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亨利·列斐伏尔 (Henri Lefebvre) 的空间生产，翻译自 ...
就在几年前，“空间”一词还具有严格的几何意义：它所唤起的概念仅仅是一片空旷的区域。在学术使用中，它通常伴随着诸如“欧几里得”、“各向同性”或“无限”之类的称谓，人们普遍认为空间的概念最终是一个数学概念。因此，谈论“社会空间”听起来很奇怪。并不是说空间概念的长期发展已被遗忘，但必须记住，哲学史也证明了科学——尤其是数学——逐渐从传统形而上学的共同根源中解放出来。德奎特斯的思想被视为空间概念形成的决定性点，也是其成熟形式的关键。根据大多数西方思想史家的观点，笛卡尔终结了亚里士多德的传统，亚里士多德认为空间和时间是那些有助于命名和分类感官证据的范畴之一。这些范畴的地位迄今仍不明确，因为它们既可以被看作是简单的经验工具，用于对感官数据进行排序，也可以看作是某种程度上优于身体感官提供的证据的普遍性。然而，随着笛卡尔逻辑的出现，空间进入了绝对领域。作为与主体相对立的客体，作为与思维相对立并存在于思维之中的广延，空间通过容纳它们而主宰了所有感官和所有物体。那么，空间是神赋予的吗？还是它是存在整体的内在秩序？这就是那些追随笛卡尔的哲学家们——比如斯宾诺莎、莱布尼茨——提出这个问题的措辞。
基于广义...
众所周知，递归序列是按照相应序列的前面术语的总和，差异或乘积（基本操作）定义的。正在朝着将现有序列推广到高阶的方向以及对任意初始值的推广方向进行。尽管一些作者通过考虑相同的关系进行了概括，但具有不同的乘数（恒定/任意功能为系数），但在[1、3、12、13、23、23]中可以看到一些此类发展及其应用。cerda-morales [2]定义了一个新的广义Lucas V（P，Q）-Matrix，类似于纤维纤维菌（1，-1，-1）-matrix，它与fibonacci U（p，q）-matrix and the Matherix and a batriist and a b.matrix and and Matirix and a vibirix and to n a i vi the and Matrix相比，它们是一个同等的方法序列。Halici等。[7]，通过将条目视为n-th fibonacci Quaternion number，讨论了Fi-Bonacci四元基质矩阵，并得出了某些身份，例如Cassini的身份，Binet Formula等。在[20] Stanimirovic等人中。定义了斐波那契和卢卡斯矩阵的概括，其元素是由一般二阶非二元序列定义的，在某些情况下，它们也获得了这些矩阵逆的。�Ozkan等。[15]通过使用矩阵并概括了conpept，然后确定卢卡斯多项式与斐波那契多项式之间的关系，获得了N-步骤Lucas多项式的术语。在[18]中，作者讨论了作为特殊草书矩阵的R循环矩阵，这些矩阵也可以在对密码学关键要素的形成研究中进行考虑。我们知道，著名序列斐波那契和卢卡斯序列[9]通过复发关系f k +2 = f k +f k +k +1，（k≥0），初始值分别为0、1和2、1。同样，阶三阶的tribonacci和lucas序列分别由复发关系f k +3 = f k +f k +1 +f k +2，（k≥0），初始值分别为0、0、1 [a000073]和3、1、3 [a001644]。矩阵表示[9]与上述递归序列二和第三的递归序列相对应如下，其中f k，n代表k：
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
波鸿大学机械学院 ...
• 提高化学能存储和碳基原料领域的学科和方法能力 • 熟悉化学能存储和碳基原料领域的最新发展和技术原理 • 比较不同的化学能存储概念和碳基原料，并评估这些概念在流程链分析中的适用性，并考虑工艺技术方面和应用 • 评估和讨论化学能存储和碳基原料的热力学和动力学方面 • 解释、估计和计算存储技术和概念的潜力、能量密度和效率
卡波圣路易斯公司
兹证明 Morgan Thermal Ceramics 的环境管理体系已获得 Carbo San Luis SA Planta San Luis 的认证：Calle 106 entre 6 y 8, Parque Industrial Sur, (5700) San Luis, Provincia de San Luis, Argentina & Talcahuano 736, 4° Piso, C1013AAP Buenos Aires, Argentina，且仅作为符合 ISO 14001:2015 要求的有效企业认证的一部分。注册范围与圣路易斯工厂设计、开发、生产和供应绝缘、不定形基本和非基本、预制和压制耐火产品及陶瓷纤维有关的环境管理体系，由布宜诺斯艾利斯销售办事处提供支持。
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