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对每个单个蜂窝网络数据集的复杂性生成
随着移动设备成为人类存在和活动的代理，移动运营商收集的数据集（即呼叫详细记录（CDRS））被公认为是研究人类行为的常见工具，在多种研究中和行业中，社会学[1]，例如，流行病学[2]，运输[3]，交通[3]，[4]（CF>）图1a）。CDR描述了与操作员网络交互的每个移动设备生成的时期和地理参考事件类型（例如，呼叫，SMS，数据）（参见表I）。 它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。 然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见 §ii）。 首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。 第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。 第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。 第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。 本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。表I）。它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见§ii）。首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。尤其是（1）我们通过建立这种生成的痕迹的范围并描述它如何为研究进展提供新的途径，详细介绍了这种解决方案的动机，（2）我们通过提出相关要求和挑战来分享对现实CDR生成的可行性研究。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
气候网络和复杂性方法预测2025年的中性ENSO事件
摘要El Ni〜no Southern振荡（ENSO）是全球气候变化的最强驱动力，可以导致干旱和洪水等极端天气事件。在方面，ENSO会影响平均全球温度，而强劲的El Ni〜no事件通常会在温暖的气候下引起新的记录高点。最近，我们为El Ni〜no的早期预测开发了两种措施。基于气候网络的方法[1-3]允许预测提前1年的El Ni〜no事件的发作。基于复杂性的方法[4]允许在日历年中预测即将到来的El Ni〜no事件的大小。这些方法成功地预测了2023/24的东太平洋埃尔尼诺（El Ni〜no）和随后的2024年录音变暖[5]。在这里，我们应用这些方法来预测2025年的ENSO状态。两种方法都预测2025年没有El Ni〜no，分别为91.2％和91.7％的概率。将这些预测与基于海洋Ni〜no指数（ONI）的逻辑回归相结合，导致2025/26是中性ENSO事件的69.6％概率。我们估计了21.8％的la nina的可能性。这使得与2024年级相比，2025年的平均全球温度可能会有所降低。
降低 IEEE IR 复杂性的脉冲设计方法-...
与脉冲设计方法相关的脉冲合成器的拓扑结构基于 H 桥。尽管已经提出了在 UWB 应用中使用 H 桥进行脉冲整形的建议 [2]，但所提出的结构已被修改，以允许对脉冲包络进行数字控制。此外，如图 4.a 所示，H 桥由差分压控环形振荡器 (VCO；详见 [7]) 驱动（而不是 [2] 中的压控延迟线），以便能够生成 IEEE 标准所要求的高持续时间脉冲。VCO 还交替控制传输门耦合 (TGU1、TGD1) 和 (TGU2、TGD2)，以交替将电流送入负载，从而产生零均值脉冲。因此，如图 4.a 所示，脉冲包络由 4 个传输门组 TGx（TG1 至 TG4）控制，这些传输门组修改了进入输出负载的电流。信号 Sx（S1 至 S4），
双重诊断：阐明线粒体呼吸的复杂性
复合物I缺乏症是线粒体疾病患者中最常见的线粒体酶缺乏症。大多数患者出现类似于白细胞营养的症状。在编码复合物的结构亚基的44个基因中鉴定出的致病突变。无法治愈复杂的I缺乏症，治疗方案仅限于有症状治疗。在这里，我们报告了一个11个月大的婴儿中线粒体复合物I缺乏症的病例，该病例未能生长，里程碑的消退和具有高阴离子间隙和高乳酸的代谢性酸中毒。MRI大脑显示出广泛的白质参与。在开始使用IEM鸡尾酒治疗之前，已发送基因测试。整个外显子组测序揭示了NDUFAF5（外显子6）中与线粒体复合物I缺乏症相关的纯合变体，而LDLR（+）家族性高胆固醇血症（FH）类型1。开始治疗后，代谢异常得到纠正。这种罕见的同事强调了考虑无法解释的代谢性酸中毒和里程碑消退的婴儿的线粒体疾病的重要性。该案件强调需要早期认可和诊断来发起适当的管理和遗传咨询。这种独特的疾病组合扩展了我们对线粒体疾病的遗传和表型谱的理解。关键词：线粒体疾病，代谢性酸中毒，FH，整个外显子组测序
传递定向时间图的复杂性
在其边缘有离散时间标签的时间网络中，信息只能沿着边缘的序列“流”，而无需降低（分别增加时间标签。在本文中，我们第一次尝试了解一个边缘上信息流的分解如何影响其他边缘上信息流的方向。通过自然地扩展静态图中及时取向的经典概念，我们介绍了时间及时方向的基本概念，并系统地研究了其算法行为。我们的主要结果是一种概念上的简单，但在技术上涉及的多项式时间算法，用于识别时间图G是否可以定位。与众不同，我们证明，令人惊讶的是，必须认识到G是否可以严格定位。此外，我们还将进一步的与时间传递性有关的问题引入，尤其是它们的时间传递完成问题，我们证明了算法和硬度结果。
对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
主要物种决定果蝇 - 寄生物食物网络动力学和稳定性比复杂性，变暖或入侵更强烈
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634676 doi：Biorxiv Preprint
扩展编码定理及其在量子复杂性中的应用
Kolmogorov 复杂度的研究起源于 [Kolmogorov 1965] 的工作。[Levin 1974] 和 [Chaitin 1975] 引入了 Kolmogorov 复杂度的规范自界定形式。[Solomonoffi1964] 引入了通用概率 m。有关本文中使用的概念的历史的更多信息，请参阅教科书 [Li and Vit´anyi 2008]。本文的主要定理是一个不等式，它具有字符串与停机序列的互信息。有关该术语的更多背景知识，请参阅 [Vereshchagin and Vit´anyi 2004b]。引理 4.1 使用了随机性的概念。如果字符串是简单概率分布的典型，则它是随机的。[Shen 1983, 1999; V'Yugin 1987]。随机性是算法统计的一个研究领域，可以在[Vereshchagin and Vit´anyi 2004a；Vereshchagin and Vit´anyi 2010；Vereshchagin 2013；Vereshchagin and Shen 2016]中找到。