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World File Search System序贯
因果序叠加的不成立定理
事件的因果顺序不必固定：在某个站点，一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量，比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的，而且是多种任务的有用资源。然而，量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪，事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加，与任何其他系统不相关吗？这里我们表明，对于一类广泛的过程来说，这是不可能的：任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程，即当用某些操作探测时，它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
区域经济采用混合序列到...
近年来，在全球化和结构调整的某些条件下，区域经济的作用发生了重大变化。变化过程对于分析区域经济和制定区域经济规划至关重要。发展中经济体往往依赖于产业和国家政策。现代研究倾向于参与该领域的重要因素，如能源强度、劳动力技能、当地产业、资源和当地专业知识。此外，在这项研究中，为了开始发展区域经济并在该领域进行革命以将其与新技术联系起来，我们训练了深度学习算法来收集因素以完美地管理它们并对未来经济做出良好的预测。混合序列到序列 (seq2seq) 深度学习算法以过去几年的先前信息为基础，并运行系统将预测结果数据与当前信息进行比较，以评估未来几年要认证的方法。
计划、参加、生成：规划序列到...
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型，该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来，构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量，该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的，主要使用可微分操作。我们表明，它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明，该模型计算出定性的直观对齐，比基线收敛得更快，并且以更少的参数实现了卓越的性能。
bapi-stat“量子序”温度和湿度传感器
Power Supply: 10 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 4 to 20 mA or 0 to 5 VDC Outputs 15 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 0 to 10 VDC Outputs 12 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 5 VDC Outputs 15 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 10VDC Outputs Power Consumption: 100 mA maximum DC: 4 to 20 mA Output (<30mA typical) 75 mA maximum DC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (6mA typical) 1.9 VA maximum AC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (0.2VA typical) Outputs: 4 active outputs plus 1 passive temperature sensor Volts........................0 to 5 VDC or 0 to 10VDC, Impedance >10KΩ (OUT1, OUT2, OUT3, OUT4) Current....................4 to 20 mA, Impedance <500Ω @ 24 VDC (OUT1, OUT2) Resistance..............Setpoint, 5 VDC @ 5 mA max (OUT3, OUT4) - Factory selected per application Relay Contact.........N.O., 500 mA @ 24 VDC max Temp.传感器.........被动RTD或热敏电阻（temp+/temp-）输入：外部覆盖.... 5 VDC或24 VDC/VAC/vac外部传感器...... 10K-2 Themistor单独购买。Wired 25' max from sensor Sensing Elements for Active Outputs and Display: Temperature............10K-2 Thermistor Humidity..................Capacitive Polymer, ±2%RH Sensing Element for Resistive Temp Output: Thermistor or RTD Mounting: Standard 2”x4” junction box, European junction box
非小细胞肺癌中的 ALK-TKI 和 ICI
肺癌是癌症相关死亡的主要原因，发病率和死亡率都很高。非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，占所有病例的85％。幸运的是，分子肿瘤学的发展为肺癌提供了有前途且有效的治疗策略，包括特定基因突变/易位和免疫检查点，首先是表皮生长因子受体（EGFR）常见突变，然后是间变性淋巴瘤激酶（ALK）易位作为靶向治疗，免疫治疗包括免疫检查点抑制剂（ICI）。本文总结了TKI和ICI在NSCLC治疗中的近期进展，并重点关注联合或序贯治疗的临床效果，以期为NSCLC的治疗提供有效的建议。
Genomics 基因体学
■Genomics (基因体学) ■History of DNA sequencing (DNA定序历史) ■The first-generation DNA sequencing (第㇐代DNA定序) ■Next-generation sequencing (NGS,次世代定序) ■CRISPR/cas9 genome editing (基因编辑技术) ■Genome analysis (基因体分析)
具有单元耦合簇和结构学习假设的 Lipkin 模型的量子计算 *
虽然在本研究中我们模拟了经典计算机中的量子计算，但我们应该注意到量子力学测量是随机的，因此，每次评估期望值时我们都将进行1000次测量。对于每种相互作用强度，进行50次基态能量估计，并得到它们的中位数和百分位数。另外，在本研究中，我们采用了Nakanishi等人[31]提出的序贯最小优化（SMO）方法进行参数优化。SMO方法具有以下优点：收敛速度更快、对统计误差具有鲁棒性、无需超参数优化。SMO方法基于这样一个事实，即期望值表示为具有一定周期的三角函数的简单和。更多详细信息可参见参考文献[31]。
使用类型癌症分析GAPP中的致癌作用
研究成果の概要（英文）：我们在分析中包括了7个GAPP家族（16名患者）。中位年龄为43.5（18-84）岁，男性为7。8例患者患有胃癌（I/II/IV期= 3：1：4）。 用直接测序方法对APC基因进行了种系分析，因此14例患者的点突变为APC外显子1b。 基因组癌变分析分析正常粘膜，发育异常和腺癌的活检标本表明，基因A，B和C基因与GAPPS患者的致癌作用有关。 特别是在每个标本中都会散布基因A，因此揭示了与癌变的关系。 另一方面，染色体分析表明，染色体异常也与癌变有关。 建立了具有特定生长因子的类器官。8例患者患有胃癌（I/II/IV期= 3：1：4）。用直接测序方法对APC基因进行了种系分析，因此14例患者的点突变为APC外显子1b。基因组癌变分析分析正常粘膜，发育异常和腺癌的活检标本表明，基因A，B和C基因与GAPPS患者的致癌作用有关。特别是在每个标本中都会散布基因A，因此揭示了与癌变的关系。另一方面，染色体分析表明，染色体异常也与癌变有关。建立了具有特定生长因子的类器官。
定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。