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形状：影响的战略计划，2023-2033
在此规模上的增长代表了对A的U的变革性资源影响，需要为教师和员工更新，研究和支持服务提供大量新资源。在这种规模上实现增长是复杂的，需要协调的计划和分阶段的方法来确保资源并投资于建立我们支持和维持更高入学的能力。我们还清楚地表明，国内入学率增长取决于艾伯塔省政府的大量投资。如果策略性地接近，增长将支持并使创新的计划发展和教育，这是由大学范围内的致力于通过点燃目的提供出色的学生体验的承诺的基础：学生体验行动计划。增长是我们为所有学生提供全球学习环境的野心的关键因素，欢迎一个多样化和包容的国内外学生社区。增长将成为我们研究目标的关键推动者，使更大的教师补充，更强大的研究生研究社区以及支持对系统和支持的投资。
耗散量子 - 步行动力学中光谱几何形状的自动加速度
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中，有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构，因此伴随的动态非常丰富，而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里，我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上，我们表明，测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后，我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系，其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中，瞬态自动加速度越过长期行为，在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系，并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
二硫化钼MOS2和Q-BWF线形状（...
最近，我们考虑了与石墨相比，石墨烯和氧化石墨烯的拉曼光谱如何出现。在评论中，我们提到了Breit-Wigner-Fano（BWF）线的形状，Ferrari和Robertson，2000年被告知代表碳质材料的G带。BWF是一种用于考虑不对称和FANO共振的修改后的洛伦兹函数（请参阅Miroshnichenko等，2010，介绍Fano理论和模型）。例如，Hasdeo等，2014，使用“石墨烯拉曼光谱中的Breit-Wigner-Fano线形状”，因为“声子光谱与电子孔对激发光谱之间的干扰效果”（Hasdeo等人，2014年，Hasdeo hasde-hole taime coptation Spectra之间）。让我们强调，也可以通过使用分裂的洛伦兹函数来获得不对称性。表征BWF函数的内容是“形状共振”的存在，如Bianconi，2003年的图2所示，或者如其他地方给出的（Tanwar等，2022），抗抗抗耐药性的“蘸酱”。
具有不同水果形状的西瓜中的根际和内生微生物组成的不同
水果形状是西瓜的重要特征。以及具有不同果实形状的西瓜的根际和内生微生物的组成也不清楚。分析了为了阐明西瓜水果形成的生物学机制，分析了椭圆形（OW）和西部西瓜（CW）之间的根际和内生微生物群落组成。结果表明，除根际细菌丰富度（p <0.05）外，根际和内生微生物（细菌和乐趣）多样性在OW和CW之间具有统计学意义（p> 0.05）。然而，内生微生物（细菌和真菌）组成显着差异。首先，芽孢杆菌，杜鹃花，cupriamonas和devosia是圆形西瓜（CW）的橄榄球中独特的土壤多元型细菌属。相比之下，Nocardioides，ensifer和saccharomonospora是椭圆形西瓜根际（OW）的根际的特殊土壤主要细菌属。同时，头孢菌，新杂质孢子虫，菲拉斯尼普尔和丘疹是圆形西瓜（CW）的根茎中独特的土壤主要真菌属；相比之下，Acronium，cladosporium，Cryptocococococococococococococuseae，Sodiomyces，Microascus，Conocybe，Sporidiobolus和Acromonium是卵形水甲基（OW）的根茎中独特的土壤主导的真菌属。所有上述结果表明，具有不同果皮形状的西瓜精确地募集了根茎和茎中的各种微生物。Additionally, Lechevalieria , Pseudorhodoferax , Pseudomonas , Massili a, Flavo- bacterium , Aeromicrobium , Stenotrophomonas , Pseudonocardia , Novosphingobium , Melittangium , and Herpetosiphon were the unique dominant endophytic bacterial genera in stems of CW;相比之下，falsirhodobacter，kocuria和kineosporia是OW茎中的特殊内向属属。此外，lectera和fusarium是CW茎中独特的主导性内生真菌属。相比之下，仅尾孢子是OW茎中的特殊主导性内生真菌属。同时，可以推测不同根磷和内生微生物的富集与西瓜水果形状有关。
将机器人几何形状表示为距离字段
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种新的方法，将机器人几何形状表示为距离场（RDF），该方法将签名距离场（SDF）的原理扩展到铰接的运动链。我们的方法采用了伯恩斯坦多项式的组合，以高精度和效率编码每个机器人链路的签名距离，同时确保SDF的数学连续性和不同性。我们进一步利用机器人的运动学链来在关节空间中产生SDF表示，从而允许以任意关节配置进行稳健的距离查询。提议的RDF表示在任务和关节空间中都是可区分和平滑的，使其直接集成到优化问题。此外，机器人的0级集合对应于机器人表面，可以将其无缝整合到全身操纵任务中。我们在模拟和7轴Franka Emika机器人中进行了各种经验，与基线方法进行了比较，并证明了其在避免碰撞和全身操纵任务方面的效率。项目页面：https：//sites.google.com/view/lrdf/home
最终用途节约形状测量文档：需求灵活性措施的调度计划生成
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷，代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间，(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性（或预测）的负荷，以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间，假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据（最小值和最大值）作为峰值负荷的指标，并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
底物摄取模式形状的海洋原核生物微生物组中的小众分离
海洋异养原核物主要使用转运蛋白占据环境底物。靶向特定底物的转移者的模式塑造了异养原核生物在海洋有机循环中的生态作用。在这里，我们报告了由于分类学变化而导致的原核生物转运蛋白表达的大小分级模式，这是由针对ATP结合盒（ABC）转运蛋白和TONB依赖性转运蛋白（TBDTS）的多种“ OMICS”方法揭示的。底物特异性分析表明，海洋SAR11，杜鹃花和大洋螺旋藻使用ABC转运蛋白在自由生活的部分中使用有机氮，而替代词，细菌植物和sphingomonadales和sphingomonadales在碳纤维上使用TBDTS上的有机含量和含碳纤维有机物。转运蛋白的表达还支持深海原核生物的不同生活方式。我们的结果表明，有机物中的转运蛋白差异反映了原核生物介导的有机物循环中明显的小众分离。
形状记忆聚合物及其生物医学应用
在本章中探讨了形状记忆聚合物（SMP）及其潜在应用的多功能性，特别着眼于它们在生物医学领域中的有前途的作用。SMP以其在特定刺激下经历形状变化的能力而闻名，由于它们在创建高级软机器人，促进可重复的驱动并启用多功能医疗设备方面的潜力而受到了吸引力。在生物医学领域中，SMP引起了重大兴趣，在不同地区找到了应用，例如可自使部支架，药物输送系统，自晶缝线，组织工程脚手架等。这些材料提供了微创使用，生物降解性，结构支持和受控治疗剂释放的优点。尽管这些发展有很大的希望，但本章强调了评估生物相容性，降解率和功能持续时间以进行安全实施的重要性。在一个前瞻性笔记上，本章强调了SMP在最小的侵入性程序中所扮演的重要作用及其在塑造生物医学应用未来的持续发展。
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：