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主动导航中空间参考框架倾向的大脑动力学
摘要 - 对不同空间参考框架的导航策略的最新研究（以以环境为中心的以环境为中心的同源性参考框架）表明，顶叶皮质在处理中心信息方面起着重要的作用，可以在处理中心信息中提供自我的转化功能，在自我和中源空间空间参考弗莱姆之间。但是，大多数研究只是专注于被动实验环境，这并不是我们日常的空间学习/导航任务的真正代表。这项研究调查了与脑动力学相关的facter，这使人们在主动和被动导航中切换其首选的空间策略以弥合差距。虚拟现实（VR）技术和Omni跑步机被应用于积极行走进行主动导航，并且为了被动导航，参与者在执行相同的任务时坐着。脑电图（EEG）信号，以监视路径积分任务中以自我和中心式帧之间过渡的光谱扰动。来自作者大学的四十一名右手男性参与者参加了这项研究。我们的大脑动力学结果表明导航涉及区域，包括alpha带中具有调节的顶叶皮层，具有β带和低γ带扰动的枕骨皮层以及带有theta扰动的额叶皮层。在顶簇事件相关的光谱传播（ERSP）中发现了两个不同的转角路径之间的差异。在小的转角路径中，同种中心的参与者显示出更强的alpha deannchronization在以egi的为中心的参与者中。在大型转角路径中，众所周知 -
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
轨道外推
轨道外推是时间t时轨道轨迹的计算，从时间t 0的初始条件的知识。此计算可以是分析性的，即。是代数公式，是时间t或数值的正式数学整合的先验结果，即。是从t 0到t逐步逐步整合普通微分方程（ode）的集成。由于许多原因，此计算并不容易。在不受干扰的两体问题之外，不存在正式整合。扰动问题需要高阶数值集成符；对于轨道造型和N> 2的N体问题也需要这些有效的数值积分器。在几个世纪和轨道扰动的知识中，轨道计算的精度已提高。然而，仍然是一个主要挑战，即推断持续时间。推断越及时，t >> t 0，结果越多，就越不再良好。迄今为止，即使是高高且非常古怪的轨道，迄今为止，轨道外推的实际改善也有所改善。虽然没有对真实轨道轨迹的正式解决方案，但是对于所谓的平均问题或近似框架，可以实现分析方法。在这里，我们总结了扰动的两种身体问题的一些最有效的现代分析和数值外推方法。我们将首先回忆轨道力学的基础知识，以及普通微分方程的数值整合的基础。的目的确实是对方法的综述，这对于选择计算轨道的方法的任何机械师似乎都有用。这篇综述也可以使轨道力学的研究人员了解不是自己的方法，而是对数学教师的方法。演讲虽然短但合成，但是太空技术领域的多年研究结果。在很短的时间内暴露这么多技术是一个挑战，但是摘要表将对我们有所帮助。
![l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3](/simg/5\5b0cf8de79dd6d172d7187d483e616f7425a27ae.webp)
l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3
细胞绘画近年来引起了人们的兴趣，因为它使研究人员能够捕捉到对各种扰动的细胞反应的全面图片。细胞绘画测定法使用六个污渍来标记DNA，细胞质RNA，核仁，肌动蛋白，高尔基体，质膜，内质网和线粒体。然而，“油漆”或染料的其他组合也是可能的，可以根据研究需求的方式可视化略有不同的细胞成分和过程。这样一个例子是fenovue™多晶体染色套件。该试剂盒允许DNA，脂质液滴，肌动蛋白，线粒体和溶酶体染色。及其溶酶体和脂质液滴标签该套件量身定制用于研究与
![arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日](/simg/c\cc2ead6042a1fa6a54be197de2bd472cc4c04f55.webp)
arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日
对复杂量子系统的高精度操控和控制是实现通用容错量子计算的关键。对于控制资源受限的物理系统，在扰动下有效而精确地控制目标系统的动态是一项挑战。本文提出了一个多级耗散量子控制框架，并表明深度强化学习提供了一种有效的方法来识别复杂量子系统具有受限控制参数的最优策略。该框架可推广到其他量子控制模型。与传统的最优控制方法相比，该深度强化学习算法可以对具有不同类型扰动的多级量子系统实现高效、精确的控制。
使用因果启发神经网络对治疗扰动进行组合预测
作为靶点驱动药物发现的替代方案，表型驱动方法通过分析表型特征来识别可抵消整体疾病影响的化合物。我们的研究为该领域引入了一种新方法，旨在扩大新治疗药物的搜索空间。我们介绍了 PDGrapher，这是一种受因果启发的图神经网络 (GNN)，旨在预测能够逆转疾病影响的组合扰动因素（治疗靶点集）。与学习对扰动的反应的方法不同，PDGrapher 解决了逆问题，即推断实现特定反应所必需的扰动因素，即通过了解哪些扰动会引起期望的反应来直接预测扰动因素。通过编码基因调控网络或蛋白质-蛋白质相互作用，PDGrapher 可以预测看不见的化学或遗传扰动因素，有助于发现新药或治疗靶点。对九种具有化学扰动的细胞系进行的实验表明，PDGrapher 成功预测了多达 13.33% 的额外测试样本中的有效扰动剂，并将治疗目标的排名提高了多达 35%，并且该方法在十个遗传扰动数据集中表现出了竞争力。PDGrapher 的一项关键创新是其直接预测能力，这与传统上用于表型驱动药物发现的间接、计算密集型模型形成鲜明对比，这些模型只能预测由于扰动导致的表型变化。直接方法使 PDGrapher 的训练速度比 scGEN 和 CellOT 等方法快 25 倍，代表着效率的显著飞跃。我们的结果表明，PDGrapher 可以推进表型驱动的药物发现，提供一种快速而全面的方法来识别有治疗用途的扰动。
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
最小量子玻璃模型的光谱统计
在量子场理论的背景下，研究了最近提出的可集成性破坏性扰动的分类。使用随机矩阵方法诊断所得的量子混沌行为，我们通过考虑poissonian和wigner-dyson分布之间的交叉分布在被截断为有限的二维Hilbert空间的系统中，研究了大规模标量的φ4和φ6相互作用。我们发现，跨界耦合与旋转链中的体积的缩放缩放的天真延伸并不能为量子场理论带来令人满意的结果。相反，我们证明，考虑到交叉耦合与粒子数量的缩放率会产生强大的特征，并能够区分φ4和φ6量子场理论中的可集成性破坏的强度。