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从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
经济自由度距离对印度入境跨境收购量的影响：经济距离的调节作用
摘要：跨境收购 (CBA) 是一种外国直接投资形式，在过去 30 年中急剧增长。印度一直是新兴经济体中 CBA 的主要目的地之一，因此探索其决定因素颇有意思。尽管 CBA 研究浩如烟海，但经济自由的作用却研究不足。在此背景下，通过扩展对影响跨境收购 (CBA) 活动的距离度量的了解，我们研究了经济自由距离对印度入境 CBA 量的影响以及经济距离的调节作用。我们从汤姆森的 EIKON 并购数据库中收集了 979 个观测数据，研究期涵盖 1990 年至 2020 年。我们发现经济自由距离对印度的入境 CBA 量产生负面影响。此外，经济距离显著缓和了它们的影响。这些结果表明，印度应加强其经济自由度并稳步增长，以吸引更多的 CBA 量流入。这些发现对于跨国公司和政策制定者来说具有重要的理论和实践意义，可以帮助他们使印度等新兴经济体成为 CBA 活动的理想目的地。
使用MIMO雷达进行大脑活动监测的动态短距离传感方法
摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出（MIMO）雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是，如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化，我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度，根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间（TOA）结果的多目标定位。为此，我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法，以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念，并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点，我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
1 阶量子 Wasserstein 距离 IEEE ... - IRIS
摘要 — 我们提出了将 1 阶 Wasserstein 距离推广到 n 个量子态的建议。该建议恢复了正则基向量的汉明距离，更一般地恢复了正则基中对角量子态的经典 Wasserstein 距离。所提出的距离对于作用于一个量子态的量子位元的排列和幺正运算是不变的，并且对于张量积是可加的。我们的主要结果是冯·诺依曼熵关于所提距离的连续性界限，这显著加强了关于迹距离的最佳连续性界限。我们还提出了将 Lipschitz 常数推广到量子可观测量的建议。量子 Lipschitz 常数的概念使我们能够使用半定程序计算所提出的距离。我们证明了 Marton 传输不等式的量子版本和量子 Lipschitz 可观测量谱的量子高斯浓度不等式。此外，我们推导出浅量子电路的收缩系数和单量子信道的张量积相对于所提出的距离的界限。我们讨论了量子机器学习、量子香农理论和量子多体系统中的其他可能应用。
用于长距离、超安全通信的纳米天线
经典计算机信息基于简单的开/关读数。使用一种称为中继器的技术来放大和长距离重新传输这些信息很简单。量子信息基于相对更复杂和安全的读数，例如光子极化和电子自旋。被称为量子点的半导体纳米盒是研究人员提出的用于存储和传输量子信息的材料。然而，量子中继器技术有一些局限性——例如，目前将基于光子的信息转换为基于电子的信息的方法效率极低。大阪大学的研究人员旨在解决这一信息转换和传输难题。
GREPore-seq：通过长距离 PCR 和纳米孔测序检测基因编辑后变化的强大工作流程
为了充分发挥基因编辑技术在临床治疗中的巨大潜力，需要彻底评估靶向编辑和非预期编辑的后果。然而，目前缺乏一种全面、流水线化、大规模且经济的工作流程来检测基因组编辑结果，特别是插入或删除大片段。在这里，我们描述了一种通过对条形码长距离 PCR 产物进行纳米孔池测序来有效准确地检测 CRISPR-Cas9 编辑后的多个基因变化的方法。为了克服纳米孔测序的高错误率和插入缺失，我们开发了一种流程，通过对纳米孔扩增子测序 (GREPore-seq) 的读取进行 grepping 来捕获条形码序列。GREPore-seq 可以检测 NHEJ 介导的双链寡脱氧核苷酸 (dsODN) 插入，其准确度与 Illumina 下一代测序 (NGS) 相当。GREPore-seq 还可以识别 HDR 介导的大基因敲入，这与 FACS 分析数据高度相关。还检测到了 HDR 编辑后的低水平质粒骨架插入。我们建立了一个实用的工作流程来识别遗传变化，包括量化 dsODN 插入、敲入、质粒骨架插入和 CRISPR 编辑后的大片段缺失。该工具包用于对汇集的长扩增子进行纳米孔测序，在评估靶向 HDR 编辑和超过 1 kb 的意外大插入缺失方面应具有广泛的应用。GREPore-seq 可在 GitHub 上免费获取（https://github.com/lisiang/GREPore-seq）。
汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
与唯一顶点盖的距离的精确算法
Horiyama等。（AAAI 2024）研究了在特定条件下具有独特最小顶点覆盖的图形实例的问题。他们的方法涉及预先分配某些顶点作为解决方案的一部分或将其排除在外。值得注意的是，对于v ertex c而不是问题，预分配顶点等同于将其从图形中删除。Horiyama等。重点是在这些修改后保持最小顶点盖的大小。在这项工作中，我们通过放松这一约束来扩展他们的研究：我们的目标是确保独特的最小顶点覆盖物，即使移除顶点可能不会降低所述盖子的大小。令人惊讶的是，我们的放松引入了显着的理论挑战。我们观察到问题是σ2p- complete，并且对于最高度5的平面图。尽管如此，我们提供了树木的线性时间算法，然后将其进一步利用以表明当通过树宽和最高度的组合参数化时，MU-VC处于FPT中。最后，我们表明，如果我们将解决方案的大小添加为参数的一部分，则在固定参数可进行固定参数时，在固定参数可进行的时，MU-VC在XP中为XP。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
人工智能（AI）在开放和距离中的作用...
总而言之，尽管AI通过使ODL更具个性化，高效和易于使用来增强ODL的巨大潜力，但它也提出了一些挑战和局限性。解决这些问题需要仔细考虑技术，伦理和监管因素。在ODL中，AI的成功集成将取决于将创新与负责任的监督平衡，以确保以促进公平，隐私和包容性的方式使用该技术。展望未来，ODL中AI的未来范围似乎很有希望。随着自然语言处理，机器学习和数据分析的进步，进一步增强了AI工具的功能。持续的研究和创新可能会导致更复杂的系统，这些系统可以提供更具个性化，可扩展性和有效的教育经验。但是，要完全利用AI的潜力，必须制定全面的法规，以解决道德问题，保护用户隐私并确保所有学习者的公平访问权限。因此，AI在ODL中的作用将继续发展，但其成功将取决于创新，道德考虑和包容性政策的谨慎平衡。