XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机噪声
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
经颅随机噪声刺激对健康老龄化认知训练结果的影响
“认知健康”一直被认为是影响功能能力和晚年生活质量的重要因素（1、2）。认知能力下降以及大脑的生理、结构和功能变化是健康老龄化的重要组成部分（3、4）。额叶特别容易受到与年龄相关的衰退的影响，这可能解释了与正常衰老相关的认知表现的最重要变化；这些变化主要影响需要快速信息处理的认知活动，如工作记忆和其他执行功能（5）。大脑通过补偿过程被认为可以主动抵消与年龄相关的衰退，例如，双侧额叶区域的激活与认知表现之间存在正相关关系（1、6、7）。因此，额叶被视为早期干预的潜在目标，以抵消与年龄相关的变化并维持认知功能（8-10）。神经增强是指使用基于神经科学的技术来增强认知功能，直接作用于人类大脑皮层以改变其特性并提高特定认知任务或一组任务的表现（11）。近十年来，人们开发出了各种各样的神经增强方法，其中之一就是经颅电刺激（tES）。tES 方法是一种非侵入性神经调节技术，通过在头皮上施加电流来促进或抑制自发性神经元活动，从而改变大脑功能。tES 应用简单安全，可以作为健康老年人群的认知增强剂，也可以作为弥补神经和精神疾病患者缺陷的治疗干预措施（12-14）。最近的荟萃分析和系统评价为通过单次和多次直流电刺激（tDCS）来增强健康老年人的认知和运动表现提供了强有力的支持（15-17）。经颅随机噪声刺激 (tRNS) 是最近开发的一种 tES，它以随机幅度和频率提供交流电 (18)。Moliadze 等人的研究表明，tRNS 可以比 tDCS 引起更明显的运动诱发电位幅度升高 (19)。然而，这些结果并未得到普遍支持，其他研究发现 tDCS 和 tRNS 对运动皮层兴奋性的影响之间没有明显差异 (20)。tRNS 可能通过随机共振导致更广泛的影响 (21)，而衰老的大脑可能对 tRNS 做出不同的反应，因为它会激活更广泛的网络 (22)。一些研究表明，年龄似乎与神经刺激的更有益结果相关 (23, 24)。一种可能的解释是，表现较差的个体