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World File Search System重正化
神经网络的非微扰重正化-...
在最近的一项工作 [ 1 ] 中，Halverson、Maiti 和 Stoner 提出了一种用威尔逊有效场论来描述神经网络的方法。无限宽度极限被映射到自由场论，而有限 N 个校正则由相互作用（作用中的非高斯项）考虑。在本文中，我们研究了这种对应的两个相关方面。首先，我们在这种情况下评论了局部性和幂计数的概念。事实上，这些通常的时空概念可能不适用于神经网络（因为输入可以是任意的），然而，重正化群提供了局部性和缩放的自然概念。此外，我们还评论了几个微妙之处，例如数据分量可能不具有置换对称性：在这种情况下，我们认为随机张量场论可以提供自然的概括。其次，我们通过使用 Wetterich-Morris 方程提供非微扰重正化群的分析，改进了 [1] 中的微扰威尔逊重正化。与通常的非微扰 RG 分析的一个重要区别是，只知道有效 (IR) 2 点函数，这需要谨慎设定问题。我们的目标是提供一种有用的形式化方法，以非微扰方式研究超越大宽度极限（即远离高斯极限）的神经网络行为。我们分析的一个主要结果是，改变神经网络权重分布的标准差可以解释为网络空间中的重正化流。我们专注于平移不变核并提供初步的数值结果。
信息论中的最佳重正化群变换
最近，引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量，即实空间互信息，该算法可确定相关的低能自由度。受此启发，我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明，完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围，并且对于无序系统，它会抑制重正化无序分布中相关性的产生，从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化，通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象（即汉密尔顿量和无序分布）性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
化学化学
This course aims at introducing the basic concepts and techniques in carrying out chemical analysis by using various modern spectroscopic and chromatographic instruments.Students will learn how to use modern instruments to determine the amounts of substances present in a mixture down to part per million levels (ppm), and identify the structure of a compound.Techniques such as UV-visible spectroscopy, infrared spectroscopy, mass spectrometry, nuclear magnetic resonance spectroscopy, gas chromatography and high performance liquid chromatography will be covered.This course will also discuss some common standard practices of collecting and preparing samples for laboratory testing, the accreditation system in testing laboratories.This course is conducted in the format of lecture.本课程旨在介绍化学分析中所用到的现代光谱和色谱仪器的基本概念和技术。学生将学习使用该 等仪器来分析浓度水平低至百万分之一的物质，并确定化合物的结构。课程内容包括紫外 − 可见光 谱法、红外线光谱法、质谱分析法、核磁共振、气相色谱法及高效能液相色谱法的操作技巧，以 及化验工作中的收集及制备样本的常用标准技巧和香港化验室所实行的认可系统。课程以讲课形 式进行。 Medium of Instruction:
正能量区的住宅致密化
可以通过更高的密度和更高的能源效率的房屋替换陈旧的库存来减少房屋的能源足迹，该房屋配备了可再生能源的能源生产。在这项研究中，考虑了一个“双密度”模拟方案，在该场景中，社区中每个现有的独立房屋被同一土地上的两个相等起居区的房屋取代。新房屋被认为配备了多种能源效率措施（信封，HVAC和家用热水）和建筑物集成的光伏（BIPV）屋顶。TRNSYS软件用于模拟加拿大魁北克蒙特利尔建筑物的年度能源性能（45.5°N）。发现这两个新房屋可容纳同一土地上的两倍的人数，其能量比现有房屋少30％。单独使用的新房屋所需的电力比现有房屋少65％（从22,560降低到7,850 kWh yr -1）。此外，安装在两个新房屋上的BIPV屋顶可能会产生近三倍的电力（44,000 kWh yr -1）（15,700 kWh yr -1）。每年，BIPV系统可以直接提供房屋电力的近一半（44％）。年度太阳能发电的显着部分（84％）可以在房屋上直接使用，可以在现场存储以供以后用于增加自我消耗（例如，电力对电能或电力电动汽车），或者可以将其导出到在其他地方的网格中的脱碳（E.G.燃料，Hydrogen，Hydrogen）的脱碳化。能源有效构建和现场可再生能源生产的综合作用将使乘员从消费5,640 kWh yr-1转变为生产3,540 kWh yr-1。住宅致密化可以显着促进现有社区进入弹性的积极能源区。
量化数据标准化和正态化 -
归一化是通过基于某些统计数据调整数据值，将数据转换为通常在0到1之间的常见量表或范围的过程。此过程用于消除总影响的影响或将不同的数据集与异质数据进行比较。小数比例方法是一种归一化技术，涉及移动数据值的小数点。此方法将每个数据值除以最大绝对值以使数据归一化。此技术会产生保留原始数据的分布和形状的数据的缩放版本。最小最大最大（最小）数据归一化方法是将原始数据的线性转换为通用量表。此方法减去数据的最小值，并将结果除以数据范围，这是最大值和最小值之间的差异。此技术还会产生扩展的数据，该数据保留了原始分布和形状[1]。
Skyrmion人工智能元素
图 3 skyrmion 物理储层元件的波形识别。（a）输入信号的波形。输入信号是正弦波（红色）和方波（蓝色）的随机组合。 （b）经 skyrmion 物理储存器元件转换的输入信号波形。 （c）最终输出（灰色）和正确值（红色和蓝色）。最终的输出是经过一定权重的skyrmion物理储存器转换的信号之和。权重经过优化（训练），如果输入信号是正弦波，则输出为 1，如果输入信号是方波，则输出为 -1。将数据分为前半部分和后半部分，前半部分数据用于优化。可以看出，即使是后面这个没有用于训练的数据（测试），也能得到正确的输出。
IT和AI的发展、地方创生、少子化对策
资料来源：https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861、https://bdtechtalks.com/2020/03/09/artificial-intelligence-covid-19-coronavirus/、https://news.yahoo.co.jp/byline/kazuhirotaira/20200326-00169744/
何者正确？ A.可快速获得营养，但持续时间
A. 抗原转变 B. 抗原漂移 C. 气候变化 D. 金刚烷胺耐药性 79. 下列何者不属于副粘液病毒科（副粘液病毒科）？ A. 腮腺炎病毒（ 流行性腮腺炎病毒） B. 副流感病毒（ 副流感病毒） C. 麻疹病毒（ 麻疹病毒） D. 艾可病毒（ 艾可病毒）