XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歧管
Gaht System div>
1。进气管：一条大管从温室的峰值到地下管道网络。2。内联风扇：定制大小的风扇在地下流通。3。管道歧管：定制的管道布局以目标速率移动空气，以最大程度地传热。4。排气管：附加的大型管将空气倒回温室以控制温度。5。*控件：自动控件根据室内条件操作内联风扇。6。小管：将空气从入口到出口歧管管道通过一系列小管道。
Optimizer®AXC 光化学过滤器
Optimizer AXC 过滤器采用我们的 Connectology ® 技术，无需工具即可快速安全地与 Optimizer ST3 歧管密封。这种过滤器/歧管组合易于安装，可将过滤器更换时间缩短至不到一分钟。此外，Optimizer AXC 在超纯去离子水中“浸湿”，无需在使用前预湿。这种包装可防止化学相互作用和潜在污染源，并防止过滤器脱湿，从而导致突然的流量损失和计划外的过滤器更换。
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
隐藏的对称性，比安奇分类和...
我们研究了依赖于参数的哈密顿量的量子地面歧管的杀戮向量。我们发现，歧管的对称性可能在哈密顿量的水平上不可见，并且物质的不同量子相表现出不同的对称性。，我们使用杀戮载体场的Lie代数提出了基于Bianchi的分类。此外，我们解释了如何利用这些对称性以发现地球学并在越过临界线时探索其行为。我们训练会讨论大地测量，能量流量和绝热制备方案之间的关系。我们的主要示例是各向异性横向领域模型。我们还分析了两种情况下的地质方程的ISIN限制和找到分析解决方案。
...
在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
E329e-1 GB | 升降机
Worlifts › sites › 2021/03 › Ene... 7075-T6 铝合金部件，最大... 所有部件都作为一个包装装在工具箱内。... 油规格表。7 端口歧管，长。
1463681_Afazov.pdf - NTU > IRep
该研究工作首先展示了使用结构有限元分析中实施的固有应变方法预测激光粉末床熔合 (LPBF) 变形的建模技术。将变形预测与由 Inconel 718 制成的薄歧管结构的实验测量结果进行了比较。预测的变形用于验证首次模拟薄歧管结构的变形补偿方法的正确性。然后使用跨不同源网格的映射技术补偿变形，最后使用 LPBF 制造组件。构建了两个组件，一个有补偿，一个没有补偿。结果表明，正确的首次方法补偿了大部分零件的变形。由于对变形的过度预测，有些地方的补偿并不准确。
TESCOM 航空航天压力控制系统宣传册 PDF
在 TESCOM，我们拥有技术知识和经验，可以集成由我们团队或其他团队制造的组件、电子设备和软件，以创建独特的歧管和定制系统。示例包括阀门歧管、带压力传感器和隔离阀的手动或气动调节器、呼吸气体分配歧管、地面支持设备等。这些设计集成了我们的标准阀门（范围从真空到 30,000 PSI）以及我们的圆顶和空气加载调节器，我们可以将它们与电子压力控制器结合使用，以实现压力程序自动化。有多种材料可供选择，包括 316 不锈钢、黄铜、蒙乃尔合金和哈氏合金 ® 。
主题感知的Riemannian图神经网络具有生成对抗性学习
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来，Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。，里曼尼亚方法仍处于早期阶段：无论结构复杂性如何，大多数方法都会出现单个曲率（半径），由于指数/对数映射而导致数值不稳定，并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题，我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题，寻求数值稳定的编码器，以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此，我们提供了一种具有生成对比度学习（Motifrgc）的新型主题Riemannian模型，该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先，我们提出了一种新型的Riemannian GCN（D-GCN），在该GCN（D-GCN）中，我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管，并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二，我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习，以捕获构造的歧管中的主题规律性，并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。