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World File Search System受约束的
ajile12：长期自然主义的人类颅内神经记录和姿势
了解自然主义情景中人类运动的神经基础对于将神经科学研究扩展到受约束的实验室范式之外至关重要。在这里，我们描述了12名人类参与者（AJILE12）数据集的长期电视学的注释关节，这是公开可用的最大人类神经行为数据集；在被动临床癫痫监测期间，数据集记录了机会性。ajile12包括在55个半连续运动的自然主义运动中的同步颅内神经记录和上身姿势轨迹以及相关的元数据，包括成千上万的手腕运动事件和注释的行为状态。神经记录可在每位参与者至少64个电极中获得500 Hz，总计1280小时。在9个上身关键点处的姿势轨迹估计为1.18亿个视频帧。为了促进数据探索和重复使用，我们在Neurodata中的Dandi档案中共享了Ajile12，而无需边界（NWB）数据标准，并开发了基于浏览器的仪表板。
机器人技术和自主系统
本文提出了在电缆悬浮的钟摆配置中的僵化的体体建模和识别程序。所提出的模型依赖于几乎受约束的开放运动链，并借出了自身通过最常用的机器人模拟器进行模拟，而无需明确说明电缆约束和灵活性。此外，设计了一个动态参数识别过程，以改善仿真模型保真度并减少控制器部署的SIM到SIM到实现差距。我们通过对两个代表性的电缆悬浮的双臂操纵系统进行自定义来处理不同的电缆配置和悬架机制的能力：由无人机和Cranebot系统悬挂的LICAS手臂，其中有两个由起重机悬挂的PILZ ARMS。通过将其演变与从实际系统中获取的数据进行比较，可以验证已确定的动态模型，该系统显示出响应信号的高度（在91.3％至99.4％之间）。在基线摆模型进行的比较中，我们的模型将模拟精度从64.4％提高到85.9％。模拟环境和相关控制器以开源代码发布。
B. Tech。土木工程计划
线性代数基础知识：向量空间和子空间，基础和维度，血统转换，四个基本子空间。矩阵理论：规范和空间，特征值和特征向量，特殊矩阵及其特性，最小平方和最小规范的解决方案。矩阵分解算法-SVD：属性和应用，低等级近似值，革兰氏施密特过程，极性分解。尺寸还原算法和JCF：主成分分析，血统判别分析，最小多项式和约旦的规范形式。微积分：微积分的基本概念：部分导数，梯度，定向衍生物Jacobian，Hessian，凸集，凸功能及其属性。优化：无约束和受约束的优化，受约束和不受约束优化的数值优化技术：牛顿的方法，最陡的下降方法，惩罚函数方法。概率：概率的基本概念：条件概率，贝叶斯定理独立性，总概率，期望和方差定理，几乎没有离散和连续分布，联合分布和协方差。支持向量机：SVM简介，错误最大程度地减少LPP，双重性和软边距分类器的概念。参考书：
扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而
摘要：这项工作介绍了太阳能，这是一个用于标记BlackBox优化求解器的十个优化问题实例的集合。这些实例呈现出由黑盒数值模型模拟的集中太阳能电厂的不同设计方面。变量的类型（离散或连续），维数以及约束的数量和类型（包括隐藏的约束）在整个实例上有所不同。有些是确定性的，有些是随机性的，有可能执行多种复制以控制随机性。大多数实例都提供可变的替代物，两个是生物主体，一个是不受约束的。太阳能工厂模型考虑了各种子系统：HelioStats场，中央腔接收器（接收器），熔融盐热储能，蒸汽发生器和理想的功率块。在整个太阳代码中实现了几种数值方法，并且大多数执行是耗时的。非常小心，以确保平台之间的可重复性。太阳能工具涵盖了在工业和现实生活中的黑框优化问题中可以找到的大多数特征，这些特征都是在开源和独立代码中。
高维科姆2050运输策略
不断增长的人口，更多的就业机会，更多的住房，计划的经济再生和繁荣不断增长将导致未来在高维科姆（High Wycombe）进行更多的旅程。“像往常一样的业务”将无效。在High Wycombe受约束的高速公路网络上，私人汽车进行了更多的旅行；由于其增加道路容量的空间有限，将导致更多的拥堵和更长的旅程时间。大量的交通流量和拥堵将进一步阻碍公交旅行的时间，并使步行和骑自行车环境的安全性和吸引力降低，因为道路安全性和空气质量恶化。因此，需要一种平衡的运输计划和规定方法来支持高维科姆的增长和繁荣。运输策略旨在能够随着时间的流逝而弯曲，以应对新技术，挑战和机遇。已经设定了六个不同干预类别的26个计划的一揽子计划，以解决未来的挑战，并试图提出一个愿景，即到2050年，高维科姆的所有旅程都将是低排放，无缝的，无缝且对所有居民，企业和访客来说都是安全的。这些包括：
通过学习Kraus操作员
我们通过使用KRAUS操作员学习过程表示，对离散和连续变量量子系统执行量子过程断层扫描（QPT）。Kraus形式确保重建过程是完全积极的。为了使过程跟踪保留，我们在优化过程中使用了所谓的Stiefel歧管上使用受约束的梯度 - 偏生（GD）方法，以获取Kraus oberators。我们的Ansatz使用几个Kraus操作员来避免直接估计大型过程矩阵，例如Choi矩阵，用于低级量子过程。GD-QPT匹配压缩 - 感应（CS）的性能和预测的最小二乘（PLS）QPT的基准测试中，具有两倍的随机过程，但是通过结合这两种方法的最佳功能来发光。类似于CS（但与PLS不同），GD-QPT可以仅从少量随机测量中重建一个过程，并且类似于PLS（但与CS不同），它也适用于更大的系统尺寸，最多可至少五个Qubits。我们设想，GD-QPT的数据驱动方法可以成为一种实用工具，可大大降低中等规模量子系统中QPT的成本和计算工作。
变分算法中的量子经典权衡和多控制量子门分解
近期量子计算机的计算能力受到门操作的噪声执行和有限数量的物理量子比特的限制。混合变分算法非常适合近期量子设备，因为它们允许在用于解决问题的量子资源和经典资源数量之间进行广泛的权衡。本文通过研究一个具体案例——将量子近似优化算法 (QAOA) 应用于最大独立集 (MIS) 问题的实例——研究了算法和硬件层面的权衡。我们考虑了 QAOA 的三种变体，它们在算法层面根据所需的经典参数数量、量子门和所需的经典优化迭代次数提供不同的权衡。由于 MIS 是一个受约束的组合优化问题，因此 QAOA 必须尊重问题约束。这可以通过使用许多多控制门操作来实现，这些操作必须分解为目标硬件可执行的门。我们研究了该硬件级别可用的权衡，将不同本机门集的门保真度和分解效率组合成一个称为门分解成本的单一指标。
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在无网状opti
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在用肋板和梁对弹性基础的无网状优化中的应用。肋板被视为板和梁的组合。基于无网状方法并与遗传算法相结合，优化了矩形肋板的肋骨排列位置，以最大程度地减少侧向载荷下肋骨板的中心点的偏转。与传统的有限元方法相比，使用作者的无网格方法进行肋骨位置优化肋板的分析不需要网格重建，并且在板上离散的节点和肋骨总是不需要更改。结果表明，与第二代人相对应的中心点的挠度值更加集中，并且与第一代相比，挠度值较小的个体也更加集中。混合遗传算法确实有效。作者添加了受约束的随机方向方法，以基于遗传算法形成混合遗传算法，该算法会加速收敛速度，降低计算重复速率，并显着降低遗传算法的计算代数，从而将其降低到两到三代。
战略集群
如果节点具有战略意义并可以更改聚类，那么聚类的质量（通常通过电导率、切边数或到中心的平均距离来衡量）会下降多少？在节点的合理效用中，哪一个对质量的损害最小？我们从理论上研究了这些问题，通过研究享乐博弈（具有不受约束的聚类数量的简化聚类博弈）的均衡，并从实验上测量了更现实的聚类博弈的纯纳什均衡的质量。我们为节点引入了一个新的效用函数，我们称之为接近度，我们相信它是先前研究的节点效用的一个有吸引力的替代方案。我们从理论上研究了接近度效用的属性，并通过实验证明了它比其他已建立的效用（如修改后的分数效用）的优势。最后，我们提出了一个多项式时间算法，该算法在给定一个具有最优质量的聚类的情况下，找到另一个具有更好平均效用的聚类，事实上，这个算法可以最大化平均效用的增益与质量损失的比率。
腹侧换段区域的GABA能神经元表示和调节力量
图1。奖励喷口位置的变化引起的力量在不同方向上施加了力量，而不会改变奖励预测。（a）。连续测量在头部固定装置中受约束的小鼠中向后和向后的劳累的连续测量。（B-C）带有不同喷口位置的Pavlovian调节任务设计。（D-E）双向力的劳累取决于相同会话内的吐口位置。小鼠表现出与喷口位置对齐的方向（n = 12）的力量。（f）小鼠在不同方向上施加力作为条件和无条件的响应（左：CR，配对t检验，t = 9.473，p <0.0001；右：ur rign：ur，ur，成对t检验，t = 9.556，p <0.0001）。（G-H）在喷口位置变化时一致的舔行为。（i）左，与条件响应相同的舔率（配对t检验，t = 1.758，p = 0.107）。右，与无条件响应的舔速度相同（配对t检验，t = 0.0624，p = 0.951）。