超载包括使用相同的符号来指代几个函数,或者相同以指代几个常数。超载在数学中无处不在。它也以许多编程语言出现,这些语言可以静态地解决过载,而不是在程序执行过程中依赖动态调度的语言。因此,一个关键问题是如何确定每次出现超载符号的函数所指的函数。过载的静态分辨率与TypeChecking固有地交织在一起。的确,超载分辨率取决于类型,但是超载符号的类型取决于它们的解决方式。这项工作介绍了第一个用于静态分辨率过载的算法:(1)不仅通过函数参数来指导分辨率,还通过预期结果类型来指导分辨率,(2)支持多态类型。此外,我们的算法支持像传统ML Typechecker一样推断的类型 - 我们仅排除了多态性的推理。我们说明了算法对传统数学公式进行打字的实用性,以及使用文字,函数,构造函数和记录字段名称的过载的ML代码进行打字。
迅速从输血或饮食中的吸收中积累了铁。例如,如果您定期接受大量血液,通常需要高剂量的deferasirox来跟上铁载率。如果将血液作为自动交换输血,这并不总是适用,而某些镰状细胞病患者就是这种情况。•如果铁在过去积累,但是当前铁负荷速率很慢,则较小
摘要:计算模型在生物世界中的适用性是一个活跃的辩论话题。我们认为,放弃类别之间的严格界限并采用依赖于观察者的务实观点是一条有用的前进道路。这种观点消除了由人类认知偏见(例如,过度简化的倾向)和先前的技术限制所驱动的偶然二分法,转而支持更连续的观点,这是进化、发育生物学和智能机器研究所必需的。形式和功能在自然界中紧密交织在一起,在某些情况下,在机器人技术中也是如此。因此,为生物医学或生物工程目的重塑生命系统的努力需要在多个尺度上预测和控制它们的功能。这很有挑战性,原因有很多,其中之一是生命系统在同一时间在同一地点执行多种功能。我们将其称为“多计算”——同一基质同时计算不同事物并将这些计算结果提供给不同观察者的能力。这种能力是生物体是一种计算机的重要方式,但不是我们所熟悉的线性、确定性计算机;相反,正如快速增长的物理计算文献所报道的那样,生物体是广义上的计算机,即它们的计算材料。我们认为,以观察者为中心的框架来处理进化和设计的系统所执行的计算将提高对中尺度事件的理解,就像它在量子和相对论尺度上已经做到的那样。为了加深我们对生命如何进行多计算以及如何说服它改变其中一个或多个功能的理解,我们可以首先创建多计算技术并学习如何改变它们的功能。在这里,我们回顾了生物和技术多计算的例子,并提出了这样一种观点:在同一硬件上重载不同的功能是一种重要的设计原则,有助于理解和构建进化和设计的系统。学习破解现有的多计算基底以及进化和设计新的基底将对再生医学、机器人技术和计算机工程产生巨大影响。