XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经典的
对HPAI的家禽疫苗接种 - 第1部分
经典的油添加灭活的整个病毒疫苗仍然是最广泛使用的（与家禽物种特定的限制无关，允许轻松制造，并在菌株调整中提供了潜在的多功能性），但对于Diva策略而言，与可以依靠已经持续的综合且结构的血清学鉴定的重组策略不同。
量子力学、形而上学和 Bohm 的隐含...
3 我们可以注意到，在经典的 N 体问题（例如重力）中，一个粒子的运动方程也取决于所有其他粒子的位置。但在这种情况下，经典方程会为其他有影响的物体分配参数值。然而，Bohm 的制导方程将系统的配置视为一个整体。因此，不可能为某个特定粒子分配参数值或各个其他粒子的单独影响。
机器学习的图形信号处理
图1：典型的基于图的机器学习任务和相应挑战的说明示例。该算法的输入由i）图形捕获的典型蛋白质 - 蛋白质相互作用网络，ii）图（颜色编码）上的信号是任何给定时间点的单个基因的表达水平。输出可以是经典的机器学习任务，例如蛋白质的聚类，或者随着时间的推移预测基因表达。
量子游戏中的学习
摘要。在本文中，我们引入了一类用于一般量子博弈的学习动力学，我们称之为“跟随量子正则化领导者”（FTQL），参考有限博弈的经典 FTRL 模板。我们表明，诱导的量子态动力学分解为 (i) 一个经典的交换分量，它以类似于 FTRL 下混合策略的演化的方式控制系统特征值的动态；以及 (ii) 系统特征向量的非交换分量，它没有经典对应项。尽管这个非经典组件带来了复杂性，但我们发现 FTQL 动力学在所有量子博弈中只会产生恒定的遗憾。此外，通过调整经典的稳定性概念来解释量子博弈状态空间的非线性几何，我们表明只有纯量子均衡才能在 FTQL 下稳定且具有吸引力，而作为部分逆，满足特定“变分稳定性”条件的纯均衡始终具有吸引力。最后，我们表明 FTQL 动态在量子最小最大博弈中具有庞加莱递归性，以这种方式扩展了量子复制器动态的一个最新结果。
加密斑块和UBP12/13去泛素酶拮抗
磁盘和脑电图（M/EEG）是以高时间分辨率但相对较低的空间分辨率来测量体内神经活性的广泛技术。M/EEG基础的来源提出了一个反问题，该问题本身是错误的。近年来，基于人工神经网络开发了一种新的源成像方法。我们提出了一个长期术语内存（LSTM）网络，以解决M/EEG In-verse问题。它整合了低计算成本，对粗空的剥削，也整合了来自脑电图的出色时间信息，输入功能和稳健性到噪声。我们使用仿真数据和实际脑电图数据将LSTM网络与经典的逆溶液进行了比较，在颅内刺激过程中记录在癫痫患者中。与经典的逆溶液相比，LSTM网络在多个指标和不同数量的神经源上显示出更高的准确性，但与我们的替代体系结构相比，与我们的替代体系结构相比，相比之下。LSTM网络关于其对噪声的鲁棒性和低定位误差的性能，这是在将来的源定位研究和临床应用中考虑的有希望的逆解决方案。
高...
抽象的微生物组对宿主的健身产生了深远的影响，但是我们很难理解对宿主生态学的影响。微生物组对宿主生态学的影响已经使用两个独立框架进行了研究。经典的生态理论能力代表了预测微生物组对宿主生态学的环境依赖性的机械相互作用，但是众所周知，这些模型很难经过经验评估。另外，宿主 - 微生物组反馈理论代表了微生物组动力学对宿主健身的影响，因为简单的净效应是可与实验评估相关的简单净效应。反馈框架在理解微生物对植物生态的影响方面有了快速的进展，也可以应用于动物宿主。我们从概念上从机械模型参数方面衍生出净反馈的表达来整合这两个框架。这在网络反馈理论和经典的人群建模之间产生了一个精确的映射，从而将机械理解与实验性可持续性合并，这是建立对微生物组对宿主生态学影响的预测理解的必要步骤。
可区分的矩阵产品状态用于模拟变异量子计算化学
量子计算被认为是量子化学概率的最终解决方案。在大规模，完全容忍的量子计算机出现之前，变量量子本质量（VQE）是一种有希望的启发式量子算法，可以解决现实世界中量子化学问题上的近期噪声量子计算机。在这里，我们基于量子状态的矩阵乘积状态表示，为VQE提供了高度可行的经典模拟器，该模拟态显着扩展了iS exting模拟器的模拟范围。我们的模拟器无缝地将量子电路演变为经典的自动差异框架，因此可以有效地计算梯度与经典的深神经网络有效地相似，该缩放的比例与变异参数的数量无关。作为应用，我们使用模拟器研究常用的小分子，例如HF，HCl，Lih和H 2 O，以及较大的分子CO 2，BEH 2和H 4，最多40量Qubit。我们的模拟器对量子数的数量的有利缩放和参数的数量可以使其成为近期量子算法的理想测试场，并且是噪声量子计算机上迎接大型大规模VQE Excorments的完美基准基线。
索纳卡 200 |英国飞机
Sonaca 200 的基本版本完全配备了夜间目视飞行规则。出于人体工程学和传统原因，选择了经典的 T 型主要仪器排列。每个仪器和输入的位置都经过优化，以实现高效、合理和安全的使用。仪表板配备了现代仪表，包括数字发动机监控系统、人工地平线和导航辅助设备。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？ANNS的架构是经过精心设计的，在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上，BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。