XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System形环
人工智能的分子神经形成块
人工智能（AI）长期以来一直是迷人的主题，在巨大的诺言和不可避免的幻灭之间振荡。尽管在复杂游戏中的AI表现优于人类冠军，但表明我们进入了一个新的计算时代，但更深入的外观表明，这些突破的成本很高 - 需要大量的精力和昂贵，昂贵的培训过程。在认知，决策和智力等领域，即使我们最先进的计算机也远远远远低于大脑无与伦比的效率和紧凑的设计。这一挑战的核心在于传统电路元素和计算体系结构的局限性，这些元素难以复制大脑在混乱边缘运行的大脑复杂的非线性动力学。在本次研讨会中，我将引入一类新的分子电路元素，旨在捕获模仿纳米级的大脑样行为的复杂，可重构逻辑。这些设备可以作为模拟或数字元素操作，也可以在不稳定的边缘固定，从而以传统计算硬件无法使用的方式效仿神经功能的独特潜力。我们的旅程从其基础物理和化学探索这些分子系统，一直到集成电路设计和片上应用程序[1-7]，目的是为AI和机器学习平台奠定基础，以超越摩尔定律的局限性并导致一个新的能量计算时代。参考文献：[1] Sharma，D.，Rath，S.P.，Kundu，B.，Korkmaz，A.，Thompson，D.，Bhat，N.，Goswami，S.，Williams，R.S。和Goswami，s。线性对称自我选择14位动力学分子回忆录。自然633，560–566（2024）。[2] Sreebrata Goswami，Williams，R。Stanley和Sreetosh Goswami。“用分子材料进行计算的潜力和挑战”。自然材料（2024）：1-11。[3] Rath，S。P.，Deepak，Goswami，S.，Williams，R。S.，＆Goswami，S。使用分子备忘录的能量和空间有效的平行加法。高级材料（2023），2206128。[4] Rath，Santi Prasad，Thompson，Damien，Goswami，Sreebrata和Goswami，Sreetosh。“在回忆录中的许多身体分子相互作用。”高级材料（2023）：2204551。[5] Goswami，Sreetosh等。“分子回忆录中的决策树”。自然597.7874（2021）：51-56。[6] Goswami，Sreetosh等。“使用可加工的金属配位的偶氮芳烃的强大电阻存储器。”自然材料16.12（2017）：1216-1224。[7] Goswami，Sreetosh等。“电荷不成比例的分子氧化还原，用于离散的回忆和成年开关。”自然纳米技术15.5（2020）：380-389。
六元环无机材料
六元环（SMR）是许多材料体系的常见结构单元，这些材料包括但不限于典型的二维材料，如石墨烯、h-BN和过渡金属二硫属化物，以及三维材料，如铍、镁、MgB 2 和Bi 2 Se 3 。尽管这些材料中的许多已经成为材料科学和凝聚态物理的“明星”，但很少有人关注SMR单元在各种成分和结构中的作用。在本文中，我们系统地分析了这些材料最基本的SMR结构单元，发现其在许多有趣的特性和现象（如狄拉克电子和声子光谱、超导和拓扑）的发生中起着决定性的作用。因此，我们将这组材料定义为SMR无机材料，为材料研究和开发开辟了新的视角。 SMR 材料具有独特的性能，值得从材料设计、新物理发现到目标向导应用等方面进行广泛关注和深入研究。预计 SMR 材料将在下一代信息技术、可再生能源、太空等领域找到利基应用。
环磷酰胺注射
在环磷酰胺治疗期间，对全血计数进行监测至关重要，因此可以根据需要调整剂量。环磷酰胺注射不应给中性粒细胞≤1,500/mm 3的患者和血小板<50,000/mm 3。在患有或患有严重感染的患者中，可能不会表明，或应中断或应降低剂量。g-CSF，以减少与环磷酰胺使用相关的中性粒细胞减少并发症的风险。在所有被认为具有中性粒细胞减少症并发症风险增加的患者中，应考虑使用G-CSF的原发性和继发性预防。 通常在治疗的第1周和第2周达到白细胞计数和血小板计数的减少。 周围血细胞计数预计将在大约20天后正常化。 骨髓衰竭已有报道。 可能会预期严重的骨髓抑制，特别是在接受和/或接受化学疗法和/或放射治疗的患者中。在所有被认为具有中性粒细胞减少症并发症风险增加的患者中，应考虑使用G-CSF的原发性和继发性预防。通常在治疗的第1周和第2周达到白细胞计数和血小板计数的减少。周围血细胞计数预计将在大约20天后正常化。骨髓衰竭已有报道。 可能会预期严重的骨髓抑制，特别是在接受和/或接受化学疗法和/或放射治疗的患者中。骨髓衰竭已有报道。可能会预期严重的骨髓抑制，特别是在接受和/或接受化学疗法和/或放射治疗的患者中。
滑动环和滑动配对
KSD GmbH根据激光硬涂层的piple制造幻灯片。这种创新的光子涂料工艺使高质量的合金能够以保存资源的方式使用。我们成功地开发了这一过程，以至于它可以直接在激光束中实现新材料。我们多年的经验使我们今天可以覆盖幻灯片戒指或幻灯片轴承，并带有随后的高质量饰面。在48小时内交付时间对于我们的激光硬涂合金而言并不是问题。对于单个部分或少量，我们也可以接管完整的生产。最大。外径为380毫米的外直径，内部的轮胎制造和测试过程发生在内部。较大的尺寸，滑动表面上的特殊轮廓和丝状凹陷以及从直径25毫米的轴承轴承的内部涂层也可以在我们的com pany中实现。除了我们制造的硬金属配对外，我们还提供了混合的配对。这些包括与
- 恩格尔特 - 心形缺失 - > ...
Habilitation的日期和数量：AlánAlpár博士：Karolinska Institut，2012年（Semmelweis University，2014年）； IldikóBódi博士： - 课程的目标及其在医学课程中的地位：先天性心脏缺陷的孩子的数量是全球和匈牙利的先天性胎儿异常的主要人物之一。出生时的患病率超过1％。本课程的目的之一是突出基本的发展关系，对这种关系的理解对于针对婴儿和儿童的先天性心脏缺陷实施诊断和手术解决方案至关重要。该课程将弥合理论和临床教育之间的差距，从而了解实践中发展和解剖学科学的相关性。教学地点（演讲厅或研讨会室等地址等等）：
混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
