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World File Search System高阶
高阶自智网络关键技术及应用
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.
定量代数高阶理论
看到程序语义的一种方式是程序等效的科学。为程序提供语义的每种方式都隐含地标识了哪些程序等效。同样，程序等效性的概念也可以看作是将含义归因于程序的一种方式（即程序所属的等价类别）。这种观点使语义成为程序转换和程序验证的有力思想和技术的强大来源，并具有显着的优势，即可以以组成和模块化方式定义此类技术。但是，在某些情况下，计划纯粹的染色性的程序之间的等价不足以提供信息：两个程序是否等效，期间。不能从两个略有不同的程序中提取进一步的定量或因果信息，尽管不是等效。此外，由于程序等价通常是一致的，因此在任何情况下都保留了仅在特殊情况下有所不同的程序也只是不等式的。由于这些原因，必须在所有（非常常见的）情况下寻找替代程序等效性的方法，这些情况涉及转换，而转换将程序替换为仅相当于的程序[31]，或者当规范不精确或不准确地满足时（例如，在现代密码学[27]中，大多数安全属性在近似意义上具有，即模仿可忽略不计的概率）。
高阶波前传感和控制策略（...
在机载处理架构中，运行 HOWFSC 算法的计算机位于太空望远镜本身上。由于这些航天器在地球-太阳 L2 点飞行，因此不太可能进行人工维修任务。设计时选择的处理器必须在整个望远镜寿命期间可靠运行。作为 A 类任务（成本 > 10 亿美元），这些望远镜将受到严格的风险管理实践（参见 NASA NPR 8705.4）。此类任务的电子设备需要符合 NASA 零件选择清单 (NPSL) 1 级标准。18 在这一限制性框架下，现在或不久的将来可能可用的处理器包括 BAE RAD750、BAE RAD5545 和 Teledyne LS1046-Space 处理器。表 3 提供了使用其中一些组件的主要 HOWFSC 算法的实际和最小/最大约束时间估计示例。
高阶空间行进算法的改进...
美国宇航局的低轰飞行演示 (LBFD) 项目 o 主要目标是演示在降低响度水平下进行超音速陆上飞行的可行性 o X-59 静音超音速技术 (QueSST) 飞机 o 任务规划需要包含 O (1000)- O (10,000) 个解决方案的大型数据库 • 远离机身的细网格以跟踪冲击 • 高计算资源 • 必须准确 • 必须自动化
从偏振多极子到高阶相干性
1 加拿大国家研究委员会，加拿大安大略省渥太华 K1A 0R6 2 多伦多大学物理系，加拿大安大略省多伦多 M5S 1A7 3 瓜达拉哈拉大学物理系，墨西哥哈利斯科州瓜达拉哈拉 44420 4 湖首大学物理系，加拿大安大略省桑德贝 P7B 5E1 5 马克斯普朗克光物理研究所，德国埃尔朗根 91058 6 俄罗斯科学院应用物理研究所，俄罗斯下诺夫哥罗德 603950 7 德克萨斯 A&M 大学量子科学与工程研究所，美国德克萨斯州学院城 77843 8 德克萨斯 A&M 大学物理与天文系，美国德克萨斯州学院城 77843 9 德克萨斯 A&M 大学生物与农业工程系， Texas 77843, USA 10 Departamento de Óptica, Facultad de Física, Universidad Complutense, 28040 马德里, 西班牙 * 通讯作者: lsanchez@fis.ucm.es
功能分级材料的高阶理论
功能分级的材料（FGM）是新一代的工程材料，其中微结构细节通过增强阶段的非均匀分布在空间上变化，请参见顶部图。工程师通过使用具有不同属性，大小和形状的增强件以及以连续的方式互换增强和矩阵阶段的作用（参考1）。结果是一个微观结构，该微观结构在宏观或连续尺度上产生连续或离散变化的热和机械性能。这一新的工程材料的微观结构的概念标志着材料科学和材料领域机制中革命的开始，因为它首次允许一个人将材料和结构上的考虑因素完全整合到结构组件的最终设计中。功能分级的材料是涉及严重热梯度的应用的理想候选物，从高级飞机中的热结构和
使用高阶的简单复杂传染
摘要 - 神经退行性疾病的特征是复杂的蛋白质错误折叠的大脑内传播。例如，当前的发现突出了2种特定错误折叠蛋白在阿尔茨海默氏症中的作用，这些蛋白质被认为使用脑纤维作为高速公路传播。先前的研究通过模拟模型或基于机器学习的预测变量调查了这种扩散，这些预测因素采用大脑连接组作为基础扩散网络。但是，构造的结构连接组仅描述图中节点之间的成对连接。高阶相互作用复杂网络比正常图提供了显着的优势，因为它们可以捕获超出简单的成对关系船的交互。蛋白质错误折叠和聚集通常涉及正常图的合作行为或群体动力学，其专注于单个边缘，无法充分代表。蛋白质错误折叠的非线性和多尺度可能更适合更丰富的高阶模型。在这项研究中，我们研究了高阶网络在这种情况下是否可以提供改进的拟合和解释能力。更具体地说，我们采用淀粉样蛋白β的简单复杂传染模型来预测蛋白质错误折叠的扩散。Simplicial Cronagion复合物在2年的地平线和其他结果中，阿尔茨海默氏症患者在所有大脑区域的预测蛋白质沉积中产生了0.030的平均重建误差，胜过先前的研究，尤其是对于错误折叠的蛋白质的病例稳定增长。尽管时间范围有限，但这项研究突出了结合先进网络分析以捕获跨神经网络蛋白质聚集的复杂动力学的潜力。临床相关性 - 这项研究突出了高阶网络在阿尔茨海默氏症中提高错误折叠蛋白传播的预测的潜力，从而更好地洞悉了蛋白质聚集动力学。
扩散模型中的高阶累积物
分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。
dango：预测高阶遗传相互作用
高阶遗传相互作用对理解表型变异的分子机制具有深远的影响，其表征仍然很差。迄今为止，大多数研究都集中在成对相互作用上，因为针对高阶分子相互作用的庞大组合搜索空间设计高通量实验筛选是令人难以置信的挑战。在这里，我们开发了DANGO，这是一种基于自我发明的超毛神经网络的计算方法，旨在有效预测基因组之间的高阶遗传相互作用。作为概念的证明，我们为酿酒酵母中超过4亿个三角形相互作用提供了全面的预测，从而显着扩大了这种相互作用的定量表征。我们的结果表明，D Ango准确地预测了三梯性相互作用，揭示了与细胞生长有关的已知和新型生物学功能。我们进一步结合了蛋白质的嵌入和模型不确定性评分，以增强预测相互作用的生物学相关性和解释性。预测的相互作用可以作为在不同条件下生长反应的强大遗传标记。一起，D Ango可以更完整地了解构成表型多样性的复杂遗传相互作用。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。