通常涉及对药物，容器和容器关闭系统进行消毒和结合。视觉检查也是填充和完成过程的关键方面，尤其是对于无菌注射产品，以确保没有可见的缺陷，污染物，颗粒或容器损伤。开发人员和制造商必须仔细考虑整个过程中的决策如何影响药物的稳定性（以及效力），准确的给药和安全性。这不仅对于确保患者获得安全有效的治疗剂，而且对于满足监管要求至关重要。