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DeepSeq2：利用解缠表征增强序贯电路学习
电路表征学习在电子设计自动化 (EDA) 中越来越重要，它通过提高模型效率和准确性为各种下游任务提供服务。一项值得注意的工作 DeepSeq 通过对时间相关性进行编码开创了顺序电路学习。然而，它存在重大限制，包括执行时间延长和架构效率低下。为了解决这些问题，我们引入了 DeepSeq2，这是一个增强顺序电路学习的新框架，通过创新地将其映射到三个不同的嵌入空间——结构、功能和顺序行为——从而允许更细致的表征来捕捉电路动态的固有复杂性。通过采用高效的有向无环图神经网络 (DAG-GNN) 来绕过 DeepSeq 中使用的递归传播，DeepSeq2 显著缩短了执行时间并提高了模型的可扩展性。此外，DeepSeq2 采用了独特的监督机制，可以更有效地捕捉电路内的过渡行为。 DeepSeq2 在序贯电路表示学习中树立了新的基准，在功率估计和可靠性分析方面的表现优于之前的研究。
将形式化验证应用于基于 FPGA 的航空航天应用的早期评估：方法和经验
摘要 — 基于 SRAM 的现场可编程门阵列 (FP-GA) 已在航空航天应用中使用了十多年。遗憾的是，这些设备的一个显著缺点是它们对辐射效应的敏感性，这会导致存储器元件中的位翻转和半导体中的电离诱发故障，通常称为单粒子翻转 (SEU)。对基于 SRAM FPGA 的安全关键应用进行早期可靠性分析将使设计人员能够开发出符合设计要求（例如 DO-254 标准）的更可靠、更强大的设计。我们提出了一种基于概率模型检查的方法来分析此类设计的可靠性和可执行性，以指导设计决策。概率模型检查是一种众所周知的形式验证技术，其主要优点是分析详尽，从而可以对时间逻辑查询给出数值精确的答案，这与离散事件模拟形成鲜明对比。在所提出的方法中，从系统的高级描述开始，从提取的控制数据流图 (CDFG) 构建马尔可夫 (奖励) 模型。然后使用 PRISM 模型检查器工具自动验证各种可靠性和可执行性相关属性。
运动时间训练可以提高持续注意力的表现，但不能提高流体智力：近迁移，而不是远迁移
摘要 数百项研究记录了认知和运动计时表现之间的关联。一项核心发现是心理测量智力与时间间隔产生变异性和反应时间之间的相关性约为 -0.3 到 -0.5，但这种关系的性质仍不清楚。在这里，我们研究了这种关系是否在一系列认知和计时任务中受到近距离和远距离转移的影响。这些任务是在每天 5 次 30 分钟的感觉运动同步训练之前和之后进行的，每个间隔都有反馈。训练组在 Conners 持续表现测试 II 中表现出持续注意力表现的提高，但在 WAIS-IV 的块设计和图形权重子测试中没有变化。被动控制组在任何计时或认知测试中的表现都没有变化。这些发现为持续注意力直接参与运动计时以及从同步到无节奏连续间隔产生的近距离转移提供了证据。根据各种假定的计时机制讨论了对时间-认知关系的影响。
关于新核>有效利益相关者参与的区域间培训课程
作为低碳能源，核能有望在全球许多国家的能源组合中发挥越来越多的作用 - 用于能源安全和可持续发展，以及解决环境问题。随着越来越多的国家开始运营其第一家核电站（NPP）的运营，以及某些国家的重大扩张，尽管预计未来几年的几家核电站会关闭，但全球核能预计仍会增长，新技术在这方面也有望做出贡献。核电计划是一项重大事件，需要对时间，机构和人力资源进行仔细的计划，准备和投资。核电需要建立一个可持续的国家基础设施，该基础设施在整个生命周期中提供政府，法律，管理，管理，技术，人力资源，工业和利益相关者的支持。INT2024项目旨在支持参与成员国创造一个有利的环境，以促进安全，安全和可持续的介绍或扩展核电。旨在解决许多成员国中确定的常见问题。它建立在从前四年的活动领域（INT2013，INT2018和INT2021）中从前四年的区域间项目中学到的经验教训，并适应了成员国的需求。
在抑制牙菌斑形成中，用芒果剥离提取物用芒果剥离提取物的有效性S-0044-1796647.pdf-Thieme Connect
摘要药物分子的设计和合成是药物开发的关键阶段，传统上需要对时间和财务进行大量投资。但是，在药物设计中的人工智能（AI）的整合可以加速潜在的候选药物，优化药物开发过程，并为更明智的决策做出贡献。AI在分子生成中的应用正在改变研究人员探索化学空间和设计新颖化合物的方式。它加速了药物发现和材料科学的过程，从而可以快速探索广阔的化学景观，以识别有前途的候选人，以进一步实验验证。AI在预测反应产品中的应用加速了合成计划过程，有助于合成化学任务的自动化，并支持化学家在药物发现期间做出明智的决策。本文回顾了两个相互关联的领域的最新进展：AI在分子产生和合成途径中的应用。它将提供有关AI改变药物开发中传统方法并预测其未来在这些关键领域的未来进步的创新方式的见解。
短期债券策略
q什么是投资范围？1个利率的运动将不会影响GILT的回报，只要其持有直到到期。 到期时，收益通常会以下一个最有吸引力的净赎回收益率进行再投资，但是一些具有特定要求的客户可以支付。 有风险会定期修订银行利息，这意味着，如果未来几年利率下降，银行将为储户提供较低的利息。 2投资策略的税收效率部分是对时间敏感的，随着时间的流逝，可能会变得降低吸引力。 这是因为低利率时期通常会在低利率时期发行，就像我们过去几年所经历的那样。 未来的镀金发行有望将优惠券更加一致，因此即使发行了5％的收益率，即使发行了镀金，也很可能与5％的优惠券相比。 当前情况之所以出现，是因为当收益率接近零时，在往年提供了镀金，因此，优惠券（缴纳所得税返回的一部分）接近零，即0.125％。 随着利率的提高，这些镀金的价格下降了，因此总收益率相应增加。 3最近的事态发展和不确定性的提高增加了对投资者风险较小的资产的吸引力。 但是，另一个方面是，不确定这个不确定的时期将持续多长时间。 如果投资环境明显改善，那么投资者可能希望从风险较小的资产中迁移到股票等领域。1个利率的运动将不会影响GILT的回报，只要其持有直到到期。到期时，收益通常会以下一个最有吸引力的净赎回收益率进行再投资，但是一些具有特定要求的客户可以支付。有风险会定期修订银行利息，这意味着，如果未来几年利率下降，银行将为储户提供较低的利息。2投资策略的税收效率部分是对时间敏感的，随着时间的流逝，可能会变得降低吸引力。这是因为低利率时期通常会在低利率时期发行，就像我们过去几年所经历的那样。未来的镀金发行有望将优惠券更加一致，因此即使发行了5％的收益率，即使发行了镀金，也很可能与5％的优惠券相比。当前情况之所以出现，是因为当收益率接近零时，在往年提供了镀金，因此，优惠券（缴纳所得税返回的一部分）接近零，即0.125％。随着利率的提高，这些镀金的价格下降了，因此总收益率相应增加。3最近的事态发展和不确定性的提高增加了对投资者风险较小的资产的吸引力。但是，另一个方面是，不确定这个不确定的时期将持续多长时间。如果投资环境明显改善，那么投资者可能希望从风险较小的资产中迁移到股票等领域。由于短期债券策略是一项自由投资组合服务，因此如果情况发生变化，这很容易实现。具有更大程度的灵活性，客户不会锁定投资。
表征心包中心层中胶原纤维方向
摘要 - 当植入体内时，生物假发心瓣膜会经历各种环状机械应力，例如当瓣膜打开时由于血流而引起的剪切应力，由于阀门的循环开口和闭合而导致阀门的悬浮压力，以及阀门关闭时的拉伸应力。这些类型的压力导致了多种故障模式。在天然瓣膜环或加工后的心包组织中，胶原纤维增强组织并提供结构完整性，从而使非常薄的Lea -eT量可以具有与环压变化相关的巨大载荷。LEA频率组织的机械响应在很大程度上取决于胶原纤维浓度，特征和方向。因此，低估了心包组织的微观结构及其对动态负荷的反应对于开发更耐用的心脏阀和计算模型以预测心脏瓣膜行为。在这项工作中，我们表征了牛心包组织Lea laim laim laim files的3D胶原纤维排列，这是对第二谐波生成显微镜下各种不同负载条件的响应。这种实时可视化方法有助于更好地了解循环负载对时间和空间上胶原纤维方向的影响。
论生物模拟计算系统中的时空行为
摘要 处理“大数据”（基于或由人工智能辅助）的需求日益增长，人们对更全面地了解大脑运作的兴趣也日益增加，这刺激了人们努力用廉价的传统组件构建仿生计算系统，并构建不同的（“神经形态”）计算系统。一方面，这些系统需要大量处理器，这会带来性能限制和非线性扩展。另一方面，神经元操作与传统工作负载截然不同。传导时间（传输时间）在传统计算和神经网络的“时空”计算模型中都被忽略了，尽管冯·诺依曼警告说：“在人类神经系统中，沿线（轴突）的传导时间可能比突触延迟更长，因此我们上述忽略它们（除了τ[处理时间]）的程序是不合理的”[1]，第 6.3 节。单是这种差异就使得在技术实现中模仿生物行为变得困难。此外，计算领域的最新问题引起了人们对时间行为也是计算系统的一个普遍特征的关注。它们在生物和技术系统中的一些影响已经引起了人们的注意。这里建议不要引入一些“看起来像”的模型，而是正确处理传输时间。引入基于明可夫斯基变换的时间逻辑可以定量地洞察
![arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日](/simg/e\e678bfa6a26a3bf97581ae01abe348a619519822.webp)
arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日
汉密尔顿量 H 的生成函数定义为 F ( t ) = ⟨ e − itH ⟩ ，其中 t 是时间，期望值取自给定的初始量子态。此函数可以访问不同阶数 K 的汉密尔顿量 ⟨ HK ⟩ 的不同矩。F ( t ) 的实部和虚部可以在量子计算机上分别使用一个额外的辅助量子位来评估，该辅助量子位对时间 t 的每个值都有一组测量值。量子比特的低成本使其在量子比特数量有限的近期非常有吸引力。假设可以使用量子设备精确计算生成函数，我们将展示如何在经典计算机上后验地使用此函数的信息内容来解决量子多体问题。说明了几种经典的后处理方法，旨在预测近似基态或激发态能量和/或近似长期演化。这种后处理可以使用基于 Krylov 空间的方法和/或与虚时间演化密切相关的 t 展开方法来实现。使用配对和费米-哈伯德模型在多体相互作用系统中说明了混合量子-经典计算。
皮质活动与聋哑成年人的计时相关：通过静态和动画刺激呈现获得 fNIRS 见解
摘要：耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动，该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者（19 名聋人）。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务，例如超车。道路场景以动画形式呈现，或以 3 张静态图像序列呈现，显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃，这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明，中脑区域与计时有关，在聋哑人士估计时间流逝时，静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。