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神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
应用PIV研究不同瓣叶形状的主动脉双叶机械心脏瓣膜的流场特性
双叶机械主动脉瓣产生的非生理性流动模式与瓣膜置换术后的血栓栓塞密切相关。研究不同瓣叶形状如何影响此类瓣膜的流场特性有助于优化瓣叶设计，以改善血流动力学性能并减少术后并发症。本研究利用临床CT影像数据创建了真实的主动脉根部硅胶模型，建立了体外脉动流系统来模拟周期性血流。采用粒子图像测速技术捕捉直瓣叶和弯瓣叶双叶机械主动脉瓣下游周期性流场，分析瓣叶形状对速度分布、涡流动力学、粘性切应力（VSS）和雷诺切应力（RSS）的影响。结果表明弯曲瓣叶减少了对主动脉窦的冲击，减轻了高速度造成的内皮细胞损伤。弯曲瓣叶设计还能增加有效流通面积，防止血液停滞，降低凝血因子的局部浓度，从而降低血栓形成的风险。直瓣和弯瓣的最大VSS分别为1.93 N/m 2 和1.87 N/m 2 ，而RSS分别达到152 N/m 2 和118 N/m 2 。弯曲瓣叶可最大限度地减少湍流切应力对血细胞的影响，减少血小板活化并降低血栓栓塞的发生率。优化瓣叶曲率为增强双叶机械主动脉瓣的血流动力学性能提供了一种有希望的途径。弯曲设计也可能更适合老年患者或心脏射血能力降低的患者，从而改善手术效果和康复。
流量介导的向外介导的衰老中的动脉重塑
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用Yolov8和Bytetrack
最近，智能运输系统（ITS）已成为应对城市交通管理日益严重的挑战的重要组成部分。随着车辆密度的指数升高和道路安全问题的增加，发展有效且可扩展的交通解决方案已变得必不可少。本文探讨了最先进的计算机视觉技术的整合，以有效地应对这些挑战。交通监控系统的演变：交通监控的根源可以追溯到传统方法，例如手动监视和静态传感器，尽管在特定方案中有效，但在可伸缩性，实时适应性和精度方面有限制。多年来，人工智能和计算机视觉的进步改变了这一景观，从而实现了实时和自动化的交通分析。引入了诸如YOLO（您只看一次）和高级跟踪算法（例如Bytetrack）等深度学习模型的引入进一步提高了流量监控系统的准确性和鲁棒性。Yolov8是Yolo系列中的最新迭代，它带来了改进的对象检测功能，包括更高的精度和更快的推断。Bytetrack是一种尖端的多对象跟踪算法，即使在诸如遮挡和高速运动之类的具有挑战性的条件下，也可以确保跨视频帧的稳定和可靠的跟踪。
评估以流动为中心的微流体装置制造...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月7日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.02.636143 doi：Biorxiv Preprint
铁氧化还原液流电池的进展 - ijrpr
氧化还原液流电池的概念是在 20 世纪 70 年代提出的，铁基系统由于化学性质简单而成为早期候选系统 [5]。早期原型采用 FeCl₃/FeCl₂，表现出中等能量效率，但受到氢气析出和交叉损耗等问题的限制 [2]（Weber 等人，2011 年）。20 世纪 80 年代，材料科学和电化学工程的进步促进了更坚固的膜和更稳定的电解质配方的开发，从而提高了 IRFB 的寿命和效率 [16]。先进的离子选择性膜的集成减少了电解质之间的交叉污染，这是实现大规模应用的关键一步 [14]。
建立简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响
C. Cilleros、A. Dupré、J. Vincenot、D. Melodelima。开发简单的体外动脉模型并评估脉冲流对高强度聚焦超声消融的影响。生物医学工程创新与研究，2021 年，42 (2)，第 112-119 页。�10.1016/j.irbm.2020.11.004�。�hal-04745056�
集合数据生成的生成无序流量
基于流量的生成模型已经证明了广泛的数据模式（例如图像和文本）的有希望的性能。但是，很少有工作探索其扩展到无序数据（例如，空间点集），这并不是很微不足道，因为以前的模型主要是为自然订购的向量数据设计的。在本文中，我们提出了无序的流，这是一种基于流程的基于设定数据生成的生成模型。具体来说，我们将未订购的数据转换为适当的函数代表，并通过功能值流量匹配来了解此类表示的概率度量。对于从函数表示到未排序数据的逆映射，我们提出了一种类似于粒子过滤的方法，Langevin Dynamics首先要热身初始粒子和基于梯度的搜索，以更新它们直至结合。我们已经在多个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的无序流模型在生成集合结构化数据方面非常有效，并且显着胜过先前的基线。
SN54SC8T595-SEP生产流量和可靠性报告
TI资格测试是一种降低风险的过程，该过程旨在确保客户应用程序中的设备寿命。晶圆制造过程和包装级可靠性以多种方式评估，其中可能包括加速的环境测试条件，随后脱离了实际使用条件。评估设备的可制造性，以验证强大的组装流量并确保向客户供应的连续性。ti增强产品具有针对联合电子设备工程委员会（JEDEC）标准和程序的行业标准测试方法的资格。Texas Instruments增强产品符合Geia-STD-0002-1航空航天合格的电子组件。