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World File Search System理论基础
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
随着计算变得无处不在，我们的环境充满了新的通信和交互可能性，人机交互领域面临着支持复杂任务、调解网络交互以及管理和利用日益增加的数字信息的艰巨挑战。应对这些挑战的研究需要一个理论基础，它不仅能够解决有效设计新通信和交互技术所涉及的复杂问题，而且还能确保以人为本。在本文中，我们认为分布式认知理论 [21, 35, 37] 为理解人机交互提供了有效的理论基础，并为设计和评估数字工件提供了丰富的框架。
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
![arxiv：2403.00340v1 [Math.ds] 2024年3月1日-Zaguan](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a28b45dd43860108821e45a0ff99e1e1eb1785da.webp)
arxiv：2403.00340v1 [Math.ds] 2024年3月1日-Zaguan
嵌合抗原受体T（CAR-T）细胞疗法已被证明对不同的白血病和淋巴瘤成功。本文对描述CAR-T，白细胞肿瘤和B细胞竞争的数学模型进行了分析和数值研究。考虑其在维持抗CD19 CAR T细胞刺激中的重要性，我们将B细胞源项整合到模型中。通过稳定性和分叉分析，我们揭示了消除肿瘤的潜力，该肿瘤会取决于B细胞的连续流入，从而在关键的B细胞输入下发现了跨临界分叉。 此外，我们确定平衡点之间几乎杂斜周期，为理解疾病复发提供了理论基础。 分析系统的振荡行为，我们近似CAR T细胞和白血病细胞的时间依赖性动力学，从而阐明了初始肿瘤爆炸对治疗结果的影响。 总而言之，我们的研究为急性淋巴细胞白血病提供了对CAR T细胞治疗动力学的见解，为临床观察提供了理论基础，并提出了用于未来免疫疗法建模研究的途径。通过稳定性和分叉分析，我们揭示了消除肿瘤的潜力，该肿瘤会取决于B细胞的连续流入，从而在关键的B细胞输入下发现了跨临界分叉。此外，我们确定平衡点之间几乎杂斜周期，为理解疾病复发提供了理论基础。分析系统的振荡行为，我们近似CAR T细胞和白血病细胞的时间依赖性动力学，从而阐明了初始肿瘤爆炸对治疗结果的影响。总而言之，我们的研究为急性淋巴细胞白血病提供了对CAR T细胞治疗动力学的见解，为临床观察提供了理论基础，并提出了用于未来免疫疗法建模研究的途径。
模块指南人工智能和数据科学
人工智能系统和著名的人工智能示例基于形式逻辑。大多数数据科学方法直接源自统计学，而统计学又基于概率。这个领域（概率）也为最突出的现代人工智能和数据科学方法——机器学习奠定了基础。此外，学生还将了解复杂性估计和验证选项，以及数据处理系统的基本功能。学生将在本模块中实现以下学习目标：专业技能学生了解人工智能和数据科学的理论基础。他们能够应用这些。此外，他们可以设计、评估和改进软件概念和实现的性能。学生可以制定自己算法的数学细节，并可以使用这些细节来改进自己的实现。方法技能通过本模块获得的知识，学生能够掌握更高级的主题并独立研究它们。软技能学生可以从人工智能和数据科学的理论基础解释复杂的主题并评估他人的想法。
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日
摘要。机器学习（ML）和算法信息理论（AIT）从不同的角度探讨了复杂性。我们通过通过稀疏内核流的方法对学习内核，内核岭回归中学习核的问题，在数据中学习核的问题，探索AIT和内核方法之间的接口（在ML中普遍存在）。特别是，通过查看最小描述长度（MDL）和机器学习（RML）的正则化之间的差异和共同点，我们证明稀疏核流的方法是采用自然的方法，可以从数据中学习内核。这种方法与MDL原理保持一致，比现有对交叉验证的依赖更加强大的理论基础。该研究表明，得出稀疏的内核流不需要统计方法。取而代之的是，人们可以直接参与代码长度和复杂性，这是AIT中心的概念。因此，这种方法为使用AIT的工具重新制定机器学习算法打开了大门，目的是为它们提供更扎实的理论基础。
theta与α比率的QEEG分析
摘要本研究论文阐述了米歇尔·沃尔登（Michel K. Walden）在现代工程实践中的磁铁矿引擎的变革潜力。磁铁矿发动机引入了推进技术的范式转变，与传统燃烧引擎相比，效率和性能的大幅提高。这项研究利用全面的文献综述和案例研究来评估磁铁矿发动机与其主张的一致性的理论基础，设计原理和实际应用。主要目的是评估发动机对汽车和航空航天行业等部门的潜在影响。虽然磁铁矿发动机承诺诸如减少排放和提高能源效率之类的好处，但它也面临着挑战，包括生产规模和与现有基础设施的整合。本文提出了未来的研究方向，以充分探索磁铁矿引擎在推进可持续工程解决方案方面的潜力。关键字 - 磁铁矿发动机，米歇尔·沃尔登（Michel K.推进系统变得更加紧迫。Michel K. Walden的磁铁矿发动机提出了一种新型的能量转换和推进的方法，利用磁铁矿，一种天然存在的磁性矿物。对纳米材料的研究表明，热和磁性本文深入研究了理论基础，技术规格以及磁铁发动机在解决这些关键问题方面的潜在好处。理论基础，磁铁矿发动机基于磁流失动力学原理（MHD），该原理涉及将磁铁矿纳米颗粒悬浮在导电液中。暴露于磁场和加热后，这种流体电离会产生电力并向前推动发动机。Walden的研究强调了Magnitite的磁反应能力和热稳定性，这是使其成为该技术的合适候选者的关键因素。纳米技术和材料科学的最新进展进一步支持了磁铁矿发动机的可行性。