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World File Search System度量
宿主内部病毒遗传多样性的定量度量
引入高突变率，短生成时间和大小的RNA病毒大小正在引起其宿主中遗传多样性的积累[1]。病毒种群的宿主内遗传多样性会影响治疗结果。它与药物分析的发育相关[2]，影响细胞和组织的向量[3]，传播风险[4]和疾病进展[5，6]。对宿主内遗传多样性的分析也可以提供对感染期间病毒演变的见解[7，8]。在过去的十年中，通过引入和成本范围使用下一代测序（NGS），对宿主内多样性的检测变得更加可行。ngs平台会产生大量的测序读数，通常长度很短，并且会受到放大和测序误差的影响[9]。近年来，已经开发了许多计算工具来区分技术错误和真正的生物学突变，并重建病毒性单倍型序列和
N 波段系统中的 Berry 曲率和量子度量
参数相关的哈密顿矩阵的特征值在参数空间中形成能带结构。在这样的 N 带系统中，由贝里曲率和量子度量张量组成的量子几何张量 (QGT) 通常通过数值获得的能量特征态计算得出。这里，提出了一种基于特征投影器和（广义）布洛赫矢量的 QGT 替代方法。它比特征态方法提供更多的分析见解。具体而言，仅使用哈密顿矩阵和相应的能带能量，即可获得每个能带的完整 QGT，而无需计算特征态。最显著的是，众所周知的以哈密顿矢量表示的贝里曲率双带公式被推广到任意 N 。使用三带和四带多重费米子模型说明了该形式化，尽管具有相同的能带结构，但它们具有非常不同的几何和拓扑性质。从更广泛的角度来看，这项工作中采用的方法可以用于计算任何物理量或研究任何可观测量的量子动力学，而无需明确构建能量本征态。
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
在目标度量的变化下，最佳传输图的定量稳定性
•[38，23，5，11]使用此想法在各种任务中执行模式识别，包括对癌细胞中核染色质模式的区分，对面部表情，鸟类物种，星系形态的差异的检测，亚细胞形态，亚细胞蛋白质分布，从MI-Collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider collider的差异。•[31]考虑了该图像产生建模的框架，并通过展示了数字和面部图像的生成建模，在阿尔茨海默氏病神经毒气或甲状腺核图像的背景下进行PET扫描。•[22]遵循这种方法，以改善面部图像的分辨率。在此阶段，从数学角度来看，线性化最佳传输框架的良好实际行为是合理的。嵌入的实际好处是，可以在概率指标的家族中使用经典的希尔伯特统计工具箱，同时保留Wasserstein几何形状的某些特征。嵌入µ 7→t µ的一个特别好的特征是，其在l 2（ρ，r d）中的图像是凸的，即最佳的barycenter
影响耦合轴突束的度量扰动的计算机研究
现在可以通过地球上的仪器探测到引力辐射。与受到人类头骨屏障的电磁辐射相比，引力辐射不受此限制。在 [3] 中，我们通过 MATLAB 模拟展示了引力辐射对人类中枢神经系统中轴突束的影响，这些轴突束之间存在触觉耦合。我们在那里报告说，对于低于 h = 0.09 的应变，对耦合轴突响应的差异时间没有明显影响。考虑到地球接收到的引力波的应变幅度约为 h = 1 e − 21 或更低 [5]，我们得出结论，引力波对大脑的信息处理没有影响。然而在本文中，我们得出结论，即使是微弱的引力波也会对轴突束的信息传输产生明确的影响。
通过基于注意力的深度布局度量学习进行热点检测
摘要 — 随着半导体特征尺寸的急剧缩小，热点检测已成为生成优化掩模设计以实现更好可印刷性的关键且具有挑战性的问题。机器学习技术，尤其是深度学习，在热点检测任务上取得了显著的成功。然而，由于两阶段流程和布局特征表示效率较低，大多数现有的热点检测器性能不佳。更重要的是，大多数工作只能解决具有明显热点模式的简单基准测试，如 ICCAD 2012 竞赛基准测试。在本文中，我们首先开发了一种新的端到端热点检测流程，其中布局特征嵌入和热点检测共同执行。基于注意机制的深度卷积神经网络 (CNN) 被用作主干来学习布局特征的嵌入并同时对热点进行分类。实验结果表明，我们的框架在更具挑战性的基准测试上实现了比现有技术更高的准确率，误报更少，推理速度更快。
对抗系统的一种新熵量子相关度量
© 2023 作者。本文根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证授权，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供 Creative Commons 许可证的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的 Creative Commons 许可证中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的 Creative Commons 许可证中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
总温度度量和全球变暖对作物产量的影响的高估
3特别是，它们提供了三个证据来支持时间可分离性假设。首先，他们将六个月的生长季节分为两个两个月的间隔。第二，他们共同估计生长季节每个月温度的影响。第三，他们测试了7月份温度响应函数是否与其他月份不同。4 Felkner等。 （2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。4 Felkner等。（2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。
法定生物多样性净增益度量Note TR010063
在生物多样性标准版本3.0和法定生物多样性指标中，非常独特的栖息地（VHDH）的单位损失均被“取消”，并从定制薪酬达成共识的指标计算中删除；但是，保留和增强的单位仍然有助于基线和开发后计算。在生物多样性衡量标准版本3.0中，VHDH丢失的区域，但已商定定制薪酬，也被排除在该栖息地的基线价值之外，而在法定生物多样性指标中，该丢失的栖息地的价值现在包含在整个基线中。这具有似乎增加了基线柱中低地草地的栖息地单位，但是在回顾两个指标中，低地草地的总栖息地单位保持不变。