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碳储备的时空变化 -
wwjmrd 2024; 10（11）：1-6 www.wwjmrd.com国际杂志《同行评审》杂志裁定期刊索引因素索引因素SJIF 2017：5.182 2018：5.51：5.51，（ISI）2020-2021：1.361 E-ISSN：2454-6615印度加尔各答。Nagaraj Narayan Sannabhadi海洋学系印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。印度西孟加拉邦技术大学海洋学海洋学系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。 苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。
关于弯曲时空的量子场论的邀请
P = − ⇤ g + m 2 在 M = R t ⇥ S , m 2 R 上，（ M , g ）全局双曲，即没有封闭的类时间曲线，并且 S 与每个最大延伸的类时间曲线相交恰好一次。
时空的发展，完整的狭义相对论...
空间，包括10+1维的超弦。我们引入了超对称变换和超多重态的一些新表示。基于这些表示，分级李代数和各种公式（方程、对易关系、传播子、雅可比恒等式等）玻色子和费米子的数学特性可以统一。一方面，提出了粒子的数学特性：玻色子对应于实数，费米子对应于虚数，虚数只包含在费米子的方程、形式和矩阵中。这样的偶数（或奇数）费米子形成玻色子（或费米子），这正好符合虚数和实数之间的关系。它与相对论有关。另一方面，超对称的统一形式也与非线性方程统一的量子统计有关，并且可能违反泡利不相容原理（Chang，2014）。
基于fMRI 4D时空数据
使用神经影像数据将精神健康障碍与健康对照的患者区分开来，已采用了广泛的机器学习方法。但是，几乎所有此类方法都基于连接矩阵或从神经成像数据得出的特征应用于输入。最近只有几篇论文根据原始的基于体素的时空数据考虑了这种分类。在本文中，我们报告了基于体素的fMRI数据上一些尖端机器学习算法的性能，以对健康对照和精神分裂症患者进行分类。我们采用的方法包括卷积神经网络，具有较长短期记忆的卷积复发性神经网络以及基于Wasserstein生成的对抗网络的分类的转移学习方法。为了减轻适合可用硬件的计算负担，我们必须将原始的4维数据减少到几乎所有架构的3维输入中。我们的结果表明，基于卷积神经网络的相对简单的体系结构在对健康对照组中的患者分组中表现出合理的不兼容性。相反，我们使用的其他两个复杂架构的性能相对较差。
雷暴降雨的时空研究......
我要特别感谢我的导师 Edward Bryant 副教授，他在整个研究过程中通过提供思路、文献、计算机程序、校对等多种帮助给了我鼓励和支持。我还要感谢伍伦贡大学地球科学学院的教职员工和学术成员在我整个研究期间提出的建议和支持。还要特别感谢 A. Chivas 教授、M. Wilson 教授、B. Young 副教授、G. Nanson 副教授、C. Woodroffe 副教授、A. Young 博士、A. O'Neill 博士、L. Brown 博士、L. Head 博士、J. Formby 博士、G. Waitt 博士、R. Wray 博士、D. Price 先生、G. Black 先生和 M s. J. Shaw，他们都是十分善良的人，在我研究期间给了我许多鼓励并提供了非常宝贵的材料。我还要感谢 J. Marthick 先生利用他的计算机技能，特别是在 GIS 方面，并感谢 R. Miller 先生和 D. Martin 先生在制图方面提供的建议。我的研究生同学都非常乐于助人，善解人意。必须感谢所有这些友善的人。
时空对称和能量摩托车...
马尔可夫决策过程（MDPS）我们假定无限 - 摩尼克折扣的MDP M =（s，a，p⋆，r⋆，γ，s Init）的标准符号为真实环境，其中s in Init是disteristion的初始状态W.L.L.O.G.所有奖励都被认为是在[0，r max]中界定的，而v max：= r max /（1 -γ）是累积奖励和价值函数上的上限。我们假设s很大，因此不适用表格方法。在大多数情况下，我们考虑有限和小动作空间，但有些主张也在大型动作空间中。给定策略π，其预期回报为jm⋆（π）：= em⋆，π[p∞t= 0γt r t]。有时，尤其是在反例中，考虑H-步骤有限的Horizon问题会更容易，其中预期的回报定义为（滥用符号）Jm⋆（π）：=eπ[p h h = 1 r h]。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
大脑时空动态的可解释性......
摘要：正念训练与心理健康和认知能力的改善相关，但这些变化背后的具体神经生理机制尚不清楚。本研究使用一种新型的受大脑启发的人工神经网络来研究正念训练对脑电图功能的影响。参与者在三个评估时间点完成一项 4 音听觉异常任务（包括目标和物理上相似的干扰物）。在 A 组（n = 10）中，这些任务是在 6 周正念训练之前、训练后立即和 3 周的随访中完成的；在 B 组（n = 10）中，这些任务是在干预等待期（训练前 3 周）、正念训练前和正念训练后完成的。使用脉冲神经网络（SNN）模型，我们评估了从捕捉与事件相关电位（ERP）相关的神经动态的脑电图数据特征中跨空间和时间生成的并发神经模式。该技术利用了整个 ERP 和跨电极空间极性变化的时间动态。研究结果支持对干扰项的反应相对于目标刺激的连接权重前移。右额叶对干扰项的连接权重与特质正念（正向）和抑郁（负向）相关。此外，正念训练与目标（仅双侧额叶、左额中央和颞叶区域）和干扰项的连接权重增加有关。SNN 模型在根据正念训练对大脑状态进行分类方面优于其他机器学习方法。研究结果表明 SNN 模型
利用量子纠缠构建时空
弦理论中的引力/规范理论对应 [1; 2; 3] 代表了在寻找量子引力的一般非微扰描述方面取得的令人振奋的进展。它假定具有固定时空渐近行为的某些量子引力理论与普通量子场论完全等价。我们可以将这种对应视为通过量子场论提供了量子引力理论的完整非微扰定义。然而，尽管有大量证据证明这种对应关系的有效性，但我们并没有深入了解时空/引力为何或如何从场论的自由度中出现。在本文中，我们将基于广为接受的规范理论/引力对偶的例子，论证引力图景中时空的出现与相应的传统量子系统中自由度的量子纠缠密切相关。我们首先会展示，与断开的时空相对应的某些量子态叠加会产生被解释为经典连通时空的状态。更定量地说，我们将在一个简单的例子中看到，减少量子态之间的纠缠