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b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
阿育吠陀中的人工智能：简单的概述
阿育吠陀被视为一千历史的科学。这种医学系统经过时间证实和有益，不仅有助于维持个人的健康，而且还可以确保其（整体）幸福感。结合互补和现代药物可以帮助解决患者问题并改善治疗策略。这项研究研究了阿育吠陀的机器学习的使用，阿育吠陀是一种古老的印度医学实践，在世界范围内越来越著名。为了弥合当前知识状态的差距，必须将现代技术与阿育吠陀科学（Ayurvedic Sciences）结合使用，例如人工智能和机器学习。我们有潜力通过接受和改变这一数字景观来彻底改变阿育吠陀的领域。研究人员将AI与其他技术进步相结合，以提高印度草药的效率，可用性和可靠性。该研究分析了AI如何影响阿育吠陀。
使用加密资产的简单有效的投资组合结构
尽管加密货币和常规资产回报之间有记录的差异，但一些作者认为，这两个资产类别在根本上是相似的，即使加密资产的回报率和波动率更高，也有7个类别。我们同意这一观点。在本说明中，我们展示了一种使用风险分配框架 - 构建传统和加密资产投资组合的简单方法，（希望）揭穿了这样的想法，即新颖和综合机器学习方法对于管理包括加密资产在内的投资组合是必要的。基于风险分配方法的后期测试，我们提出了一种更简单的投资组合构建方法，让人联想到传统的60/40股票/债券拆分，该方法由90/10的传统和加密货币资产组成，随后是动态（时变）稀释的现金，以实现给定的Ex-ex-ante-ante风险。我们将此简单的投资组合称为DD90/10。
一种简单的方法，可以在原位杂交后识别神经板阶段的海囊脑谱系细胞
克莱尔·哈德森（Clare Hudson）。一种简单的方法，可以在原位杂交后在神经板阶段识别海腹脑谱系细胞。Simon G. Sprecher。大脑发育。方法和协议，施普林格，第325-345页，2020年，《分子生物学中的方法》，978-1-4939-9731-2。10.1007/978-1-4939-9732-9_18。hal-02322828
政策简报第 195 号 — 2025 年 2 月 航天公司可采取的提高透明度和信任度的简单步骤
这就引出了第二个因素，即商业 ISAM 参与者在许多新的国家太空防御政策中占据突出地位。例如，美国国防部新出台的商业太空一体化战略制定了路线图，以确保在太空“各种冲突”中都能获得商业资源（美国国防部 2024 年）。尽管该文件不遗余力地纳入了多边社会制定的规范和最佳实践，但竞争对手很容易将重点放在“攻击性”语言上。这个问题绝不是新鲜事，因为十多年来，商业参与者一直在美国太空战略中占据突出地位，以确保美国在轨道上的利益。5 还有其他国家公开讨论这些商业参与者，特别是 ISAM 公司，在支持军事太空方面可以发挥的突出作用
我要问你一些简单的问题
美国参议员理查德·布卢门撒尔 (D-CT)：我来问您几个简单的问题。我从您对我的几位同事说的话中得知，虽然我们可能对规则 6E 关于获取笔录的含义存在分歧，但您不会反对本委员会寻求获取该笔录？帕特尔：不会。布卢门撒尔：您知道规则 6E 允许您谈论自己的证词吗？您会在机密环境中向本委员会作证，说明您对大陪审团说了什么吗？帕特尔：参议员，我来这里是为了向本委员会作证，说明我被允许做的一切。布卢门撒尔：根据规则 6E，您可以告诉我们您对大陪审团说了什么。这可以说是美国助理检察官第一次去第一个大陪审团，证人问：“我可以谈谈我告诉您的内容吗？”答案是肯定的。您知道的。帕特尔：参议员，我将咨询律师并提供适当的答案。布卢门撒尔：让我直截了当地说，帕特尔先生，你在隐瞒什么？你为什么不告诉我们？你在行使第五修正案的豁免权后作证，这是你的特权。而现在看来，你有什么事情要隐瞒。我向委员会的同事们表示，我们需要知道大陪审团的证词是什么。我们需要获得第二卷。你不反对我们寻求它，但你不告诉我们，即使是在机密的环境中。我认为这种立场取消了资格。帕特尔：那是几天前的证词，几年前。我不记得了。布卢门撒尔：好吧，你可以查看笔录，重新回忆一下。帕特尔：有笔录。布卢门撒尔：让我问你另一个话题，我真的很遗憾你不愿意在大陪审团证词上与我们合作。你会反对解雇司法部监察长迈克尔·霍洛维茨吗？帕特尔：我会反对吗？这是司法部长的天意。我不会参与其中。
结合简单的交互性和机器学习：一种可分离的深度学习方法，用于 MRI 中的丘脑底核定位和分割，用于深部脑刺激手术规划
结合了影像学和症状学信息。1 由于确定适当电极轨迹的复杂性，必须从术前图像中准确分割出感兴趣的解剖结构。对于 DBS 术前规划，分割主要通过将患者图像配准到图谱空间中来确定，在该图谱空间中，感兴趣的解剖结构（通常是丘脑底核 (STN)）以及其他显著区域已经预先分割。2、3 使用预先分割的图谱有几个优点。从临床角度来看，可以将大量分割区域从图谱移植到患者空间，从而简化工作流程的计算方面。从研究角度来看，使用图谱，可以将患者图像中特定于患者的信息移植回通用图谱坐标系，从而可以辨别出人群信息，这有助于指导治疗。4
建立简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响
C. Cilleros、A. Dupré、J. Vincenot、D. Melodelima。开发简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响。生物医学工程创新与研究，2021 年，42 (2)，第 112-119 页。�10.1016/j.irbm.2020.11.004�。�hal-04745056�
AI饮料酒精市场中的AI - 简单的基础知识
零售商正在通过提供个性化建议的AI驱动聊天机器人来增强客户体验，品牌营销人员可以使用AI来分析市场趋势并创建有针对性的营销活动和食谱。通过优化物流和预测未来的需求，以推动创新的新产品并创造交互式客户体验，AI已经为饮料酒精行业提供了很多机会，可以在日益复杂的市场中蓬勃发展。不是AI是否可以使饮料酒精行业受益，因为它已经在发生。AI技术正在彻底改变饮料酒精行业的各个方面，从而帮助生产商和分销商提供给零售商和客户。
简单而强大的电转染方案，可在人类 B 细胞中实现有效的异位基因表达和基因组编辑
1. Zhao N、Qi J、Zeng Z、Parekh P、Chang CC、Tung CH 等。使用简单的阳离子聚合物纳米复合物转染难以转染的淋巴瘤/白血病细胞。《Journal of Controlled Release》。2012；159(1)：104-10。2. Meacham JM、Durvasula K、Degertekin FL、Fedorov AG。细胞内递送的物理方法。《Journal of Laboratory Automation》。2014 年 2 月；19(1)：1-18。3. Kaestner L、Scholz A、Lipp P。转染和基因递送的概念和技术方面。《Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters》。2015 年 3 月；25(6)：1171-6。4. Mosier DE。“逆转录病毒载体的安全注意事项：简要回顾”简介。《Applied Biosafety》。2016；9(2)：68-75。 5. Glover DJ、Lipps HJ、Jans DA。《面向人类安全、非病毒治疗性基因表达》。《自然遗传学评论》。2005 年 4 月 10 日；6(4)：299-310。6. Kim TK、Eberwine JH。《哺乳动物细胞转染：现在和未来》。《分析和生物分析化学》。2010 年；397(8)：3173-8。7. Rols MP。《电通透化：一种将治疗分子递送到细胞中的物理方法》。《生物化学与生物物理学报》（BBA）-生物膜。2006 年 3 月；1758(3)：423-8。8. Jordan ET、Collins M、Terefe J、Ugozzoli L、Rubio T。《优化原代细胞和其他难以转染的细胞中的电穿孔条件》。《生物分子技术杂志》。2008 年； 9. Chicaybam L、Barcelos C、Peixoto B、Carneiro M、Limia CG、Redondo P 等人。一种用于哺乳动物细胞遗传改造的有效电穿孔方案。生物工程与生物技术前沿。2016；4：99。10. Machy P、Lewis F、McMillan L、Jonak ZL。通过电穿孔将基因从靶向脂质体转移到特定淋巴细胞。美国国家科学院院刊。2006；85(21)：8027-31。11. Maurisse R、De Semir D、Emamekhoo H、Bedayat B、Abdolmohammadi A、Parsi H 等人。将 DNA 转染到来自不同谱系的原代和转化哺乳动物细胞中的比较。BMC 生物技术。2010；10。 12. Gahn TA、Sugden B. 电穿孔显著、短暂抑制伯基特淋巴瘤细胞系中 Epstein-Barr 病毒潜伏膜蛋白基因的表达。J Virol。1993；67(11)：6379-86。13. Goldstein S、Fordis CM、Howard BH。电穿孔 G2/M 同步细胞并用丁酸钠处理后，转染效率提高，细胞存活率提高。Nucleic Acids Research。1989；17(10)：3959-71。14. Liew A、André FM、Lesueur LL、De Ménorval MA、O'Brien T、Mir LM。使用方波电脉冲对人类间充质干细胞进行可靠、高效、实用的电基因转移方法。人类基因治疗方法。2013 年 10 月；24(5)：289-97。 15. Kreiss P, Cameron B, Rangara R, Mailhe P, Aguerre-Charriol O, Airiau M 等。质粒 DNA 大小不影响脂质体的理化性质，但可调节基因转移效率。核酸研究。1999；27(19)：3792-8。16. Lesueur LL, Mir LM, André FM。克服体外原代细胞大质粒电转移的特殊毒性。分子疗法 - 核酸。2016；5：e291。17. Germini D、Saada YB、Tsfasman T、Osina K、Robin CC、Lomov N 等人。基于一步法 PCR 的检测方法用于评估基因组 DNA 编辑工具的效率和精度。分子疗法 - 方法与临床开发。2017 年 6 月；5（六月）：43-50。18. Georgakilas AG、Martin OA、Bonner WM。p21：双面基因组守护者。分子医学趋势。2017 年 4 月；23（4）：310-9。