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World File Search System收敛
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
基因网络揭示了质量核心期间的干细胞状态收敛，并在多阶段皮肤致癌中发展为恶性肿瘤
在致癌过程中（11 - 13）。在小鼠中，已经鉴定出许多不同的干细胞标记，这些标记通过在上皮内重新室内隔室来促进体内平衡（14，15）。也已提出在正常皮肤中的某些干细胞在几种肿瘤类型（9，16）中充当癌症干细胞（CSC），以LGR5（17），LGR6（17），LGR6（18），Twist1（19），Sox2（Sox2（20）和Pitx1和Pitx1（21））。确定过渡期间出现的细胞塑性； 20
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
不平等的全局收敛
我们在5大洲的34个国家 /地区的687个地区的广泛部门组装并协调了一个新的时遇到的数据集，并在次国国内生产总值上进行了整合。一旦我们验证数据，我们就表明，在过去的三十年中，国家内部的增长在空间上已高度集中。特别是，我们记录了自1980年以来国家内部地区之间的收敛速度的急剧下降。到2010年，尽管存在空间不平等，但大多数国家的区域融合过程仍停滞不前。 第二，区域融合率的下降与经济发展有关，这特别是与对服务的结构转变有关。 第三，与制造业和农业相比，服务份额具有更高的区域集中度。 接下来，我们认为结构变化的新作用是通过具有地理迁移率和团聚的空间模型的镜头来进行空间发展的新作用。 从模型中的估计表明，随着经济转变为服务，经济活动变得空间集中，区域融合下降。 这又加速了全球经济不平等和对服务的结构转变。到2010年，尽管存在空间不平等，但大多数国家的区域融合过程仍停滞不前。第二，区域融合率的下降与经济发展有关，这特别是与对服务的结构转变有关。第三，与制造业和农业相比，服务份额具有更高的区域集中度。接下来，我们认为结构变化的新作用是通过具有地理迁移率和团聚的空间模型的镜头来进行空间发展的新作用。从模型中的估计表明，随着经济转变为服务，经济活动变得空间集中，区域融合下降。这又加速了全球经济不平等和对服务的结构转变。
分配公式和收敛的技术指南
2.3.1 Methodology ...................................................................................... 9 2.3.2 Weighted populations ........................................................................ 9 2.3.3 Fair shares formula ......................................................................... 11 2.3.4 Population base ............................................................................... 11 2.3.5 Variation in need ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .......................................................
人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
通过准二级，局部参数化优化的合同量子本质量的加速收敛
摘要：通过将其集成（或收缩）与两电子空间求解，合同的量子本素（CQE）为多电子schro方程找到了解决方案的解决方案。当将CQE迭代应用于CSE（ACSE）的抗赫米特部分时，CQE迭代优化了波函数，相对于一般产品ANSATZ的两体指数式统一变换，可以精确地求解Schro dinger dinger方程。在这项工作中，我们通过经典优化理论的工具加速了CQE及其波函数ANSATZ的收敛性。通过将CQE算法视为局部参数空间中的优化，我们可以应用准二级优化技术，例如准牛顿方法或非线性共轭梯度方法。实际上，这些算法会导致波函数的超线性收敛到ACSE的溶液。收敛加速度很重要，因为它既可以最大程度地减少近期中等规模量子（NISQ）计算机上噪声的积累，又可以在未来易受断层量子设备上实现高度准确的解决方案。我们演示了算法以及与减少成本考虑有关的一些启发式实现，与其他常见方法（例如变异量子eigensolvers）的比较以及CQE的无费用编码形式。
分布式自适应信号和特征融合问题的统一算法框架 - 第二部分：收敛属性
I.在[1]中引入的分布式自适应信号融合（DASF）算法可用于以分离的方式解决广泛的空间滤波和信号融合问题，例如，无线传感器网络（WSN）。此类问题的示例包括基于广义特征值分解[3]，规范相关性分析[4]，[5]，最小方差波束[6]等的最小平方英尺误差估计，判别分析[3]等。DASF算法旨在应对WSN的典型带宽或能量限制。WSN中的典型空间过滤或信号融合问题涉及根据网络中每个节点收集的传感器数据优化成本函数。与需要在融合中心汇总的每个节点的传感器数据相反，DASF算法要求节点在彼此之间仅共享压缩数据。然后将此数据用于在每次迭代时在节点中局部构建全局优化问题的压缩版本。结果，全球（集中）的任何求解器
基因组编辑：生命工程中的连续性、收敛性和变化的动态
基因组编辑可以非常精确地改变 DNA。它有望在医疗保健、农业、工业和环境中带来深刻且具有颠覆性的变化。本文对基因组编辑的当代发展以及连续性和变化之间的紧张关系进行了多学科分析。它借鉴了这样一种观点，即参与创新的参与者受到由实践、机构、规范和文化信仰组成的“社会技术制度”的指导。分析重点是基因组编辑如何在不同领域出现，以及这是否标志着既定生物技术制度的连续性或破坏性。最后，我们认为，最好将基因组编辑理解为一个技术平台，它正在受到现有制度的强有力影响，但正在开始破坏生物技术的治理。从长远来看，它将与其他强大的技术平台融合，共同从根本上改变生命工程的能力。
BGP 收敛问题的 AI 解决方案 - Temple CIS
其他AS应该注意到使用AS X到达其他AS的成本已经改变，甚至变得不可用。AS X很自然地会通知其邻居AS X中有更新发生。因此一个AS的变化可能会导致许多其他AS的变化。如果一个AS在很短的时间内发送过多的更新信息，整个网络可能会被这些更新信息淹没。此外，这些信息接受者，也就是路由器，的处理能力是有限的，路由器的存储能力有限，过多的更新信息可能会导致路由器丢包。这就是为什么路由器有一个MRAI计时器，它控制路由器发送更新信息的频率。这个计时器对所有路由器都有一个默认设置，即30秒，然而在不同情况下30秒可能太长或太短，这会延迟收敛。路由器是否可以根据网络的不同情况调整不同的MRAI？在AI的力量范围内，这是完全可能的。