(a)果蝇和D. ananassae中eIF4E1基因组社区的同步比较。薄的下面箭头指示了DNA链,其中基因– EIF4E1位于D. melanogaster(顶部)和D. ananassae(底部)基因组中。指向左侧的细箭头表明eif4e1在D. ananassae和D. melanogaster中的负( - )链上。指向EIF4E1的方向相同方向的宽基因箭头相对于薄的下层箭头在相同的链上,而指向EIF4E1相反方向的宽基因箭头相对于薄的底层箭头相反。白色基因箭头D. Ananassae表示与Melanogaster中相应基因的矫形学。D. ananassae基因箭头中给出的基因符号表示D. melanogaster中的直系同源基因,而基因座标识符是特定于D. ananassae的。(b)GEP UCSC轨道数据中心中的基因模型(Raney等,
• 解释量子理论的假设并将其应用于简单的量子系统; • 用复向量和矩阵描述量子态和算子,并用狄拉克符号表示它们; • 通过求解薛定谔方程找到有限维系统(如量子比特)的时间演化,并计算测量结果的概率; • 用量子逻辑电路表达量子计算,解释几种著名的量子算法的工作原理并确定其计算复杂度; • 用连续变量的薛定谔方程描述空间中粒子的演化,并求解几个简单系统的方程; • 使用密度算符将开放系统效应(如退相干和损耗)纳入量子理论,并用它来描述非零温度下的量子系统; • 进行基本量子效应的实验演示; • 在 Mathematica 中运行小规模量子系统的模拟。先决条件:PHYS 162L 或 PHYS 172L 建议准备:对向量和矩阵以及复杂算术的基本了解对本课程有帮助。
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系,并且不考虑这些成分的认知,语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法,语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky(1981:1995)通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下,Halliday(1994)是功能主义语法的第一个支持者,它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法,语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示,包括概念,人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合,不可分割的,并相互反映。
谨慎的操作员是最好的操作员。安全对于制造商来说是最重要的,对于所有者/操作员来说也应该如此。大多数事故都可以通过注意您的设备、周围环境并遵守某些预防措施来避免。本手册的第一部分包括安全信息列表,如果遵循这些信息,将有助于保护操作员和旁观者免受伤害或死亡。在组装、操作或维修本设备之前,请阅读并理解这些安全信息。本设备只能由阅读过手册、负责任且受过培训并知道如何负责任地操作的人员操作。安全警报符号与信号词的组合(如下所示)在本手册中以及附在设备上的标牌上使用。安全警报符号表示:“注意!提高警惕!您的安全受到影响!”符号和信号词旨在警告所有者/操作员操作本设备时即将发生的危险和可能面临的伤害程度。采取所有常规安全工作预防措施,最重要的是——记住安全取决于您。只有您才能防止不安全做法造成的死亡或严重伤害。表示危险情况,如果不避免,将导致死亡或非常严重的伤害。
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐,这是一项艰巨的任务,因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示,例如MIDI或乐谱音乐,可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是,音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中,我们提出了一种方法,该方法利用多代理系统(MAS)和强化学习(RL)进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行,使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式,人类用户作为音乐专家,以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外,我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
对于使用模型检查技术进行的系统验证,基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族,例如,通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知,有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型,由于变量顺序错误,族模型甚至可能无法构建。在本文中,我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术,它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性,该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明,标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型,而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
从Origin开始“ O” Kissmig开始模拟“ IT”迭代的迁移,在以适合性层“ S”为特征的异质环境中步骤。原点“ O”的定殖细胞具有值1,未殖民的细胞值0。如果“ S”由几个适合性层组成以覆盖环境变化,则将其应用于每一层。适用性范围在0(不合适)和1(最大适合性)之间。Kissmig使用3x3算法进行物种传播/迁移。所有细胞在具有概率“ PEXT”的迭代步骤之前都均可出现,并且对于3x3邻域内的重新殖民化或新的定植事件角细胞是概率为“ PCOR”(“ PCOR” = 0.2产生更真实的圆形扩散模式 - 请参见Nobis&Normand 2014)。对于运行时光,为“签名” = true生成了签名的结果,即,即结果类型'foc,'lco'或'noc',符号表示最终分布(“ dis”),正值呈正面值和负值,但在最后一次迭代后均未殖民时,却没有呈斑点。要获得可重现的结果,可以使用“种子”参数设置R随机数生成器的种子。
是通过触摸感,我们处理环境的触觉信息。触摸消息是处理触觉信息所需的信息属性“链”中的第一个链接。触觉处理系统反映了触觉感觉,触觉感知和触觉认知方面的连续性。这种方法的基本假设是将人脑视为通过触觉方式来注册,编码商店和操纵各种符号表示的信息处理器。人类信息处理系统中触觉表示的属性由以下内容组成:(1)低级触觉感觉处理,包括对身体表面上的感觉,身体感知的感觉,机身运动和平衡的掌感感应,以及那些检测到振动和空间探索的动力,(2)触觉的动力,(2)手机功能(2)其中包括歧视物体的触觉特征(纹理,物质,大小或形状),触觉空间感知,触觉零件零件关系和触觉图形感知以及(4)涉及触觉的高级触觉认知处理,涉及触觉短期,触觉短期记忆,触觉短期记忆,触觉工作记忆,触觉记忆,触觉学习,触觉,触觉,触觉,触觉,触觉,触觉,触觉,触觉。
外包工作依赖于供应商对客户委派的工作的解读。现有的外包文献倾向于假设供应商应该使用与客户相同的惯例来理解工作包。在本研究中,我们使用符号学的视角来挑战这一假设,将这种理解视为解码符号表示的过程。这种互补的观点涉及创新地使用数字技术通过新的惯例重新表示外包工作。我们深入研究了一家中国业务流程外包供应商,以了解如何通过创建专用语言来实现这种重新表示。我们的研究通过提供对数字技术支持的外包工作设计的符号学观点,为信息系统 (IS) 外包文献做出了贡献。三种重新表示实践(即分离符号、通过新惯例表示以及在数字基础设施中嵌入新惯例)构成了这一观点的核心。研究结果对于外包理论和实践具有重要意义,尤其是因为它们表明,使用符号学和视觉效果进行重新表征可以使供应商重新制定外包工作和提供服务所需的专业知识。
预期团队成员行动的能力可以实现共同目标的共同行动。任务知识和心理模拟允许预测其他代理的行动,并推断出其潜在的心理表征。在人类 - AI团队中,为AI代理提供了预期的机制,可以促进合作和成功执行联合行动。本文提出了一个计算认知模型,证明了对操作员的心理模型的心理模拟和对其行为的预期。这项工作提出了两个连续的步骤:(1)应用层次群集算法来识别飞行员之间的行为模式。这些行为群集用于从经验数据(n = 13个飞行员)中得出共同点。(2)ACT -R(对思想的自适应控制 - 理性)认知模型被实施,以在精神上模拟飞行员的行动决策和时机的不同可能结果。ACT-R的模型跟踪允许跟踪操作员的个人操作。使用ACT-R的符号表示来实现两个模型:一个模拟规范行为,另一个模拟通过模拟个体差异和使用下符号学习来实现。通过对两个模型的比较来分析模型性能。结果表明,与规范性