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利用黎曼几何对脑电信号进行心理状态检测
本研究的目的是实施一种基于黎曼几何 (RG) 的算法，使用任务诱导的脑电图 (EEG) 信号检测高心理负荷 (MWL) 和心理疲劳 (MF)。为了引发高 MWL 和 MF，参与者以字母 n-back 任务的形式执行了一项认知要求高的任务。我们采用基于 RG 的框架分析了不同任务条件和皮质区域下 theta 和 alpha 频带中 EEG 波段功率 (BP) 特征的时间变化特性。当任务运行 EEG 的黎曼距离达到或超过基线 EEG 的阈值时，MWL 和 MF 被认为太高。本研究结果显示，随着实验持续时间的增加，theta 和 alpha 频带中的 BP 增加，表明 MWL 和 MF 升高会阻碍/妨碍参与者的任务表现。在 20 名参与者中，有 8 名检测到高 MWL 和 MF。随着实验持续时间的增加，黎曼距离也显示出向阈值稳步增加，大多数检测发生在实验结束时。为了支持我们的发现，我们还考虑了主观评分（有关疲劳和工作量水平的问卷）和行为测量（性能准确性和响应时间）。
锂离子电池的热失控：内部动力学、质量喷射和热量如何随电池几何形状和滥用类型而变化
锂离子电池的热失控可能涉及各种类型的故障机制，每种机制都有其独特的特征。使用分数热失控量热法和高速射线照相术，对三种不同几何形状的圆柱形电池（18650、21700 和 D 型电池）对不同滥用机制（热滥用、内部短路和钉子刺穿）的响应进行了量化和统计检查。确定了电池几何形状与其热行为之间的相关性，例如在钉子刺穿过程中，随着电池直径的增加，电池每安培小时的热量输出（kJ Ah − 1 ）会增加。高速射线照相术显示，与热滥用或内部短路滥用相比，钉子刺穿时电池内的热失控传播速率通常最高，其中随着直径的增加，传播速率相对增加。对于在相同条件下测试的特定电池模型，观察到热量输出分布，随着质量喷射的增加，热量输出呈增加的趋势。最后，使用嵌入在穿透钉中的热电偶进行内部温度测量被证明是不可靠的，因此表明在温度快速变化的情况下使用热电偶时需要小心。本文中使用的所有数据均通过 NREL 和 NASA 电池故障数据库开放获取。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/ 1945-7111/ac4fef ]
通过操纵耦合等离子体极化子几何结构实现优化的巨大近场热辐射
间隙距离≈50nm时石墨烯的电子密度达到极限。与SiO2等极性电介质材料相比，石墨烯可以在更宽的红外频率区域激发表面等离子体极化子（SPP），为辐射传热增强提供极好的通道。[1,21]精心控制石墨烯的几何形状还可以实现诸如超导体[22]、关联绝缘体[23]、原子级离子晶体管[24]、超薄海水淡化膜[25]等特殊材料。理论上，可以通过多层系统[26–28]通过多表面态耦合（如多个等离子体[29,30]或非互易石墨烯等离子体耦合）进一步增强NFTR。[31]在这里，制备多个石墨烯片的间隙桥接悬浮晶体将允许组织等离子体极化子模式。这些耦合的 SPP 为 NFTR 增强提供了一个非常好的通道，因为近乎完美的光子隧穿概率涵盖了很大范围的横向波矢。石墨烯片具有与线性狄拉克带中的费米能级相关的高度可调的耦合 SPP。调整费米能级可使片间等离子体极化子支持所需中远红外频率区域内的光子隧穿，从而实现优化的 NFTR 增强。然而，制备这种多层悬浮系统具有挑战性。许多支撑材料，如 SiO 2 、Si 或 hBN，会将这些表面模式限制在较小的横向波矢中，因为这些结构的折射率更高且损耗更大。在这里，我们研究了石墨烯/SU8/5 层异质结构 (Gr/SU8/5L)，因为 SU8 在中远红外频率区域内与真空在光学上相似（第 S6 部分，支持信息）。调整费米能级可以控制 k 空间中 SPP 的形状，从而控制 NFTR 增强。由于石墨烯 SPP 的强耦合，在两个 Gr/SU8/5L 异质结构之间，间隙距离约为 55 nm 时，与 BB 极限相比，增强了约 1129 倍。据我们所知，顶级相关研究显示，在类似的间隙距离下，增强了（相对于其相应的远场极限，远场极限小于 BB 极限），例如在 ≈ 50 nm 时增强了约 100 倍 [17]，在 ≈ 42 nm 时增强了约 84 倍 [18]，在 ≈ 50 nm 时增强了约 156 倍 [19]。因此，我们的 Gr/SU8/5L 异质结构在类似的间隙距离下实现了近一个数量级的改进。这种巨大的热传递可能会激发热光伏[32]、热管理[33]和新型通信系统[34]等领域的潜在应用。
评论文章在复杂结构岩体的机械测试中的3D打印技术的应用
摘要：目前的论文旨在评估两种热管理方法对由电线 +弧添加剂制造（WAAM）构建的薄壁结构的几何和生产率的影响。ER 5356（AL5MG）的薄壁具有不同长度和相同数量的层，并在固定的沉积参数集中通过活跃的冷却技术（近乎免疫的活性冷却 - NIAC）沉积。 然后，在空气中使用天然冷却（NC）进行相同的实验。 为了表征热管理方法，在沉积时间内通过尾随/前导红外高温计监测通路间温度（即沉积后续层的温度）。 最后，使用NC和NIAC接近温度等效的NC和NIAC方法沉积了具有固定长度的薄壁。 正如预期的那样，壁长越短，沉积浓度，热量积累，从而越强烈。 由于其较低的散热效果，这种行为对于NC策略来说更为明显，并且过早。 主要发现是，无论采用和维持相同的相互通道温度所采用的热管理技术，所构建的零件的几何形状往往稳定且非常相似。 但是，由于NIAC技术的散热器更大的优势，总沉积时间在某种程度上要短一些。 因此，NIAC技术通过WAAM促进了小零件和细节的不间断制造。薄壁具有不同长度和相同数量的层，并在固定的沉积参数集中通过活跃的冷却技术（近乎免疫的活性冷却 - NIAC）沉积。然后，在空气中使用天然冷却（NC）进行相同的实验。为了表征热管理方法，在沉积时间内通过尾随/前导红外高温计监测通路间温度（即沉积后续层的温度）。最后，使用NC和NIAC接近温度等效的NC和NIAC方法沉积了具有固定长度的薄壁。正如预期的那样，壁长越短，沉积浓度，热量积累，从而越强烈。由于其较低的散热效果，这种行为对于NC策略来说更为明显，并且过早。主要发现是，无论采用和维持相同的相互通道温度所采用的热管理技术，所构建的零件的几何形状往往稳定且非常相似。但是，由于NIAC技术的散热器更大的优势，总沉积时间在某种程度上要短一些。因此，NIAC技术通过WAAM促进了小零件和细节的不间断制造。
ZX -DIAGRAM的相互作用的几何形状 - 滴
量子计算是一种计算模型，其中数据存储在受量子物理定律控制的粒子状态下。该理论已经足够确定，可以设计其应用程序从公共和私人参与者那里收集利益的量子算法[29，31，17]。量子对象的基本属性之一是具有双重解释。在第一个中，量子对象被理解为粒子：空间中的确定，局部点，与其他粒子不同。光可以被视为一组光子。在另一种解释中，该对象被理解为波浪：它在空间中“扩散”，可能具有干扰。这是将光解释为电磁波的解释。计算的标准模型使用量子位（Qubits）来存储信息和量子电路[30]，以描述带有量子门的量子操作，这是布尔门的量子版本。尽管用于量子计算的普遍模型，但仅以直观的方式给出了量子电路的操作语义。量子电路被理解为某种顺序的低级装配语言，其中量子门是不透明的黑盒。特别是，量子电路本身并不具有任何形式的操作语义，从而引起抽象的推理，方程理论或有充分的重写系统。从表示的角度来看，量子电路是线性操作员的张量和应用的字面描述。这些可以用历史矩阵解释[30]或更近期的总计语义[1，6]来描述这些 - 这可以是
几何和性能 - NIST 的 TSAPPS
我们考虑通过量子传感器网络中的量子比特传感器估计一组局部参数的多个解析函数的问题。为了解决这个问题，我们重点介绍了 Rubio 等人的传感器对称性能界限的概括，[ J. Phys. A 53 , 344001 (2020)]，并开发了一种用于测量此类函数的优化顺序协议。我们将两种方法的性能相互比较，并与不利用量子纠缠的局部协议进行比较，强调测量函数的系数向量在确定最佳测量协议选择方面的几何意义。我们表明，在许多情况下，尤其是对于大量传感器，优化的顺序协议比其他策略产生更准确的测量结果。此外，与传感器对称方法相比，顺序协议总是可以明确实现的。顺序协议非常通用，具有广泛的计量应用。
张量几何简介第 2 部分：使用...
Bini-Capovani-Lotti-Romani (1979) 研究了当矩阵的一个元素设置为零时，是否可以通过五次乘法（而不是简单的 6 次）来计算 M ⟨ 2 ⟩，即这个简化的矩阵乘法张量的秩是否为 5。
非共同信息几何
1量子概率1 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2量子期望。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2.1 N-N矩阵的代数。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1.2.2期望值。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 1.2.3密度矩阵。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 1.2.1 N-N矩阵的代数。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2.2期望值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2.3密度矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.4经典概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.5笔记。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3条件概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.1经验数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.2更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.3破坏统计独立性。。。。。。。。。。。。7 1.4历史实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.1 EPR悖论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.2钟的不平等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
Geomstats：机器学习中黎曼几何的 Python 包
我们介绍了 Geomstats，这是一个开源 Python 包，用于对非线性流形（例如双曲空间、对称正定矩阵空间、变换李群等）进行计算和统计。我们提供面向对象且经过大量单元测试的实现。流形配备了黎曼度量系列以及相关的指数和对数映射、测地线和并行传输。统计和学习算法提供了对流形进行估计、聚类和降维的方法。所有相关操作都被矢量化以用于批量计算，并为不同的执行后端提供支持——即 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow。本文介绍了该软件包，将其与相关库进行了比较，并提供了相关的代码示例。我们表明，Geomstats 提供了可靠的构建块，既可以促进微分几何和统计学的研究，又可以使黎曼几何在机器学习应用中的使用更加民主化。源代码可根据 MIT 许可证在 geomstats.ai 上免费获取。
