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基于图的扩散模型，用于使用不规则几何量的热量量表中的快速淋浴模型
仿真在解释大型强子对撞机（LHC）实验的碰撞数据以及与理论预测的测试对齐中起着至关重要的作用。在模拟碰撞数据中所带来的独特挑战，包括高维特征空间和缺乏可拖动的可能性模型，启发了一系列深度学习解决方案[1,2]。特别是，对于模拟检测器中的粒子相互作用，核心挑战是有限的计算资源，以对热量计中的粒子阵雨建模所需的极端细节主导。在这里，基于Geant 4 [3 - 5]的蒙特卡洛模拟的传统方法是强大但资源高度的 - 占据了地图集模拟链中最大的时间[6]。在未来的高光度LHC运行中，热量计模拟将需要应对更高的数据速率，从而可能成为物理分析的限制因素，而在该领域没有显着进展[7]。为了大大加快热量计模拟的速度，已经采取了许多努力。虽然快速的淋浴模型已成功部署在LHC实验[8,9]中，但准确性却有限。最近，深层生成模型的出现导致了它们的广泛流行和解决这项任务的潜力。应用于量热计的第一个生成模型
彭罗斯时空几何中的量子智能及其与非人类智能接触和人类永生的关系：
摘要：Orch-Or模型无法解释濒死或昏迷患者观察到非人类智能接触的原因，而且它忽视了人类的永生性。因此，提出了一个新模型来回答所有问题，并为人类永生找到解决方案。在这个模型中，智能是一种量子粒子，通过加速每个火花中的光子；来自彭罗斯图弯曲时空的黑框和白框区域，并通过连接到粒子；使它们变得智能。就像希格斯玻色子，它与粒子结合并赋予它们质量。每个人的基本智能在原代细胞诞生时进入我们的时空区域，即使在死亡后也保持自由。自由智能与大脑相互作用，渗透到患者的大脑中，并诱发非人类智能接触。另一方面，健康人的大脑由于活动性高，没有空闲空间来存储自由智能的信息，因此健康人看不到非人类智能。这一模型不仅解释了濒死病人与非人类智慧接触的原因，而且通过寻找人体内的流氓智慧，为治疗不治之症提供了解决方案。
真实神经元网络中的几何尺度律
我们研究了果蝇在不同发育阶段的突触分辨率连接组，揭示了神经元连接概率相对于空间距离的一致缩放定律。这种幂律行为与之前在粗粒度脑网络中观察到的指数距离规则有显著不同。我们证明几何缩放定律具有功能意义，与信息通信的最大熵和平衡整合与分离的功能临界性相一致。扰乱经验概率模型的参数或其类型会导致这些有利特性的丧失。此外，我们推导出一个明确的神经元连接定量预测因子，仅结合神经元间距离和神经元的进出度。我们的研究结果建立了大脑几何和拓扑结构之间的直接联系，有助于理解大脑如何在其有限空间内最佳地运作。
Microsoft Word-课程title_信息几何及其在机器学习中的应用程序以及_phd_ms_version.docx
本课程提供了有关信息几何形状及其在机器学习，统计和各种现实世界中的重要应用的先进，面向研究的探索。信息几何形状提供了一个数学框架，以了解概率分布的潜在几何形状以及它如何影响学习算法，统计模型和计算领域中其他高级主题。该课程旨在为学生提供理论知识和实用工具，以研究最先进的研究问题。
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
第1210章 几何平面元素
• 视线障碍物位于曲线内侧时的停车视距。中央隔离带、桥梁、墙壁、切坡、树林、建筑物和护栏都是视线障碍物的例子。请参阅第 1260 章，检查所选设计速度的停车视距。 • 超高是道路横截面的旋转或倾斜，以克服作用在通过曲线的车辆上的部分离心力。有关设计速度、曲线半径和超高之间关系的设计信息请参见第 1250 章。 • 协调垂直和水平对齐（请参阅第 1220 章）。
引用：Wang QS，Fang Y，Meng Y等。通过高阈值几何元图增强涡流场。 Opto-Electron Adv 7，240112（2024）
强烈的涡流梁有望赋予吸引人的现象和在高功率激光 - 物质相互作用中的应用。当前，多个涡流束的叠加显示了量身定制和增强涡流场的独特能力。但是，产生此类光束的传统策略遭受了大量或/和低激光诱导的损坏阈值的影响，从而阻碍了实际的广泛应用。在此，提出了一个高阈值跨表面，并通过实验证明了多个共线涡流梁的产生和叠加。该方案通过在方位角方向采用切片相模式的概念来利用元图设计中仅相位调制的高转换效率。实验可以实现具有增强强度和稳定空间传播的光点。此外，飞秒激光诱导的嵌入二氧化硅玻璃中的双重双向纳米结构被用作具有高光学效率的构件。透射率大于99.4％，并且在实验中验证了激光诱导的损伤阈值高达68.0 J/cm 2（在1064 nm，6 ns）的损伤阈值。考虑到这些出色的性能，所证明的高阈值超脸在许多高功率激光场中具有有希望的应用。
几何深度学习增强脑电图中不平衡域适应
1 简介 脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信，为康复和通信提供了巨大的潜力 [1]。尽管基于脑电图 (EEG) 的 BCI 具有如此强大的功能，但目前仍存在信噪比低、特异性不足和域偏移（例如，数据分布的变化）等问题。传统上，通过收集标记校准数据和训练领域特定模型来缓解域偏移 [1]。然而，这种方法资源密集且耗时。作为一种替代方案，无监督域自适应 (UDA) 从标记源域中学习一个模型，该模型可有效执行不同的（但相关的）未标记目标域 [1]。在 BCI 领域，UDA 主要解决会话间和主体间的迁移学习 (TL) 问题 [2]，旨在无需监督校准即可实现跨域（即会话和主体）的稳健泛化。在我们之前的工作中，我们开发了一个几何深度学习框架，称为 TSMNet [3]，用于对对称正定 (SPD) 流形执行统计对齐。TSMNet 在配备有仿射不变黎曼度量的 SPD 流形上联合学习卷积特征提取器和切线空间映射 (TSM)，该度量由于其对潜在源的线性混合具有固有的不变性，非常适合 EEG 数据 [4]。许多 UDA 框架（包括 TSMNet）对齐边际特征分布，隐式假设跨域的标签分布相同。然而，在实践中经常遇到标签偏移，标签偏移下的边际特征对齐会增加泛化误差 [5]。最近的方法将这种对齐问题定义为不平衡的多源和多目标 UDA 问题 [6]。本文介绍了 TSMNet 的扩展，增强了其同时解决特征和标签偏移的能力。为了维护 TSMNet
在环境分析中具有各种几何形状的固相微没分萃取的最新进展
可持续方法与化学家特别相关，化学家可以在实验室和工业环境中实施“绿色化学”原则，以最佳利用资源。结果是，“绿色分析化学”或GAC于1999年出现，并广受欢迎，迅速成为化学科学中常用的术语。在同一领域发表了几篇研究论文，高度阐明了该理论的重要性。GAC强调了分析方法的每个阶段的环保样品制备技术的使用。2它也强调了“ 3RS”原则。该原理涉及用更绿色的替代品代替有害溶剂，减少所用溶剂的数量和数量，并尽可能地回收溶剂。通过遵循这些原则，GAC最大程度地减少了对环境的有害影响，因为在样品制备过程中使用了较少的溶剂，并促进了使用自然资源进行广泛研究。3
在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储
摘要我们提出了一名44岁的男性，患有转移性透明细胞肾细胞癌，接受了Nivolumab免疫疗法的治疗。三个月后，他在间间的区域开发了对称复发结节和沸腾的结节，被诊断为腹股沟和臀裂的II期Hidradenitis usplativa。进行性渐进疗程，病变对称性和位置，Nivolumab输注和活检结果恶化支持诊断。Hidradenenitis purativa发病机理涉及以IL17升高和中性粒细胞为主的炎症为标志的免疫失调[1]。免疫检查点抑制剂，包括Nivolumab等抗PD1药物，与与广泛的T细胞激活相关的免疫相关的不良事件有关，可能会增加与HS相关的IL17信号[2,3]。临床医生应在接受免疫检查点抑制剂治疗的患者中意识到抗PD1诱导的HS，这是一种罕见的免疫相关性不良事件。