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World File Search System几何变换
年度报告 - 2019
大卫正在使用锶原子来模拟和研究它们可以创建的人工规范场。实验涉及观察原子自旋自由度的演变。该团队在 2018 年观察到静止原子中的非阿贝尔几何变换，这些原子经历了激光相位的不同时间环路模式。大卫现在不想让原子的位置固定，而是想让它们移动。“我们希望看到自旋霍尔效应的等价物：规范场将分离两个自旋分量。虽然规范场保持恒定和均匀，但原子会形成自己的小环路，”他说。
基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
由...形成的 3D 曲面的逆向设计策略
在先进材料中制造 3D 介观结构的策略越来越受到关注，[1–16] 其应用领域包括微机电和纳机电系统 (MEMS 和 NEMS)、[17–23] 储能设备、[24–28] 超材料、[7,29–34] 电子和光电系统、[35–42] 以及生物医学工具 [43–49]。现在有许多不同的制造方法，包括基于轧制/折叠 [50–54] 非平面弯曲、[55–57] 3D 打印 [58–62] 和屈曲引导的几何变换 [63–69]。后一种方法特别有吸引力，因为它们与成熟的平面制造技术和先进的薄膜材料兼容，许多电子设备和微机电系统的例子都证明了这一点，它们由于 3D 结构而具有不同寻常和/或增强的性能
药物研发中的自由能方法——简介
自由能计算的民主化伴随着大量算法的出现，这些算法不仅有助于提高可靠性，也有助于提高方法的效率，但不幸的结果是造成了混乱，新手和专家都感到困惑，为什么看似相似的方法在进行比较时会导致截然不同的结果，也不知道在他们感兴趣的具体案例中哪种方法最适合。尽管这些方法的名称截然不同，但它们在概念上往往是相关的，并基于一些基本思想，这些思想可以追溯到该领域的先驱，如 De Donder (15)、Peierls (16)、Landau (17, 18)、Kirkwood (19)、Zwanzig (20) 或 Valleau (21, 22)。尽管如此，解决给定问题的最佳方法问题仍然非常重要，应该用最具成本效益的算法或两者的组合来重新表述，以获得可靠的答案。从应用的角度来看，自由能计算可以分为几何变换和炼金术变换。前者直接作用于化学对象的空间坐标以修改其位置、方向和构象状态，而后者利用势能函数的可塑性来
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
学习与可区分的精确模板匹配...
抽象模板匹配是计算机视觉中的一项基本任务，已经研究了数十年。它在制造业中起着至关重要的作用，可以估算不同部分的姿势，从而促进了下游任务，例如机器人抓握。当模板和源图像具有不同的方式，混乱背景或弱纹理时，现有方法失败。他们也很少考虑通过同谱进行几何变换，即使对于平面工业部位，它们通常也存在。为了应对挑战，我们提出了一种基于可不同的粗到功能对应关系的准确模板匹配方法。我们使用边缘感知模块来克服蒙版模板和灰度图像之间的域间隙，从而允许匹配。使用基于变形金刚提供的新结构感知信息的粗略对应关系来估算初始翘曲。使用参考图和对齐图像获得了用于获得最终几何变换的子像素级对应关系，将此初始对齐传递给了重新构造网络。广泛的评估表明，我们的方法比最先进的方法和基准要好得多，即使在看不见的真实数据上，也提供了良好的概括能力和视觉上可行的结果。
技术教育CET教学大纲2024-25
标准）●代数：代数，扩展，分解，二次方程，指数，对数，算术，几何和谐波进程，二项式定理，排列和组合的基本操作。●坐标几何形状：矩形笛卡尔坐标，线的方程，中点，相交等等，圆的方程，距离公式，一对直线，抛物线，抛物线，椭圆形和双曲线，简单的几何形状，简单的几何变换，例如翻译，旋转，量表，缩放，尺度。●微分方程：一阶的微分方程及其解，线性微分方程具有恒定系数，均匀的线性微分方程。●三角学：简单的身份，三角方程，三角形的特性，三角形解决方案，高度和距离，逆函数。●概率和统计：概率理论的基本概念，平均值，依赖和独立事件，频率分布以及分散，偏斜和峰度，随机变量和分布功能，数学期望，二项式，POISSON，POISSON，正常分布，正常分布，曲线拟合以及最小二乘的智慧和智慧的Squares，corle＆Repartration，corpar和Recorpration和Recorpration。●算术：比率和比例，时间工作问题，距离速度，百分比等。●基本集合理论和功能：集合，关系和映射。●测量：圆，体积和表面积的区域，三角形和四边形，圆周和圆周，例如立方体，球体，圆柱体和锥体。b）逻辑 /抽象推理：这将包括衡量您可以思考的速度和逻辑的问题。
地理输入系统（GIS）作为开发工具
地理信息系统（GIS）作为开发Parvatham Venkatachalam资源工程研究中心的工具，印度理工学院孟买，孟买，孟买，印度孟买，印度关键字：地理信息系统，空间数据模型，空间数据结构，空间数据结构，相关数据库管理系统，全球决策系统，空间决策支持系统，空间决策系统。目录1。简介2。GIS3。空间数据的概念4。空间数据源5。地图投影6。空间数据建模7。空间数据输入和编辑8。几何变换9。属性数据管理10。空间分析11。空间插值12。数字地形映射13。使用DEM 14的分水岭描绘。网络分析15。GIS中的统计分析16。遥感在GIS 17中的作用。空间数据可视化18。全球定位系统19。空间决策支持系统20。空间数据精度21。GIS应用程序22。使用GIS技术的示例23。GIS 24中的当前情况和未来前景。结论术语表参考书目传记摘要摘要地理信息系统（GIS）是一种工具，可以根据用户定义的规格接受大量的空间数据，存储，操纵，分析和显示结果。GIS技术自1960年代以来就不断发展，在全球引起了巨大的兴趣。GIS技术将其惊人的成功归功于计算机技术的出现。GIS的发展速度很快