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World File Search System复杂性
指导学习的模型复杂性：为什么简单模型几乎总是最有效的，以及为什么它对应用研究很重要 *
受其他领域的启发，政治学家接受了将监督的学习用于词典，推断，测量和描述。这样做，他们通常使用在非社会科学环境中证明成功的相当复杂性的灵活模型。然而，这种方法的回报似乎有很大的限制，至少相对于使用非常模拟（广义线性）模型来进行此类任务的替代方案。我们解释了为什么这是，如何确定这将是真实的问题以及该如何处理。我们表明，政治学数据的内在维度很低，这意味着复杂性的回报是静音或不存在的。我们提供了一种“数据策划”理论来解释这种情况。我们的方法使我们可以诊断简单的模型是最佳的，并为寻求使用机器学习的从业者提供建议。
我们如何导航大脑的无限复杂性？
1。从左到右：Azrieli基金会通讯协调员Dara Poizner，Brain Canada董事会主任Ravi Menon博士，Azrieli Foundation Science Initiatives Mira Puri博士Mira Puri博士，Brain Canada总裁兼首席执行官Viviane Poupon，Brain Canada Canada董事会董事会主任Graham Collingridge博士Graham Canada董事会主任Shernaz Bamji 2。2021 Barry and Laurie Green Family Trust Trust Future in Canadian Brain Research，Aislin Mushquash博士3.2020 Azrieli未来的加拿大脑研究领导者Chantelle Sephton博士4. 2019年Azrieli未来的加拿大脑研究领导者Mark Cembrowski博士5。 Brain Canada计划经理Fiona Sanderson博士2020 Azrieli未来的加拿大脑研究领导者Chantelle Sephton博士4.2019年Azrieli未来的加拿大脑研究领导者Mark Cembrowski博士5。 Brain Canada计划经理Fiona Sanderson博士2019年Azrieli未来的加拿大脑研究领导者Mark Cembrowski博士5。Brain Canada计划经理Fiona Sanderson博士Brain Canada计划经理Fiona Sanderson博士
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
量子复杂性理论
9 量子交互式证明（QIP）、半正定程序和乘法权重 91 9.1 乘法权重算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.2 QIP 和半正定程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 9.2.1 量子交互式证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 9.2.2 半正定规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................101 9.3.2 正确性. ....................................................................................................................................................................103
经济复杂性下的创新政策
最近的地缘政治挑战重启了产业和创新政策的实施。正在进行的讨论集中在支持尖端产业和战略技术上，但很少关注它们对经济增长的影响。鉴于此，我们讨论了设计创新政策以应对当前的发展挑战，同时考虑到生产活动的复杂性。我们的方法将经济发展和技术进步视为知识积累和多样化的过程。这一过程受到知识的隐性性质和各国增长的约束条件的限制。因此，有效的创新政策应该是以地点为基础的、多维的，利用各国现有的能力并解决各国当前的问题。这与那些导致经济效率的政策形成鲜明对比，例如复制其他国家针对各国目前没有的问题的解决方案。
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
阐明半纤维素热解的复杂性
首次，对关键生物量成分的热解的完整表征 - Xylan（基于戊糖基的硬木半纤维素的代表）和葡萄糖植物（基于己糖的软木半纤维素的代表）是通过基于tga（themogravimetric actalric forsy for for for for for for themogravimetroce for for themogravimetroce for for for for forsal actal finsiS for for for for for forsal forsy for forsal finsiS for for for forsal finsiS for for for forsal-ysiss），以前获得的代表。同时实现了左右的质量收益率，液相，液相的质量产物的质量收益率的详细量化，同时达到了质量平衡，从而提供了独特的动力学信息。热解测试也在固定床反应器中进行，以探索更大的尺度并验证基于TGA的方法。在两个尺度上，不同的分析技术（在线MS，离线GC-FID/MS，Karl Fischer滴定）和采样方案（冷冷凝器，吸引人陷阱，蒸气打印机，燃气袋）进行调整以实现质量平衡和严格的产品概况的调整。当纤维素的热解（选择为参考系统） - 最大化生物油的产生（主要是左旋葡聚糖），而Xylan的热解会导致固体，液体和气体相之间的均匀分布，并且在C 1 -C 9范围内均匀地跨越了固定的氧气。有趣的是，葡萄糖干在纤维素和Xylan之间显示出中间行为，反映了其中间化学结构。拉曼和对收集的炭样品的氧化分析表明，与纤维素相比，半纤维素的固体残留物的有序和灰分较高。使用最近的集团动力学模型的预测来基准针对半纤维素热解的先前艺术。新信息的丰富性和全面性显然出现并铺平了动力学建模底层的途径。
使用单细胞分析解码器官复杂性
帕金森氏病（PD）是全球增长最快的神经退行性疾病（Ou Z.等，2021），大多数病例是零星的，5-15％是由于在SNCA和LRRK2等单个基因中稀少的高碳化性突变而是家族性的（Kim C.等，2017）。对这些稀有形式的研究为线粒体功能障碍和蛋白质错误折叠等细胞机制提供了重要的见解。在零星的PD中，越来越多地认识到低频遗传变异的贡献。研究确定了编码MiRO1的Rhot1基因中的PD患者，这是一种对线粒体动力学和钙稳态至关重要的蛋白质，它与PD-相关蛋白（如PINK1和α-核蛋白（Berenguer-Escuder C. berenguer-Escuder C.等）相互作用。Chemla A.等。 （2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。 这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。Chemla A.等。（2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
1 Oxford Immune Algorithmics, Oxford University Innovation, Oxford, United Kingdom, 2 Center for Logic, Epistemology and the History of Science, University of Campinas (UNICAMP), Brazil, 3 DEXL, National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, 4 Department of Oncology-Pathology, Center for Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Sweden, 5算法动力学实验室，分子医学中心，Karolinska Institutet，瑞典，6个生活系统实验室，阿卜杜拉国王科学技术大学，托瓦尔，沙特阿拉伯王国，艾伦·图灵研究所，英国图书馆，伦敦，英国，英国，国王，国王，国王国王，国王，国王，国王，英国国王，英国图书馆，英国国王8号。伦敦大学，英国
纠缠的复杂性
Nielsen 的量子态复杂性方法将准备状态所需的量子门的最小数量与用酉变换流形上的某个范数计算的测地线长度联系起来。对于二分系统，我们研究了绑定复杂性，它对应于作用于单个子系统的门没有成本的范数。我们将问题简化为研究施密特系数流形上的测地线，并配备适当的度量。绑定复杂性与其他量（如分布式计算和量子通信复杂性）密切相关，并且在 AdS/CFT 的背景下提出了全息对偶。对于具有黎曼范数的有限维系统，我们发现了绑定复杂性与最小 Rényi 熵之间的精确关系。我们还发现了最常用的非黎曼范数（所谓的 F 1 范数）的分析结果，并为量子计算和全息术中普遍存在的状态复杂性相关概念提供了下限。我们论证说，我们的结果适用于分配给作用于子系统的生成器的一大类惩罚因子。我们证明，我们的结果可以借用来研究 F 1 范数情况下单个自旋的通常复杂度（非约束性），而这在之前的文献中是缺乏的。最后，我们推导出多部分约束复杂度的界限以及相关（连续）电路复杂度，其中电路最多包含 2 个局部相互作用。