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训练和安装后，各种各样的深神经网络都很好地预测了人类IT
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九个DNN体系结构的多样化集与他们解释人类下颞（hit）皮质中62个对象图像的代表性几何形状的能力，如用fMRI测量。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的
各种深层神经网络都预测了人类的劣等...
■接受对象识别训练的深神经网络（DNNS）提供了高级视觉皮层的最佳当前模型。尚不清楚的是，诸如网络架构，训练和对大脑数据的拟合等实验性选择有多么强烈的选择，这有助于观察到的相似性。在这里，我们将九种DNN体系结构的多样化集与它们解释人类下颞皮层中62个对象图像的代表性几何形状（hit）的能力，如用fMRI所测量的。我们将未经训练的网络与他们的任务训练的对应物进行了比较，并通过在每层内特征的主要成分进行加权组合，并将其层次的加权组合得以评估，并评估了击中的效果。对于训练和拟合的每种组合，我们使用独立的
![arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024](/simg/1\1115abfe48fe64291ecf101f45f411d67ec51b4b.webp)
arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024
动态数据驱动的数字双胞胎（DDTS）利用基于DDDAS的物理系统及其虚拟对应物之间的基于DDDAS的信息 - 亲生反馈循环，从而利用物理系统的实时数据来改善系统模型，重新配置仪器管道，并优化底层系统。由于DDDA的复杂性和跨学科性质，了解决策背后的推理需要大量的技术和特定领域的知识。此外，决策通常由包含传感器读数和测量值的格式表示，这些格式难以解析。这些挑战在智能系统的智能DDT的背景下加剧了，DDTS可以利用其认知能力自主做出决定[20]。在这种情况下，解释性成为关键特性，使最终用户可以理解，从而信任DDT的自主决定。
量子机器学习的全面回顾
量子机器学习代表了当代物理学和计算机科学研究中一个非常有前途的领域，其深远影响涵盖量子化学[108]、人工智能[89]，甚至高能物理[7]。尽管如此，它仍处于发展的初级阶段。这一点从量子机器学习缺乏精确定义就可以看出来。一些人将其描述为量子计算和机器学习的融合，其中机器学习算法在量子设备上执行。简单地说，它可以被认为是经典机器学习的量子对应物。近年来，以 ChatGPT 等技术为代表的人工智能已经成为日常生活中不可或缺的一部分。未来，我们将在更广泛的应用中利用人工智能，包括医疗诊断、教育和辅助科学研究，这是完全合理的。人工智能的大部分成功
横截面依赖项下的bootstrap推断
在本文中，我们引入了一种生成具有未知模式的横截面/空间依赖模式的引导样品的方法，我们称之为空间依赖性野生引导程序。此方法是Shao（2010）的野生式引导程序的空间对应物，并通过将独立和相同分布的外部变量的向量乘以引导程序内部的特征位置来生成数据。我们证明了在数据的线性阵列表示下，我们的方法对研究和未予以指导的统计数据的有效性。模拟实验记录了改善我们方法推断的潜力。我们使用独特的公司级别的销售增长与本地市场的进口活动之间的关系来说明我们的方法，并使用唯一的公司级别和加拿大进口数据。
食品和纤维系统以及生产农业对德克萨斯州经济的贡献
尽管生产价值（或总收入）通常用作经济影响的指标，但更合适的衡量标准是该州对国内生产总值 (GDP) 的贡献。该州的 GDP 是通过利用该州的土地、劳动力、资本和管理资源在生产中增加的价值（总收入减去投入成本）。一个州的 GDP 是该州所有行业的 GDP 总和。从概念上讲，一个行业对该州 GDP 的贡献等于其生产价值（销售额或收入和其他营业收入以及库存变化）减去其中间投入，例如从其他美国行业购买（或进口）的商品和服务的消费。该州的 GDP 是国家 GDP 的州对应物，国家 GDP 是联邦政府衡量美国经济产出的指标。
将初始数据加载到量子寄存器
在不久的将来，量子计算可以为信息学的发展做出重大贡献[1]。尽管尚未构建量子计算机的实际实现，但它的存在似乎是可能的。因此，值得研究此类机器的性质。今天，我们知道Shor [2]和Grover [3]算法比其最佳古典对应物具有较低的综合性复杂性。量子计算机的另一个有希望的应用是量子模拟[4，5，6]，即物理量子系统行为的组合模型。它给出了有效建模量子过程的可能性，使用经典量子不可能[7]。量子计算机可以模拟各种量子系统，包括费米子晶格模型[8，9]，量子化学[10，11]和Quantum-tum-tum-fly filed field Theyories [12]。
数字孪生技术与高等教育
数字孪生是物理世界中物体、系统或环境的虚拟复制品，例如人类心脏、汽车或拥挤的大学校园。它通常可以通过传感器的实时数据进行更新，无论物理对应物如何变化，它都会随之变化。这让观察者可以即时详细地监控其变化。数字孪生技术还可以运行模拟，预测物体或系统在未来各个时间点的变化，例如心脏可能衰竭、汽车可能撞车或校园基础设施可能崩溃的时刻，并预测哪些干预措施可以改变其进程。“我们可以在虚拟世界中复制物理世界，并预测将会发生什么，”信息技术科学家迈克尔·格里夫斯 (Michael Grieves) 说，他在一年多前的一次会议上介绍了数字孪生概念。
用于图像处理的量子电路库 - Webthesis
如今，人们对模式识别和计算机视觉等应用的兴趣使得图像处理算法变得非常重要。然而，视觉信息量的快速增长对传统计算机目前可用的计算能力造成了压力。量子图像处理 (QImP) 专注于在量子计算领域提供传统图像处理策略的对应物，利用其固有的并行特性。多年来，已经提出了许多 QImP 算法来使用量子形式对图像进行编码和处理。尽管如此，在最先进的技术中，没有足够的空间对可用的技术进行直接和实际的比较。因此，当试图了解它们是否代表了相对于传统对应物的有效机会时，就会出现困难，尤其是考虑到当今量子硬件的局限性和非理想性时。本论文的目标是定义一个与 Qiskit（一种用于量子计算的开源软件开发工具包）兼容的 QImP 算法的 Python 软件库，使用户能够灵活地比较参考输入图像上的不同技术，并通过特定的性能系数分析它们的适用性。首先，对 QImP 的现有文献进行了初步研究，以确定最有前途的算法。然后，它们被实现为参数模块，并逐渐形成了库。Jupyter Notebooks 被认为是提供有意识地应用所提供算法的实用用户指南。支持技术的选择涵盖编码方法、基本处理工具、压缩和边缘检测算法，并考虑到量子硬件有限的计算资源和实际应用的可能性。所有实施的电路都进行了测试，既通过在经典计算机上进行模拟，也在真实的量子硬件上进行测试。考虑到几个用例，不同算法在应用中的优势和劣势已经得到证实。本论文为探索 QImP 场景奠定了基础，而由于其灵活性和模块化特性，实施的库提供了包含和描述新算法并将其与其他算法进行比较的可能性。
枯草芽孢杆菌高效双碱基编辑平台的构建及应用
构建进化的细菌底盘通常依赖于功能蛋白的定向进化。1 进化的蛋白质替代宿主中的天然对应物，从而形成具有特定表型的进化细菌底盘，2 例如大肠杆菌中进化的RpsE和酵母中的PfDHFR分别赋予壮观霉素抗性 3 和乙胺嘧啶抗性 4。然而，外源DNA的替代会影响宿主的安全性，这限制了宿主在某些领域的应用，特别是在食品工业中。因此，期望宿主自身的蛋白质得到进化。蛋白质定向进化的技术框架已经从体外发展到体内。5 – 7 定向进化的典型策略是随机诱变、半理性设计和理性设计。它们都严重依赖于从基因克隆、体外诱变、异源或整合的几个迭代步骤的过程