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World File Search System离散的
大脑中的信息是以连续的形式呈现的还是...
摘要 — 大脑中信息表示是连续的还是离散的是一个尚未解决的基本问题。从历史上看，大多数分析都假设连续表示，而不考虑离散的替代方案。我们的工作探索了这两种表示的合理性，从通信系统工程的角度回答了这个问题。利用香农的通信理论，我们假设大脑中的信息以离散形式表示。我们使用两种方法来解决这个假设。首先，我们确定大脑的基本通信要求。其次，我们估计连续信息表示的符号错误概率和信道容量。我们的工作得出结论，信息不能使用连续表示在大脑中可靠地传达和表示——它必须采用离散形式。这是与传统和当前观点的主要区别。我们将这个离散结果应用于 4 个主要的神经编码假设，并说明了离散 ISI 神经编码在分析电生理实验数据中的应用。我们进一步假设并说明了韦伯定律和离散神经编码之间合理的直接联系。最后，我们概述了关于离散神经编码的一些关键研究问题。
DNA 模板导向的二维激子网络作为高效模型光收集和能量传输系统
摘要：光合生物将离散的集光复合物组织成大规模网络，以促进高效的光收集和利用。受大自然的启发，本文使用合成的 DNA 模板引导染料聚集体与菁染料 K21 形成离散的分支光子复合物和二维 (2D) 激子网络。DNA 模板的范围从四臂 DNA 瓦片（每臂约 10 纳米）到具有不同几何形状和不同尺寸的二维线框 DNA 折纸纳米结构，最大可达 100 × 100 nm 2 。这些 DNA 模板染料聚集体表现出强耦合的光谱特征和离域激子特性，从而实现高效的光子收集和能量传输。与在单个 DNA 瓦片上模板化的离散分支光子系统相比，互连的激子网络的能量传输效率提高了约 2 倍。这种自下而上的组装策略为创建具有复杂几何形状和工程能量路径的二维激子系统铺平了道路。
通过Langevin Dynamics
给出了一个嘈杂的历史记录（左列），在其中，我们训练模型以预测（中间列）的未透明分布。此分布是离散的且不差异的；我们与高斯人进行卷积，以产生（右柱）的连续估计。我们在连续分布上运行langevin动力学，并逐渐退化平滑量（噪声水平）以近似目标分布。
一般安装说明（英国）
必须按照BS 7593：2016年要求的“在国内热中央加热系统中的水治疗水治疗水治疗水”的要求，必须由适合铝散热器的腐蚀抑制剂进行清洁和保护。离散的热量建议我们自己的TS3清洁剂和TS5抑制剂或Scale Master CM5或CM10。
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
基于判断的作战分析...
基于判断的 OA 可用作范围界定研究的一部分，因为它是提供对问题的初步评估的有效方式。因此，它可能在研究的“问题制定”阶段提供离散的里程碑。对初步评估或共享的共同观点的一致意见有助于引发知情辩论。然后可以进一步研究该问题，以以下形式向客户提供见解：选项比较；投资和优先级的平衡或现场测试要求。
Somitra Sanadhya教授 医疗保健与生命科学的AI A. sankaranarayanan名称：副教授... 脑研究所中心副教授Neelam Sinha教授，印度科学校园CV拉曼大道班加罗尔560012。印度。
Somitra Sanadhya HasservedAsareViewerForsbisiberssStotheseJournals教授：杂志（JOC）（JOC）；设计，codeSandCryptography（dcc）; cryptography and Communications（ccds）; ieeeTrans.oncomm.oncomm。; ietinfo.sec。; ietnetworks; Integration-thevlsijournal; ieice trans。;医疗系统的日记；计算机数学的int。Jour。;离散的数学，算法和应用程序； computerstandardSandInterfaces; chinacommunications; Arabian Jour.ofsci.andengg。; iranianjour.ofcompandelec.engg;jour.ofinfo.sciandengg.prof。somitrasanadhya'sresearchinterearchTrestestsprimicallimilalyVolvolvolvoloveCryptology andSecurity andSecurity和Security，特别关注量子计算和区块链，包括密码。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
