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World File Search System香农熵
用内核方法的信息理论
我们通过重现Hilbert空间的相关协方差操作员来考虑概率分布的分析。我们表明，这些操作员的冯·诺伊曼熵和相对熵与香农熵和相对熵的通常概念密切相关，并具有许多特性。它们与概率分布的各种牙文的有效估计算法一起出现。我们还考虑了产品空间，并表明对于张量产品内核，我们可以定义互信息和联合熵的概念，然后可以完美地表征独立性，但只有部分条件的独立性。我们最终展示了这些新的相对熵的新概念如何导致日志分区函数上的新上限，这些概念可以与变异推理方法中的凸优化一起使用，从而提供了新的概率推理方法家族。
研究现实世界中退休电池系统不一致的研究
摘要：不一致是触发电池组安全问题的关键因素。对退休电池的不一致评估对于确保在随后的逐渐使用过程中的安全和稳定的操作具有重要意义。本文总结了用于电池不一致评估的常用诊断方法。选择基于现实世界中车辆的单个电压数据，选择了局部离群因子（LOF）算法和改进的香农熵（IME）算法。然后，基于LOF，IMEN和细胞电压范围的三个参数，建立了许多级别和指标的退休电池的全面不一致评估策略。最后，使用两个现实的电池样本对评估策略进行了验证。结果表明，所提出的方法可以快速有效地实现退休电池的不一致评估。
肠道微生物组的改变与表观遗传年龄的加速和身体健康有关
fi g u r e 2肠道微生物组和表观遗传老化时钟的关联。（a，b）在物种，（s），属（g），家庭（F），（O），（C），Phylum（p）和王国（K）和年龄，年龄，年龄，加速及年龄的物种水平上，微生物组的多样性（通过相对丰度的香农熵测量）之间的相关性。（c，d）类似于类似的相对丰度的相似相关分析。（e，f）肠道微生物组丰富物种的相似相关分析。门也显示在括号中，由门的前四个字母缩写。（g，h）肠道微生物组中最丰富的细菌途径的相似相关分析（SPWY。，SuperPathway； Bios。，生物合成）。
使用非线性特征和预处理技术对EEG信号进行分类
摘要：在本文中，我们研究了非线性预处理技术对脑电图（EEG）信号分类的影响。这些方法用于分类从癫痫发作活性和脑肿瘤类别中捕获的EEG信号。对于第一类，使用椭圆机过滤器进行预处理，以及统计特征，例如香农熵，平均值，标准偏差，偏度和带功率。k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）用于分类。对于脑肿瘤EEG信号，经验模式分解被用作预处理技术，以及用于分类正常和异常脑电图信号的标准统计特征。对于癫痫信号，我们已经达到了三级分类的平均准确性，而对于脑肿瘤信号，我们的平均准确度为98％的分类精度为98％，认为这是两类问题。
互补测量中的总方差和不变信息
在经典测量中，观察通过揭示系统被认为是预先存在的、独立于观察的属性来消除我们对状态的无知。香农信息是量化经典系统所携带信息量的理想度量。它也是我们对经典系统属性的无知的自然度量。然而，对于量子测量，情况则大不相同，因为不能说量子测量揭示了量子系统的预先存在的属性。因此，香农熵在量子物理学中可以被认为是概念上的不足。布鲁克纳和泽林格引入了一个量作为总信息的新度量，该量是通过对一组完整的相互补充的测量中的单个测量求和而获得的[1,2]。这种量子信息度量考虑到在测量之前已知的量子系统的唯一特征是各种事件发生的概率。这个量可以表示为
熵、复式记账和量子纠缠
本专著使用克劳德·香农 (Claude Shannon) 等人开发的信息理论来分析会计。在以下两种情况下可以推导出三向框架等价性：(i) 当状态可观测时；(ii) 当状态不可观测且只有信号可观测时，信号报告的状态有误。该等价性建立了会计数字、公司回报率和公司可用信息量的相等性，其中香农熵是信息度量。推导状态可观测等价性的主要假设是恒定的相对风险规避偏好、无套利价格和几何平均会计估值。状态不可观测性使用量子公理建模，因此使用量子概率；状态不可观测的方式与量子对象不可观测的方式相同。状态可观测等价性被视为状态不可观测等价性的特例。
抗生素耐药性，细菌传播和抗体缺乏症患者的细菌感染预测
结果：对来自痰中的43例患者的痰中的343个细菌分离株进行了测试。大莫里德和四环素耐药性是常见的（分离株的82％和35％）。erm（b）和MEF（a）是大环内酯类耐药性最常见的决定因素。wgs揭示了Viridans链球菌作为AMR基因的来源，其中23％还携带与AMR基因和其他移动遗传元件相关的共轭质粒。对流感嗜血杆菌分离株的系统发育分析表明，在诊所的患者之间可能传播。在前瞻性研究中，痰中嗜中性胞酶浓度与香农熵α-多样性（Spearman'sρ= - 0.306，p = 0.005）与与Berger -Parker优势指数（ρ= 0.502，P <0.001）之间存在负相关。相似的关系是指连续样品之间弹性酶浓度的变化，与降低的α多样性相关的弹性酶增加。
covid- ...
制定控制政策，以减轻侵入性植物对可持续发展目标（SDG）框架内土著生物多样性的影响是这项工作的主要目标。使用报道的入侵物种Lantana Camara的生态动力学，我们开发了一个最小的三种网络模型，每个节点都遵循广义的Lotka-Volterra（GLV）动态方程。采用Lie代数和网络控制理论，我们建立了模型的可访问性和可访问性标准。通过非线性优化编程，我们得出了可持续的政策，以控制Lantana Camara的丰富性。我们还使用香农熵作为评估这些最佳政策的可持续性的指标。使用该技术测量的灵敏度的分析表明，控制策略在严重取决于Lantana Camara和控制厂的内在生长速率之比。因此，我们获得了一种模块化算法决策支持机制，用于设计控制Lantana Camara丰度的控制政策。
动作电位热力学信息含量的上限
在计算神经科学的许多领域中，神经元通常被分析为二元电化学开关（DeWeese 等人，2003 年；Victor，2006 年；Jensen 等人，2013 年；Mayfield，2013 年；Sterling and Laughlin，2015 年；Gupta and Bahmer，2019 年）。在这个抽象层次上，脉冲神经元可以被视为具有两个稳定位置的记忆系统。神经元可能正在发射，在这种情况下，其状态通常标记为 1，或者神经元可能正在静止，在这种情况下，其状态通常标记为 0。由于神经元发射动作电位的概率受到许多不同的未知因素的影响（例如神经元的温度、其发射阈值、其与突触前输入的连接程度等），因此，在香农的通信理论中，可以将发射状态和静止状态之间的区别作为二元随机变量进行研究。因此，通常隐含地假设单个动作电位的香农熵为
量子信息
量子信息概念诞生于量子力学与信息论科学的交叉学科。前者的惊人成功使人们认为信息概念离不开量子形式主义的数学结构，而量子形式主义对物理定律的形式施加了根本性的约束。早在 20 世纪 30 年代，冯·诺依曼就将量子态的熵 [1] 定义为经典玻尔兹曼-吉布斯熵的类似物，后来发现后者是香农熵 [2] 的量子对应物——经典通信理论的基础概念。大约在同一时间，爱因斯坦·波多尔斯基和罗森指出了量子形式主义的不同寻常的特征，这似乎可以得出结论：量子力学是不完备的 [3]。1970 年，两位年轻物理学家——华盛顿州立大学物理系的帕克 [4] 和纽约哥伦比亚大学的威斯纳 [5] 分别独立分析了量子形式主义的物理含义。前者发现了复制量子信息的根本限制，而后者则发现了第一个