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多晶格过渡的混合几何/属性自动编码器
抽象添加剂制造通过增强组件强度并减少材料要求，彻底改变了结构优化。用于实现这些改进的一种方法是应用多晶格结构。这些结构的性能在很大程度上依赖于介质元素的详细设计。许多当前的方法使用数据驱动的设计来生成多晶格过渡区域，利用共同解决介质结构的几何形状和属性的模型。但是，尚不清楚将机械性能整合到生成多晶格插值的数据集中是否仅在几何以外是有益的。为了解决此问题，这项工作实现并评估了用于生成多晶格过渡区域的混合几何/属性机器学习模型。我们将该混合模型的结果与使用仅几何模型获得的结果进行了比较。我们的研究确定，合并物理特性减少了在潜在空间中解决的变量数量，因此提高了生成模型开发多晶格结构过渡区域的能力。
同轴钛丝基激光金属沉积中激光散焦对焊珠几何形状的影响
摘要：同轴丝材激光金属沉积是一种多功能、高效的增材工艺，可在复杂结构的制造中实现高沉积速率。本文研究了三光束同轴丝材系统，特别关注了沉积高度和激光散焦对所得珠子几何形状的影响。随着沉积间隔距离的变化，工件照明比例也会发生变化，该比例描述了直接进入原料丝材和基材的能量比。在不同的散焦水平和沉积速率下沉积单个钛珠，并测量和分析珠子的纵横比。在实验设置中，发现散焦水平和沉积速率对所得珠子的纵横比有显著影响。随着离光束会聚平面的散焦水平增加，光斑尺寸增加，沉积轨道更宽更平。工艺参数可用于将沉积材料调整到所需的纵横比。在同轴丝材沉积中，散焦为丝材和基材之间的热量分布提供了一种调节机制，对所得沉积物有重要影响。
计算几何的进步：综合...
MONIKA SINGH，PRATAP SINGH PATWAL博士计算机科学与工程系，Laxmi Devi工程与技术研究所Bikaner技术大学，Alwar-Tijara-delhi，Rajasthan，Rajasthan 301028摘要：计算几何学：计算机科学的子场，计算机科学的一个子领域，在求解复杂的角色中扮演着重要的al-Algorice a a al algorith al gorice a a a al gymitic a viake a a al goritic a viake a viake。本文对计算几何形状的原理和进步进行了深入的探索，并特别关注C编程语言中的实现。Through an extensive review of literature, research articles, and practical applications, this paper aims to elucidate the key algorithms, data structures, and challenges in Computational Geometry while highlighting the efficiency and versatility of C as a programming language for these tasks.This comprehensive review explores the vibrant landscape of Computational Geometry with a focus on its implementation in the C programming language.它涵盖了基本的几何算法，例如凸赫尔计算，线段交集和多边形三角剖分，强调了它们的实际应用。讨论扩展到Quadtree和Octree等关键数据结构，从而实现有效的空间分区。的挑战，包括数值稳定性和维度的诅咒，通过在GIS，计算机图形和机器人技术中实现的强大解决方案来解决计算几何学的多功能性。本文还探讨了3D和高维几何形状，并行计算以及机器学习的集成的进步。道德考虑以及教育在促进协作和知识传播中的作用得到了强调。随着计算几何形状的不断发展，本文通过强调社区驱动的努力和道德考虑在塑造其未来的重要性而得出结论。关键字：计算几何，C编程语言，几何算法，数据结构，数据结构，凸面船体，线段相交，点位置，点位置，多边形三角剖分，Quadtree，Octree，Delaunay三角测量，三角形三角形，Voronoi图，Voronoi图，Voronoi图，数值，数值稳定性，相似的计算式实现，高度计算，较高dimiCore insimens grounice equorne，3 dike e e e equore，3d dime e egeorse，3d dim dime e georse，3D deceorce，3D d.考虑因素，教育，协作平台。
几何形状的数据表示
在许多应用中，尤其是在生物医学和气候研究中，可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平，提供了一个独特的机会，可以深入了解这些复杂系统。但是，这种数据激增带来了重大挑战。的确，现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究，在这些数据集中，每个数据样本的几个特征可能无关紧要（例如，由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的），或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如，最近，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）举办了一系列的研讨会，分析了丢失数据的性质，并指出它可以归因于各种现象，包括多模式链接，批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战，已经开发了各种数据表示，包括低维投影，矩阵分解和图表表示。尤其是，图形嵌入被证明是一个非常强大的工具，可以编码拓扑网络信息，并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散（零维）对应物，因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况，也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示，然后将其投影到较低维度的几何空间，通常是歧管，例如欧几里得空间（R n）或超纤维空间。在过去20年中，流形学习取得了重大进步，导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展，尤其是ISOMAP [12]，T-SNE [13]和UMAP [7]。最近，出现了新的流形学习策略，该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设，即所谓的“流动假设”，而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离，并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式，所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是，它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4]，因为它们使我们能够利用图理论，拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成，包括链接预测，网络重构，网络重构和node Clustering [2]。
量子几何的自旋三键超导性 -
简介。- 非常规超导性贝尔德（Bey）典型的bardeen-cooper-schrieffer理论显示了丰富的物理现象，包括高温超电导率和拓扑超导性。由多体相互作用引起的各种波动在库珀配对中起着非常规超导性的主要作用，而低维的波动尤其有利。认为，铜酸盐中的高温超导性是由二维抗磁磁波动介导的[1-3]。此外，在基于铁的高温超导体中，Exced s波配对由轨道[4-6]或抗铁磁[7,8]波动介导[9-11]。然而，在Majorana Fermion [16-18]中寻找拓扑超导性[12-15]是现代冷凝物理物理学的一个尚未解决的问题，这归因于以下事实：拓扑超电导率的平台在本质上很少。旋转三键超导体是规范的候选者，预计Ferromag-Netic波动会介导旋转的曲线库珀配对。然而，候选材料仅限于具有三维多个频段的一些重型武器系统[19-26]。在二维各向同性连续模型中，由于状态的恒定密度（DOS），铁磁波动不受青睐，这可能意味着没有二维自旋三个三维超导性。在这封信中，我们提出了一个指导原则，以实现二维的铁磁波动即使对于各向异性晶格系统，大多数准二维超导体也不会显示铁磁波动，抗磁性波动也相当无处不在，正如上面在上面提到的，对于基于库酸盐和铁的化合物。因此，铁磁波动产生的自旋三个超导性有望需要特殊的带结构，并且对材料和理论模型的搜索都在挑战。
文章 - 工程、技术和技巧基于深度学习的胶质瘤肿瘤检测使用高效的视觉几何组卷积神经网络
摘要：脑磁共振成像 (MRI) 中肿瘤区域的检测和分割在过去二十年中起着重要作用。本文提出了一种用于脑肿瘤检测的高效视觉几何组卷积神经网络架构，该架构由预处理模块、DWT 模块和分类模块以及分割模块组成。基于缩放的数据增强方法用作预处理技术，并使用 DWT 变换分解数据增强的缩放图像。根据这些分解系数构建小波特征图，并使用 EVGG-CNN 架构对其进行分类。该架构将脑图像识别为胶质瘤或健康脑图像。通过将所提出的方法应用于 BRATS 2021 和 Kaggle 数据集中的脑图像，验证了本文所述这些开发方法的有效性。从灵敏度、特异性和准确性方面分析了所提出的 EVGG-CNN 架构的性能。
量子计算的几何形状
我们通过引入合适的3量子门克服了这一困难（例如Toffoli Gate或CCNOT，见图4）。这样的门允许通过适当地选择第三个量子位的条目来实现量子状态的副本和两个量子位之间的NAND操作。在实际物理平台上执行量子算法时，由于测量或噪声，系统与环境的相互作用会降低信息。这与真实的经典设备中发生的情况有所不同，因为描述测量值或嘈杂进化的量子通道不会简单地以随机的方式翻转Qubit的状态，而是可以实际上可以将纯状态转换为混合状态，从而导致信息损失。此外，由于无用定理，错误校正方案更难实现。仍然，我们可以开发可容忍的算法以最大程度地减少损害，并且我们有一个重要的理论结果，称为阈值定理。这是经典von Neumann定理的类似物，并指出，通过应用量子误差校正方法，可以将错误率低于一定阈值的量子计算机可以将错误率降低到任意较低的级别。因此，我们希望总体上创建易于故障的算法和可行的量子计算。我们邀请读者查看此类算法的拓扑方法[19，20，8]。
基于Frenet框架的微分几何形状的强曲线的线圈设计
摘要 - 放射治疗中心的续录加速器项目，要求在转移线和龙盘中强烈弯曲的磁铁。在设计和制造强烈弯曲，余弦和cosine-theta型磁铁方面已取得了一些进步。本文提出了一种新的计算机辅助功能（CAD）引擎，用于为各种类型的Mandrelsurfaces（椭圆，弯曲，圆锥形）生成线圈几何形状，并与磁场软件以及CAD工具生成。CAD发动机基于FRENET框架的微分几何形状，并允许对曲率参数（例如曲率，扭曲和扭转）进行分析计算。应用可开发表面的理论，可以生成零高斯曲率的导体几何形状，这对于高温超导体磁带等应变敏感的超导管特别有趣。