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M2Mathématiqueset ia定向动物作为分支宣传颗粒...
因此，由于能量函数η被定义为粒子之间距离（负1）的乘积，因此每个粒子x仅通过术语（x - ℓ -1）（r - x - 1）与左ℓℓ邻域和右r邻居相互作用。因此，颗粒之间的相互作用具有无限范围。本文的目的是表明，实际上，这种相互作用可以理解为被看不见的“抗颗粒”创建/介导。在UIP的情况下，我们将证明我们可以构建一个由颗粒和抗粒子组成的新系统，其中两个相反类型的粒子在碰撞时会消灭，因此该系统的痕迹（仅保留所有抗粒子（仅保留颗粒）之后，该系统的痕迹都是原始的UIP。该新模型的定义特征是，所有颗粒和抗粒子都按照最近的邻里位移规则独立发展。与BHP和UIP+ 4相似的结果。定理1中提供了我们主要结果的确切陈述。有关这些分支/歼灭粒子系统的说明，请参见图3。
Naturf：用于生成数字天气建模的城市参数的包装
城市弹性期货工具（Naturf）的邻域自适应组织是一个Python的工作流，可生成通过天气研究和预测（WRF）模型可读的文件。Naturf使用Geopandas（Jordahl等，2020）和汉密尔顿（Krawczyk＆Izzy，2022）来计算带有建筑足迹和高度信息的Shapefiles的132个建筑参数。这些参数可以以多种格式收集和使用，并且主要输出是配置为输入到WRF的二进制文件。此工作流程是对国家/世界城市数据库和访问门户工具（Nudapt/Wudapt）的灵活适应（Ching等，2009; Mills等，2015），可以在任何空间分辨率的研究区域中使用。气候建模社区和城市规划师可以使用Naturf产生的城市参数和WRF可读文件来确定建筑/邻里形态对微气候的影响。有关计算的城市参数的更多信息可以在文档中找到。
PCB 和 IC 设计中布局规划的改进接力赛算法
在 SA 中，固体结构的每个状态都对应一个适用的问题解决方案。状态的能量是评估解决方案的成本函数值。最小能量的状态代表具有最佳成本函数值的最优解决方案。SA 是一种具有迭代改进的随机算法。每个重复步骤都包括将当前解决方案更改为新解决方案。此操作称为移动到邻域。状态的当前温度决定了新解决方案的接受概率。温度更新从最高温度到最低温度进行安排，其中较高温度下的接受概率高于较低温度下的接受概率。如果温度快速下降，则称为模拟淬火而不是模拟退火。SA 和模拟淬火之间的主要区别在于用于温度调度的参数。在 SA 中，需要以较慢的速率降低温度才能达到绝对最小能量状态。
人工智能原理课程描述
- 语义网络、框架和本体 第 3 周：机器学习简介 - 机器学习概述：监督学习、无监督学习、强化学习 - 回归和分类算法 - 模型评估和验证技术 第 4 周：监督学习算法 - 线性回归和逻辑回归 - 决策树和集成方法：随机森林、梯度提升 - 支持向量机 (SVM) 第 5 周：无监督学习算法 - K 均值聚类 - 层次聚类 - 主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 第 6 周：自然语言处理 (NLP) - 文本处理和标记化的基础知识 - 命名实体识别 (NER) 和词性 (POS) 标记 - 情绪分析和文本分类 第 7 周：深度学习基础 - 人工神经网络 (ANN) 简介 - 深度前馈网络和激活函数 - 训练神经网络网络：反向传播算法第 8 周：卷积神经网络 (CNN) - CNN 架构基础
谱与空间指数在特定类别中的应用...
在本文中，我们讨论了使用指标来应对机载棱镜实验 (APEX) 高光谱开放科学数据集 (OSD) 的维数缺点，并使用可能性 c 均值 (PCM) 算法提高分类精度。这用于制定光谱和空间指标，以较低的维度描述数据集中的信息。这种降低的维度用于分类，试图提高确定特定类别的准确性。光谱指标是根据目标的光谱特征编制的，空间指标是使用定义邻域上的纹理分析来定义的。为了评估光谱和空间指标在提取特定类别信息中的适用性，考虑了 20 个不同空间分布的类别的分类。数据集的分类分两个阶段进行；光谱和光谱与空间指数的组合分别作为 PCM 分类器的输入。除了降低熵之外，在考虑光谱空间指数方法的同时，实现了 80.50% 的整体分类准确率，而仅光谱指数为 65%，最佳确定的主成分为 59.50%。
自旋-光机械-晶体混合系统中非常规量子声-物质相互作用
我们预测了一系列不寻常的量子声学现象，这些现象是由完全可调固态平台中的声音-物质相互作用引起的，在该平台中，金刚石中的一系列固态自旋与一维光机械晶体中的量化声波耦合。我们发现，通过使用在光机械相互作用中引入位置相关相的空间变化激光驱动器，可以原位调整机械能带结构，从而导致非常规的量子声音-物质相互作用。我们表明，当自旋与能带共振时，可以发生准手性声音-物质相互作用，可调范围从双向到准单向。当固态自旋频率位于声学带隙内时，我们证明了一种奇异的极化子束缚态的出现，它可以介导长距离可调、奇邻域和复杂的自旋-自旋相互作用。这项工作扩展了目前对量子声子的探索，可以在量子模拟和量子信息处理中得到广泛的应用。
DACC：气候变化的检测和归因分析
从Origin开始“ O” Kissmig开始模拟“ IT”迭代的迁移，在以适合性层“ S”为特征的异质环境中步骤。原点“ O”的定殖细胞具有值1，未殖民的细胞值0。如果“ S”由几个适合性层组成以覆盖环境变化，则将其应用于每一层。适用性范围在0（不合适）和1（最大适合性）之间。Kissmig使用3x3算法进行物种传播/迁移。所有细胞在具有概率“ PEXT”的迭代步骤之前都均可出现，并且对于3x3邻域内的重新殖民化或新的定植事件角细胞是概率为“ PCOR”（“ PCOR” = 0.2产生更真实的圆形扩散模式 - 请参见Nobis＆Normand 2014）。对于运行时光，为“签名” = true生成了签名的结果，即，即结果类型'foc，'lco'或'noc'，符号表示最终分布（“ dis”），正值呈正面值和负值，但在最后一次迭代后均未殖民时，却没有呈斑点。要获得可重现的结果，可以使用“种子”参数设置R随机数生成器的种子。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
双频照明：量子增强协议
提出了一种量子增强、无闲散传感协议，用于在有噪声和有损耗的情况下测量目标物体对探测器频率的响应。在该协议中，考虑了一个嵌入热浴中的具有频率相关反射率𝜼(𝝎)的目标。目的是估计参数𝝀 = 𝜼(𝝎 2) − 𝜼(𝝎 1)，因为它包含不同问题的相关信息。为此，采用双频量子态作为资源，因为有必要捕获有关该参数的相关信息。对于双模压缩态(HQ)和一对相干态(HC)，在假设的𝝀 ≈ 0 的邻域中计算相对于参数𝝀的量子费希尔信息H，𝝀的估计显示出量子增强。这种量子增强会随着被探测物体的平均反射率而增长，并且具有抗噪声性。推导出最佳可观测量的显式公式，并提出了基于基本量子光学变换的实验方案。此外，这项工作为雷达和医学成像（特别是在微波领域）的应用开辟了道路。
JACKIE：快速枚举全基因组单个
摘要 基于锌指蛋白、转录激活因子样效应子和 CRISPR 的基因组和表观基因组编辑和成像方法为研究基因组功能提供了强有力的工具。靶向序列设计对于这些实验的成功至关重要。尽管现有的设计软件主要侧重于设计特定元素的靶序列，但我们在此报告了 Jackie 和 Albert 的综合 K 聚体实例枚举器 (JACKIE) 的实现，这是一套用于枚举基因组中所有单拷贝和多拷贝位点的软件，这些位点可以合并用于基因组规模的设计，也可以与其他轨道一起加载到基因组浏览器中，以方便基于 Web 的图形用户界面设计。我们还实现了快速算法来识别靶向序列的序列邻域或脱靶计数，以便可以在合理的时间内在数百万个设计序列中识别出脱靶概率低的设计。我们展示了 JACKIE 设计的 CRISPR 位点簇在基因组成像中的应用。