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不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
结构保留了神经退行性疾病的数值建模的多面不连续的盖金方法
抽象的许多神经退行性疾病与错误折叠的Prionic proins的传播有关。在本文中，我们分别分析了与帕金森氏症和阿尔茨海默氏病有关的α-羟基核蛋白和淀粉样蛋白β的错误折叠和扩散过程。我们引入并分析了一种阳性的数值方法，用于离散Fisher-Kolmogorov方程，建模积累和Prionic蛋白的扩散。提出的近似方法基于关于多边形和多面体网格的不连续的Galerkin方法，用于空间离散化和ϑ - 方法时间积分方案。我们证明了离散解决方案的存在和一个收敛结果，其中使用隐式欧拉方案进行时间整合。我们表明，所提出的方法是在结构上提供的，从某种意义上说，它可以保证离散解决方案是非负的，这在实际应用中至关重要。我们的数值模型的数字验证既是使用制成的解决方案，又是考虑二维多边形网格中的波前传播。接下来，我们提出了在矢状平面中二维脑切片中扩散的α-突触核蛋白的模拟。该模拟的多边形网格被凝聚为维持白色和灰质的区别，利用了polydg方法在网格结构中的灵活性。我们的数值模拟证实了所提出的方法能够捕获帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的演变。最后，我们通过使用从磁共振图像重建的三维几何形状和从正电子发射断层扫描重建的初始条件来模拟淀粉样蛋白β在患者特异性设置中的扩散。
结构保留了神经退行性疾病的数值建模的多面不连续的盖金方法
抽象的许多神经退行性疾病与错误折叠的Prionic proins的传播有关。在本文中，我们分别分析了与帕金森氏症和阿尔茨海默氏病有关的α-羟基核蛋白和淀粉样蛋白β的错误折叠和扩散过程。我们引入并分析了一种阳性的数值方法，用于离散Fisher-Kolmogorov方程，建模积累和Prionic蛋白的扩散。提出的近似方法基于关于多边形和多面体网格的不连续的Galerkin方法，用于空间离散化和ϑ - 方法时间积分方案。我们证明了离散解决方案的存在和一个收敛结果，其中使用隐式欧拉方案进行时间整合。我们表明，所提出的方法是在结构上提供的，从某种意义上说，它可以保证离散解决方案是非负的，这在实际应用中至关重要。我们的数值模型的数字验证既是使用制成的解决方案，又是考虑二维多边形网格中的波前传播。接下来，我们提出了在矢状平面中二维脑切片中扩散的α-突触核蛋白的模拟。该模拟的多边形网格被凝聚为维持白色和灰质的区别，利用了polydg方法在网格结构中的灵活性。我们的数值模拟证实了所提出的方法能够捕获帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的演变。最后，我们通过使用从磁共振图像重建的三维几何形状和从正电子发射断层扫描重建的初始条件来模拟淀粉样蛋白β在患者特异性设置中的扩散。
A53 - AAM和UAS飞机的高级材料和流程调查
•制造过程 - 不连续的纤维原料。•高度对齐的不连续的碳纤维预形式，以层次格式进行。•盖章以制作复杂的零件。伸展运动。•拉伸性能等效于连续纤维复合材料。•与几乎所有聚合物（热塑料和热塞器）的任何类型的纤维兼容。
康菲菲利普斯 5 吨/年液化列车的设计 ...
代表液体流，而不连续的是指纯气体流。...................................................... ……………………………… .... ....35
带有导电/密封故障的多孔介质的耦合HDG/DG方法
地下流动问题对于许多科学和工程领域（例如地球物理学，环境科学，碳氢化合物提取和地热能量生产）来说都是有趣的。断层是地质结构，是流离失所的不连续性。在地下流量问题中，故障可以充当流体流动的导管或障碍，具体取决于断层的渗透性。这些断层结构可能会导致流体流动的显着变化，因此了解断层的相互作用（作为导管或屏障），而流体流对于应用很重要。在本文的其余部分中，我们将指向导管（通常称为裂缝）是导致断层和障碍物作为密封断层的。在[27]中提出了带有导电和密封故障的地下流的数学模型。他们进一步分析了此问题的混合有限元方法。在这项开创性的工作后，文献中出现了许多关于离散的地下流动流的作品。其中包括杂化高阶方法[11]，内部惩罚不连续的盖尔金方法[25]，连续不连续的盖尔金方法[31]，一种杂交内部惩罚方法[23] [23]，一种混合的虚拟元素方法[5]，一种有限元方法[24]，一种杂物元素方法[9]杂物[9]杂物[9]，莫尔特（Mortar Arimation hybr A），效率分别效率[28]，效率分别效应[28]。 29]和有限体积方法[12]。在昏暗维域上定义了多孔 - 矩阵流的darcy方程。但是，故障中的流体流量被建模为（dim-1）维域上的流量问题。在本文中，为了离散这个跨二维问题，我们提出了一种耦合的双重混合混合杂交不连续的Galerkin（HDG）方法和内部罚款不连续的Galerkin（IPDG）方法。HDG方法最初是在[14]中引入的，是一种减少传统不连续Galerkin方法的计算成本的方法。这是通过以促进静态凝结的方式引入新面部未知数来实现的。在网格的（dim-1）维定义的这些新面孔的引入，以及它们与网格昏暗细胞上未知的细胞耦合的耦合，但是，也为处理缺陷流动流动的多孔 - 矩形问题的二维问题提供了自然框架。使用双重矩阵流的昏暗维数darcy方程是使用双
使用交通摄像头进行车辆和行人检测、跟踪和速度估计的基于人工智能的视频分析：应用和机会
• 超速检测，超速者百分比 • 单个车辆的速度估计 • 平均链路速度估计和速度变化 • 当前纽约市交通局公共闭路电视馈送是不连续的，如果提供对具有连续流媒体的后台馈送的访问，则此方法可应用于该市所有 900 多个闭路电视 • 有可能填补非学校区域区域的空白