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World File Search System曲面的
由...形成的 3D 曲面的逆向设计策略
在先进材料中制造 3D 介观结构的策略越来越受到关注，[1–16] 其应用领域包括微机电和纳机电系统 (MEMS 和 NEMS)、[17–23] 储能设备、[24–28] 超材料、[7,29–34] 电子和光电系统、[35–42] 以及生物医学工具 [43–49]。现在有许多不同的制造方法，包括基于轧制/折叠 [50–54] 非平面弯曲、[55–57] 3D 打印 [58–62] 和屈曲引导的几何变换 [63–69]。后一种方法特别有吸引力，因为它们与成熟的平面制造技术和先进的薄膜材料兼容，许多电子设备和微机电系统的例子都证明了这一点，它们由于 3D 结构而具有不同寻常和/或增强的性能
R19 M.Tech. 设计与制造/制造设计
第一单元：计算机图形学原理：简介、图形基元、点绘制、线、Bresenham 圆算法、椭圆、图形变换、坐标系统、视口、二维和三维变换、隐藏面消除、反射、阴影和字符生成。第二单元：CAD 工具：CAD 工具的定义、系统类型、CAD/CAM 系统评估标准、输入和输出设备的简要介绍。图形标准、CAD 的功能区域、建模和查看、软件文档、CAD 软件的有效使用。几何造型：曲线的数学表示类型、线框模型、线框实体、合成曲线的参数表示、三次样条、贝塞尔曲线、B 样条、有理曲线。第三单元：曲面造型：曲面的数学表示、曲面模型、曲面实体、曲面表示、曲面的参数表示、平面、规则曲面、旋转曲面、制表圆柱。单元 IV：合成曲面的参数表示：Hermite 双三次曲面、Bezier 曲面、B 样条曲面、COONs 曲面、混合曲面、雕塑曲面、曲面操作 — 显示、分割、修剪、相交、变换（2D 和 3D）。单元 V：3D 几何建模：实体建模、实体表示、边界表示（13-rep）、构造实体几何（CSG）。CAD/CAM 交换：数据交换格式评估、IGES 数据表示和结构、STEP 架构、实施、ACIS 和 DXF。设计应用：机械公差、质量特性计算、有限元建模和分析以及机械装配。协同工程：协同设计、原理、方法、工具、设计系统。教科书：
Hongye Zhang Curriculum Vitae Page
[1] Hongye Zhang，Min Yao，Kevin Kails，Philip Machura，Markus Mueller，Zhenan Jiang，Ying Xin和Quan Li*，“在广泛频段上HTS覆盖的导体中电磁损耗的建模”，SuperCond。SCI。 Technol。，卷。 33，否。 2，205004，2020。 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/ab6022/meta。 [2] Hongye Zhang*，Philip Machura，Kevin Kails，Hongyi Chen和Markus Mueller*，“高速同步机器的HTS涂层导体，堆栈和线圈的动态损失和磁化损失，” SuperCond。 SCI。 Technol。，卷。 33，否。 8，084008，2020。 （重点介绍Jan Evetts Susta奖2020年）https://iopscience.iop.org/article/10.10.1088/1361-6668/ab9ace/meta。 [3] Hongye Zhang*和Markus Mueller，“高速旋转机器的高频横向场下弯曲的HTS曲面的电磁特性”，SuperCond。 SCI。 Technol。，卷。 34，否。 4，045018，2021。 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/abe4b6/meta。SCI。Technol。，卷。33，否。2，205004，2020。https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/ab6022/meta。[2] Hongye Zhang*，Philip Machura，Kevin Kails，Hongyi Chen和Markus Mueller*，“高速同步机器的HTS涂层导体，堆栈和线圈的动态损失和磁化损失，” SuperCond。SCI。 Technol。，卷。 33，否。 8，084008，2020。 （重点介绍Jan Evetts Susta奖2020年）https://iopscience.iop.org/article/10.10.1088/1361-6668/ab9ace/meta。 [3] Hongye Zhang*和Markus Mueller，“高速旋转机器的高频横向场下弯曲的HTS曲面的电磁特性”，SuperCond。 SCI。 Technol。，卷。 34，否。 4，045018，2021。 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/abe4b6/meta。SCI。Technol。，卷。33，否。8，084008，2020。（重点介绍Jan Evetts Susta奖2020年）https://iopscience.iop.org/article/10.10.1088/1361-6668/ab9ace/meta。[3] Hongye Zhang*和Markus Mueller，“高速旋转机器的高频横向场下弯曲的HTS曲面的电磁特性”，SuperCond。SCI。 Technol。，卷。 34，否。 4，045018，2021。 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/abe4b6/meta。SCI。Technol。，卷。34，否。4，045018，2021。https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6668/abe4b6/meta。
AI在BIM和建筑中的应用
摘要 基于第四次科技革命的大背景，在数字化技术不断加强的时代，建筑趋向智能化。为研究人工智能在建筑中的应用前景，本文以媒体建筑为例，分析人工智能对智能建筑的推动作用，以及对设计、运营和维护的有效改善。除超曲面的概念外，对媒体建筑特征的研究主要基于双向交互性、边界开放性、公共艺术性。为研究智能建筑的技术支撑，探讨智能建筑的可能性，本文综合文献，以东大门设计广场（DDP）为例，以基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法为基本理论。研究结果表明，人工智能在BIM和建筑中的应用可以进一步拓展到社区和城市，为智慧城市的实现奠定基础。
量子计算拓扑的特征变体和代数曲面
摘要：证明了一些有限表示群由于其 SL 2 ( C ) 特征品种而与代数曲面相关的表示理论。我们利用代数曲面的 Enriques–Kodaira 分类和相关的拓扑工具来明确此类曲面。我们研究了 SL 2 ( C ) 特征品种与拓扑量子计算 (TQC) 的联系，作为任意子概念的替代方案。Hopf 链接 H 是我们对 TQC 观点的核心，其特征品种是 Del Pezzo 曲面 f H （交换子的迹）。从我们之前工作中的三叶结衍生而来的量子点和双量子比特魔法状态计算可以看作来自 Hopf 链接的 TQC。一些二生成 Bianchi 群的特征品种以及奇异纤维 ˜ E 6 和 ˜ D 4 的基本群的特征品种包含 f H 。与 K 3 曲面双有理等价的曲面是它们的特征簇的另一种复合体。
电子技术与工程学士学位 (B.TECH. ELECTRONICS & ...) 课程安排与教学大纲
简单正交投影、第一角和第三角、不同象限的点和线的投影、轨迹、倾角、线的真实长度、辅助平面上的投影、最短距离、相交线和非相交线。除参考平面之外的平面——垂直和斜平面、轨迹、倾角等，平面内线的投影，斜平面到辅助平面的转换以及相关的演示问题。不同形状的平面图形的不同情况，与一个或两个参考平面成不同的角度，以及平面图形中的线成不同的给定角度，通过投影获得平面图形的真实形状。立体投影，放置在不同位置的立体的简单情况，轴面和线位于立体的面上成给定角度，曲面的发展——简单物体的发展，如四面体、立方体、八面体、方形金字塔和五角棱柱，等轴测投影简介。
![arXiv:2102.00013v1 [hep-th] 2021 年 1 月 29 日](/simg/4\4bd94e09dc4f76fc449838db8d4b33571ec8fef9.webp)
arXiv:2102.00013v1 [hep-th] 2021 年 1 月 29 日
在量子场论中，由于任意短距离的关联，EE 是一个紫外发散量，计算它需要引入调节器。对于自由量子场论中的有趣状态，可以使用高斯技术 [9–13] 来实现这一点，而二维共轭场论中的闭式结果和可处理的极限则来自于将其构造为主要算符的关联函数的解析延拓 [14–19]，而在两个时空维度中，也可以使用张量网络技术来有效地计算 EE [20, 21]。在强耦合全息量子场论中，计算它归结为寻找最小曲面的几何问题 [22–25]。作为量子论量，它是全局纯态中 A 和 ¯ A 之间纠缠的可靠度量。在本研究中，我们将关注作为格点模型长距离极限出现的共形场论 (CFT)，紫外截止将由间距为 δ 的底层格点提供。同时，我们将对考虑由两部分 A 和 B 组成的子系统的简化密度矩阵的情况感兴趣。在这种情况下要考虑的一个量是互信息 (MI)，以 EE 定义为
大脑可以表示为双曲几何吗？
具有 3-D 双曲空间 H 3 。当 h eff = nh 0 时，任何携带暗物质的系统的磁体 (MB) 都提供了任何系统的表示（反之亦然）。MB 能否提供这种表示，作为因果菱形 (cd) 的 3-D 双曲面的镶嵌，定义为 M 4 的未来和过去定向光锥的交点？由 SL (2, Z) 的子群或其用代数整数替换 Z 的泛化标记的镶嵌点将由其统计特性决定。H 3 处神经元磁像的位置将定义 H 3 的镶嵌。镶嵌可以映射到庞加莱盘的模拟 - 庞加莱球 - 表示为未来光锥的 t = T 快照（t 是线性闵可夫斯基时间）。t = T 之后，神经元系统的大小不会改变。镶嵌可以将认知表征定义为一组离散的时空点，其坐标为可分配给表示 MB 的时空表面的有理数的某种扩展。有人可能会认为 MB 具有更自然的圆柱对称性而不是球对称性，因此也可以考虑在 E 1 × H 2 处使用圆柱表示
化学工程实验设计
2.2 筛选实验 196 2.2.1 因子的初步排序 196 2.2.2 主动筛选实验 - 随机平衡法 203 2.2.3 主动筛选实验 Plackett-Burman 设计 225 2.2.3 完全随机区组设计 227 2.2.4 拉丁方 238 2.2.5 希腊-拉丁方 247 2.2.6 约登斯方 252 2.3 基础实验 - 数学建模 262 2.3.1 完全因子实验和部分因子实验 267 2.3.2 二阶可旋转设计（Box-Wilson 设计） 323 2.3.3 正交二阶设计（Box-Benken 设计） 349 2.3.4 D 最优性，B k -设计和Hartleys二阶设计 363 2.3.5 得到二阶模型后的结论 366 2.4 统计分析 367 2.4.1 实验误差的确定 367 2.4.2 回归系数的显著性 374 2.4.3 回归模型的拟合度不高 377 2.5 研究对象的实验优化 385 2.5.1 优化问题 385 2.5.2 梯度优化方法 386 2.5.3 非梯度优化方法 414 2.5.4 单纯形和可旋转设计 431 2.6 响应曲面的典型分析 438 2.7 复杂优化示例 443
低分辨率上的鱼类鉴定 - 一项具有增强的超级分辨率生成对抗网络（ESRGAN），YOLO和VGG -16
迫切需要对摄像机镜头的鱼类物种的智能检测和识别模型，因为填充物有助于世界经济的很大一部分，这些高级模型可以大规模帮助填充。这种包含拾取机器的模型可以有益于在不干预的情况下批量排序不同的鱼类，这显着降低了大规模杂种行业的成本。现有用于检测和识别鱼类物种的方法具有许多局限性，例如有限的可伸缩性，检测准确性，未能检测到多种物种，以较低分辨率降解性能，或者指出了最佳位置的确切位置。可以使用具有预训练的权重的引人注目的深度学习模型的头部，即VGG-16，可用于检测曲面的物种，并通过实现修改的YOLO来找到图像中的确切位置，以结合边界盒回归标题。我们提出了使用ESRGAN算法和提出的神经网络来扩大图像分辨率4的因子。使用此方法，已经获得了96.5％的总体检测准确性。该实验是根据分布在9种的9460张图像的基础上进行的。进一步改进了模型后，可以集成拾取机器以根据其物种在不同大规模的工业中的物种快速分类。