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实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
讲座（16）网格嵌套和网状细化
粗网格预测提供了巢界面上的边界条件，以便在细网格预测中使用。双向嵌套网格的优势包括在细网格上解析的细尺度工艺可以影响粗网格上的较大尺度流。这对于数值天气预测很重要，因为大气中的小规模过程极大地影响了大气中的大规模过程。由于与精细分辨率网格相比，粗分辨率网格上的预测所花费的时间和内存更少，因此模型的最外界可以远离预测区域，而细分辨率域仍然足够小，足以实时运行。移动巢也很常见，在当前模型中，较高的分辨率巢可以通过感兴趣的现象（例如飓风）移动。
网状手册.pdf
2快速入门7 2.1独立网状安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.1解决依赖性和安装问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2尝试使用基于网状的程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.1远程外壳。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.2 Nomad Network。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 2.2.3边带。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.2.4 Meshchat。 。 。 。8 2.2.2 Nomad Network。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.3边带。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.4 Meshchat。 。 。 。9 2.2.4 Meshchat。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3使用随附的实用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.4用网络创建网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.5通过互联网连接网状实例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.6连接到公共测试网。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.7添加无线电接口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.8创建和使用自定义接口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.9开发带有网状的程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.10参与网状发育。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.11平台特定的安装说明。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 2.11.1 Android。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 2.11.2 ARM64。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 2.11.3 Debian Bookworm。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.11.4 MacOS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.11.5 OpenWrt。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.11.6 Raspberry Pi。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 2.11.7 RISC-V。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 2.11.8 Ubuntu Lunar。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。16 2.11.6 Raspberry Pi。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.11.7 RISC-V。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 2.11.8 Ubuntu Lunar。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。16 2.11.7 RISC-V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.11.8 Ubuntu Lunar。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.11.9窗口。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 2.12纯净的网状网。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 div>
皮质脊髓，网状脊髓和运动神经元对疲劳性1
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月23日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.637601 doi：Biorxiv Preprint
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在无网状opti
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在用肋板和梁对弹性基础的无网状优化中的应用。肋板被视为板和梁的组合。基于无网状方法并与遗传算法相结合，优化了矩形肋板的肋骨排列位置，以最大程度地减少侧向载荷下肋骨板的中心点的偏转。与传统的有限元方法相比，使用作者的无网格方法进行肋骨位置优化肋板的分析不需要网格重建，并且在板上离散的节点和肋骨总是不需要更改。结果表明，与第二代人相对应的中心点的挠度值更加集中，并且与第一代相比，挠度值较小的个体也更加集中。混合遗传算法确实有效。作者添加了受约束的随机方向方法，以基于遗传算法形成混合遗传算法，该算法会加速收敛速度，降低计算重复速率，并显着降低遗传算法的计算代数，从而将其降低到两到三代。
2025; 15(6): 2579-2596. doi: 10.7150/thno.102584 研究论文 纳米纤维/网状人工仿生硬脑膜促进神经干细胞分化
1.山东大学齐鲁医院骨科、山东大学骨科中心、山东大学齐鲁医学院，济南 250012。2.山东大学高等医学研究院，济南 250012。3.山东大学齐鲁医学院山东大学第二医院，济南 250033。4.天津医科大学总医院骨科、脊髓损伤国际科技合作基地、天津市脊柱脊髓重点实验室，天津 300052。5.齐鲁工业大学（山东省科学院）先进材料研究院，济南 250014。6.山东大学生殖医学中心，山东济南 250012。
顶平纳秒激光烧蚀制备柔性透明银方形网状电极
我们报道了一种简便的顶平方形纳秒 (ns) 激光直写 (LDW) 烧蚀技术，在薄银膜基底上制备柔性透明电极的方形银蜂窝结构。方形银蜂窝结构具有表面光滑、边缘清晰、机械稳定性、与基底的强附着力以及良好的电阻和透明度。由于通过一步顶平方形纳秒 LDW 烧蚀银膜进行简便的冷加工，可以制备不同厚度的银网电极 (20 nm、50 nm、160 nm)，这些电极具有光滑的金属蜂窝表面和优异的边缘清晰度。特别是，该策略能够制备高方形蜂窝面密度（烧蚀方形蜂窝占总面积的比例）的银网，从而显着提高透明度 (>85%)，而不会显著牺牲电导率（<23.2 Ω sq−1 电阻单位）。因此，所提出的金属蜂窝结构显示出与聚萘二甲酸乙二酯（PEN）柔性基板的兼容性，适用于银基可穿戴电子设备，且电极上没有任何保护层。
机器学习驱动的基于指标的网状改编
网格适应在CFD中至关重要，对于动态完善并优化计算网格，增强了捕获复杂流动特征的精度。基于度量的网格适应性，虽然在数学上健壮，但通常依赖于伴随解决方案来进行误差估计，这可以显着增加计算需求。为了应对这一挑战，这项研究旨在开发一种机器学习驱动的方法来改编CFD，从而消除了对计算强度密集的伴随解决方案的需求。在追求此目标时，我们采用集合模型和图形卷积网络（GCN）来预测在适应过程中每个单元格的局部误差估计器。我们的发现表明，GCNS胜过各向同性网格的集合模型，而两个模型在各向异性网格中产生相似的结果。这些结果表明，我们的机器学习驱动的方法消除了求解伴随方程的误差估计的需要，为在复杂的流动方案中为更有效的CFD模拟铺平了道路。
网状MEA设计神经元在...
nmi感谢Project Memmea（＃441918103）的德国研究基金会（DFG）的支持，作为DFG优先计划SPP 2262 MEMRISTEC（＃422738993）的一部分，以及国家巴达登 - 沃特堡州的经济事务，劳动和旅游业。UTSA承认NIH授予U01DA054170，R01NS113516和R01NS124855，以及来自Jr. Robert J. Kleberg，Jr。和Helen C. Kleberg Foundation和Semmes基金会的资金。