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认知闭合的边界
意识的“难题”长期以来一直是哲学界争论的焦点，神秘主义认为，由于认知或认识论的局限性，意识可能本质上无法解决。本文从人工神经网络的复杂性出发，提出了一种支持神秘主义的新论点。以一个经过训练可以对图像进行分类的简单多层神经网络为例，结果表明，即使理解单个人工神经元在信息处理中的作用也超出了我们的认知能力。考虑到生物神经元的复杂性，其复杂性远远超过人工神经元，挑战就变得更加突出。这引发了人们对理解意识这一复杂得多的现象的可行性的质疑，因为我们的认知局限性延伸到了解释复杂系统的基本原理。本文强调了分层抽象所带来的挑战，并将其与微处理器等其他多级系统进行比较，以论证某些问题可能是无法克服的。
开放闭合的mod-minimizer算法
采样算法确定性选择K -MER的子集是生物信息学应用程序中重要的构建块。例如，它们用于索引大型文本集合，例如DNA，并快速比较序列。在此类应用中，需要采样算法才能从连续k -mers的每个窗口中选择一个k -mer。民间传说和最常用的方案是随机最小化器，它根据某些随机顺序在窗口中选择最小的k -mer。该方案非常简单且通用，并且具有2 /（W + 1）的密度（预期K -MERS的预期分数）。实际上，较低的密度会导致更快的方法和较小的索引，事实证明，随机最小化器不是最好的最小化器。的确，当K→∞时，已知某些方案像最近引入的mod-Minimizizer（Groot Koerkamp和Pibiri，Wabi 2024）一样接近最佳密度1 /W。在这项工作中，我们研究了在K≤W时达到低密度的方法。在这个小k政权中，一种实用的方法比随机最小化的方法更高的是最小的吸引力（Zheng等人，生物信息学2021）。该方法可以优雅地描述为根据一些随机订单在窗口中对窗口中最小的闭合Sycnmer（Edgar，Peerj 2021）进行采样。我们表明，扩展最小的吸引力更喜欢采样开放的同步器会产生更高的密度。这种新方法 - 开放闭合的最小化器 - 为小k≤W提供了改善的密度，同时要与随机最小化器一样快速计算。与基于de虫集的方法相比，在小K制度中达到非常低密度的方法，我们的方法具有可比的密度，而计算在计算上更简单，直观。此外，我们扩展了mod-dimimizer，以提高任何适合小k的方案的密度，当k> w较大时也可以很好地工作。因此，我们获得了开放闭合的mod-minimizer，这是一种实用方法，可改善所有k的mod-dimimizer。
应力强度因子叠加在考虑裂纹闭合的残余应力场中的应用
应力强度因子 (SIF) 范围与疲劳裂纹扩展之间的相关性是应用于轻型结构的故障安全设计方法的有力工具。关键作用是精确计算疲劳载荷循环的 SIF。先进的材料加工可以塑造残余应力，使 SIF 计算成为一项具有挑战性的任务。虽然 SIF 叠加成功地解决了拉伸残余应力的考虑问题，但压缩残余应力的处理仍需澄清。这项工作展示了 SIF 叠加原理在包含高压缩残余应力的区域中的应用，这些区域会导致裂纹闭合效应。裂纹闭合取决于残余应力和施加应力的组合载荷，在本研究中被解释为裂纹几何形状的变化。因此，源（即施加或残余应力）与其结果（即相应的 SIF）之间的关系取决于源（即组合载荷）的相互作用。由于这种相互作用，残余应力引起的疲劳行为变化不能仅与残余或施加的 SIF 相关联。这项工作提出了应用 SIF 和残余 SIF 的两种替代定义，从而允许残余 SIF 或应用 SIF 与疲劳行为变化之间建立明确的相关性。