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World File Search System统计特性
Kerr介质中驱动参数振荡器的量子动力学
在本文中，我们第一次分析了质量和频率时间依赖性的参数振荡器。我们表明，可以从另一个参数振荡器的进化算子获得恒定质量和时间依赖频率的进化算子，然后是时间转换t→r t 0 dt'1 / m（t'）。然后，我们通过研究沿振荡器运动的时间依赖性力的影响，在Kerr培养基的影响下，在Kerr培养基中，参数振荡器的量子动力学进行。从分析和数值的观点分析了时间依赖性振荡器的量子动力学，这是两个主要策略：（i）小kerr参数χ，以及（ii）小构件参数k。在以下内容中，为了调查生成状态的特征和统计特性，我们计算自相关函数和mandel Q参数，并且为了更详细地说明，我们在相位空间上获得了（Quasi）概率分布，例如Glauber -Sudarshan P-功能和Husimi分布，并作为非classicality Criteriation。
表征 Pharo 代码：技术报告
Pharo ( https://pharo.org/ ) 是一种现代动态类型反射式纯面向对象语言。它受到 Smalltalk 的启发。其非常规语法模仿自然语言：参数不是分组放在末尾的括号中，而是分组放在消息内，从而使表达式看起来像句子。此外，所有控制流操作都表示为消息，程序员可以自由定义新的消息，并以此为其任务定义领域特定语言。在本技术报告中，我们讨论了人们使用 Pharo 编程语言编写的源代码的统计特性。我们介绍了从 Pharo 生态系统的项目中选取的源代码的分析方法和工具。通过分析 50 个项目（包含 824 个包、13,935 个类和 151,717 种方法），我们回答了诸如“方法的典型长度是多少？”或“源代码中文字占多少百分比？”等问题。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
大脑转文本
脑机接口可以让失去说话能力的人通过从神经活动中解码预期语音来有效地交流。目前最先进的模型利用循环神经网络将神经活动映射到音素序列，利用维特比算法将音素序列映射到文本，先验概率由大型语言模型给出。我假设这些系统可以通过以下方式得到改进：(a) 识别能够很好地描述日常语音中使用的文本分布的预训练语言模型，(b) 使用转换器而不是 RNN 将神经活动映射到音素。令人惊讶的是，我发现在总机语料库上训练的简单三元语言模型在捕捉口语的统计特性方面优于预训练的大型语言模型。不幸的是，用各种转换器架构替换 RNN 并没有提高神经活动到音素系统的性能。总之，这些结果表明，先验语言模型的原则性选择有可能改善通信神经假体。
通过散射矩阵方法实现非线性散射介质中的非线性谐波操控
摘要。由于介质不均匀性而导致的波（例如光）的散射在物理学中普遍存在，并且被认为对许多应用有害。波前整形技术是一种强大的工具，可以消除散射并通过非均匀介质聚焦光，这对于光学成像、通信、治疗等至关重要。基于散射矩阵 (SM) 的波前整形在处理线性区域中的动态过程中非常有用。然而，在非线性介质中控制光的这种方法的实现仍然是一个挑战，至今尚未被探索。我们报告了一种确定具有二阶非线性的非线性散射介质的 SM 的方法。我们通过实验证明了其在波前控制中的可行性，并通过强散射二次介质实现了非线性信号的聚焦。此外，我们表明该 SM 的统计特性仍然遵循随机矩阵理论。非线性散射介质的散射矩阵方法为非线性信号恢复、非线性成像、微观物体跟踪和复杂环境量子信息处理开辟了道路。
使用先进的自回旋运动平均值（AARMA）的ECA
摘要。网络入侵ICT经济和物理损害中的关键基础设施。需要进行广泛的研究来识别和减轻电网基础设施的入侵。现代解决方案是使用数据科学时间序列方法根据从传感器收集的电网数据来识别入侵。本文介绍了数据科学时序列建模方法的新愿景，以将其与现有的电力系统安全系统集成在一起。在本文中，高级自回旋移动平均值（AARMA）模型旨在检测给定数据集的可能入侵。攻击预测是一种模型，可以使用传感器的实时数据输入来预测可能的网络入侵。通过研究传感器数据集的统计特性，可能具有高精度约为90％的侵入检测。使用AARMA，操作员拥有一个extect Alert System的好处，以调整其骗局和其他资源分配，以应对影响低的入侵。MATLAB软件用于使用拟议的AARMA模型来监视IEEE 9-BUS和IEEE 33-BUS测试系统，以针对可能的网络攻击。
果蝇全脑连接组网络统计
大脑由复杂的神经元和连接网络组成，类似于人工网络的节点和边缘。对大脑接线图进行网络分析可以深入了解大脑如何支持计算并调节感知和行为背后的信息流。成年苍蝇第一个全脑连接组已经完成，其中包含超过 130,000 个神经元和数百万个突触连接 1–3 ，这为分析完整大脑的统计特性和拓扑特征提供了机会。在这里，我们计算了二节点和三节点基序的普遍性，检查了它们的强度，将这些信息与神经递质组成和细胞类型注释联系起来 4,5 ，并将这些指标与其他动物的接线图进行了比较。我们发现苍蝇大脑网络显示出富俱乐部组织，具有大量（连接组的 30%）高度连接的神经元。我们确定了富俱乐部神经元的子集，它们可能充当信号的整合器或广播器。最后，我们检查了基于 78 个解剖定义的大脑区域或神经纤维的子网络。这些数据产品在 FlyWire Codex (https://codex.flywire.ai) 中共享，应作为探索神经活动与解剖结构之间关系的模型和实验的基础。
有限时间内跨越量子相变时的功分布量子性和不可逆性
有限时间动力学中非平衡量子系统的热力学行为包括能量涨落的描述，这决定了一系列系统的物理特性。此外，多体系统中的强相互作用显著影响非平衡动力学中的能量涨落统计。通过驱动瞬态电流来对抗各种动力学状态下的金属-莫特绝缘体转变的前兆，我们展示了增加多体相互作用如何显著影响能量涨落的统计，从而影响有限哈伯德链的可提取功分布。此类分布的统计特性，如其偏度及其在转变过程中的显著变化，可能与不可逆性和熵产生有关。即使对于缓慢的驱动速率，准量子相变也会阻碍平衡，增加过程的不可逆性，并在功分布中引起强烈的特征。在莫特绝缘相中，功涨落-耗散平衡被修改，不可逆熵产生主导功涨落。因此，在设计用于量子技术的小规模设备协议时，必须考虑相互作用驱动的量子相变对热力学量和不可逆性的影响。最终，这种多体效应也可以用于量子尺度的功提取和制冷协议。
深层生成模型的统计能力-ARXIV
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。