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围产期环境富集在积极参与环境之前会影响鼠新生儿的大脑结构
图1：围产期和成年人对成年期观察到的富集的影响。（a）富集环境（EE）和标准外壳（SH）的示意图。（b）论文中使用的数据集的插图。数据集N（“新生儿”）：围产期富集，在p7灌注的p7 for ex Vivo MRI。n-ee：EE出生的新生儿； N-SH：出生于Sh的新生儿。阴影是因为在此图中未使用。数据集P（“围产期”）：围产期富集到成年（6周富集），在体内MRI的p43灌注动物。p- EE：出生于EE中的动物。p-sh：出生于sh的动物。数据集A（“成年”）：标准外壳中的动物直到p53，成年期从p53到p96（富集6周）。动物在p96灌注p96的体内MRI。a-ee：成年后转移到EE的动物。A-SH：成年后住在Sh的动物。“方法”部分提供了更多详细信息。（c）将VOXEL线性模型应用于来自数据集P和A的线性共注册后计算的Jacobians（对单个大脑体积变化进行校正）（请参阅方法）（请参阅方法）。（左图）EE在成年期间的效果，无论富集的时间如何。回归者是住房状况和性别。（右图）围产期与成年的差异效应
电气和电子工程I＆II ...
数学，以发展学生处理各种现实世界问题及其应用的信心和能力。课程成果：在课程结束时，学生将能够co1：开发和使用工程师需要用于实际应用所需的矩阵代数技术。二氧化碳：将平均值定理用于现实生活中的问题。co3：熟悉几个变量的功能，这些函数在优化方面有用。CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。 co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。 单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。 cauchy – binet公式（无证明）。 通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。 II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。 jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。 单元V多个积分（多变量演算）CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。单元V多个积分（多变量演算）第三单分子的平均值定理：罗尔定理，拉格朗日的平均值定理，其几何解释，库奇的平均值定理，泰勒的泰勒和麦克劳林理论具有剩余（无证明），上述理论的问题和应用。第四单元部分分化和应用（多变量计算）功能的几个变量：连续性和不同性，部分导数，总导数，链规则，定向导数，泰勒和麦克拉林的两个变量功能的串联功能扩展。
对神经形态底物的脑启发学习
摘要 - 非形态硬件努力模仿大脑样神经网络，因此有望在时间数据流上进行可扩展的低功率信息处理。然而，要解决现实世界中的问题，需要培训这些网络。然而，对神经形态底物的培训会由于特征的特征和基于梯度的学习算法所需的非本地计算而产生显着的挑战。本文为神经形态底物设计实用的在线学习算法设计了数学框架。特别是，我们显示了实时复发学习（RTRL）之间的直接联系，这是一种用于计算常规复发神经网络（RNN）（RNN）的在线算法，以及用于培训跨度尖峰神经网络（SNNS）的生物学上可行的学习规则。此外，我们激励基于障碍物雅各布人的稀疏近似，从而降低了该算法的计算复杂性，减少了非本地信息的要求，并凭经验可以提高学习良好的学习性能，从而提高了其对神经形状子形态的适用性。总而言之，我们的框架弥合了深度学习中突触可塑性与基于梯度的方法之间的差距，并为未来神经形态硬件系统的强大信息处理奠定了基础。
MIIDAPS-AI - noaa/nesdis/star
摘要 — 在本文中，我们利用最先进的人工智能 (AI) 技术，通过微波和红外传感器，在全天候、全地表条件下对温度、湿度、表面和云参数进行卫星遥感。多仪器反演和数据同化预处理系统，人工智能版本，简称 MIIDAPS-AI，适用于极地和地球静止微波和红外探测器和成像仪，以及组合红外和微波探测器对。该算法可生成温度和湿度的垂直剖面以及表面温度、表面发射率和云参数。高光谱红外传感器的其他产品包括选定的痕量气体。从微波传感器，可以从初级产品中获得降雨率、第一年/多年海冰浓度和土壤湿度等其他产品。与传统的操作探测算法相比，MIIDAPS-AI 算法效率高，准确度没有明显下降。这种深度学习算法自动生成的雅可比矩阵可以提供可解释性机制，以建立算法的可信度，并量化算法输出的不确定性。计算增益估计为两个数量级，这为以下两种情况打开了大门：1）处理大量卫星数据，或 2）在处理相同数量的数据的情况下，提高及时性并显着节省计算能力（从而节省成本）。在这里，我们概述了 MIIDAPS-AI 的实现，讨论了它对各种传感器的适用性，并为选定数量的传感器和地球物理参数提供了初步性能评估。
![arxiv：2411.12168v2 [CS.CV] 2024年11月22日](/simg/0\0e5463a0d0a9c4f6edba8a03501a175064b7dc4a.webp)
arxiv：2411.12168v2 [CS.CV] 2024年11月22日
高斯脱落（GS）[16]，它比以前的方法具有出色的实时小说视图渲染能力和更好的光真逼真的重构。与其他几何表示类似，例如NERF [24]和三角形网格，提出了各种对照机械的编辑GS，例如文本提示[4，5，34，35]和视频先验[20，28]。不幸的是，这些类型的控件设计用于广泛的高级编辑（在新手用户的功能中），而无需对变形进行细粒度的控制。另一方面，已经对更直接，几何编辑进行了一些研究，例如通过基于物理的模拟[37] - 这再次提供了有限的编辑capabilies。提供细粒几何控制的问题在于GS表示，该表示由不同3D高斯的非结构化阵列组成，当时，当散布到2D画布上时，其凝聚力形成视觉效果。这通常会导致不同的gaus -sian之间的全球依赖性 - 改变了一个人的位置，场景的合理性被破坏了。因此，很难提供执行本地编辑的能力，同时保持所得视觉效果的完整性。为了解决这些问题，在这项工作中，我们介绍了第一个草图引导的3D GS变形系统，该系统使用户能够与对象的简单2D草图进行直观的互动，并诱导Gaus-Sians的3D变形。2）Seman-为了实现这一目标，我们提出了几个技术争议：1）几何形式，以确保对所产生的变形受到调节，我们提出了基于基于笼子的变形的GS的新型变形框架，而基于笼子的变形，这反过来又由变形雅各布人[1]。
人工智能与机器学习
项目名称 理学学士 – 人工智能与机器学习 课程代码/名称 UGAM101 / 线性代数与微积分 年份/学期 I / ILTPC 3 1 0 4 课程目标： 1. 用矩阵方法解释线性方程组的解。 2. 讨论级数的收敛和发散。 3. 解释二元函数的偏导数和极值 4. 讨论标量和矢量函数的物理解释 5. 讨论矢量线、曲面和体积积分。 课程成果： 成功完成课程后，学生将能够： 1. 应用矩阵方法解线性方程组 2. 测试无限级数的收敛和发散。 3. 确定二元函数的极值。 4. 将向量微分算子应用于标量和向量函数 5. 用格林函数求解线、表面和体积积分，UNIT-I 矩阵 12 矩阵的秩、梯形、线性方程组的一致性、向量的线性依赖性、特征值、特征向量、特征值的性质、凯莱-哈密顿定理、二次型、通过线性变换将二次型简化为标准形式、二次型的性质。UNIT-II 无穷级数 12 数列和级数收敛的定义。正项级数 – 收敛的必要条件、比较检验、极限形式比较检验、达朗贝尔比率检验、拉贝检验、柯西根检验、交错级数、莱布尼茨规则、绝对和条件收敛。 UNIT-III 偏微分及其应用 12 两个或多个变量的函数，偏导数，高阶偏导数，全导数，隐函数的微分，雅可比矩阵，两个变量函数的泰勒展开式，两个变量函数的最大值和最小值。 UNIT-IV 向量微分学 12 标量和向量点函数，向量算子 Del，梯度，方向导数，散度，旋度，Del 两次应用于点函数，Del 应用于点乘积
临边红外大气探测反演
最近，已经启动了几种针对地球大气的远红外和微波遥感的新一代工具，使我们能够根据热发射技术观察大气成分。这些新技术和观察数据为将来更加专门的大气研究任务铺平了道路。我论文的动力是对解决大气遥感中出现的非线性反问题的强大版本算法的兴趣日益兴趣。提出了高分辨率辐射转移计算的检索代码PIL（对肢体发声的反转），并提出了来自红外和微波肢体声音测量测量的大气参数的重建。采用的前进模型通过考虑仪器性能和测量特征，以有效的方式模拟物理上现实的肢体发射光谱。尤其是，自动差异（AD）技术提供了快速可靠的确切JACOBIAN的实现，是远期模型的特殊优化功能。反转方法基本上是基于具有自适应（直接和迭代）数值正则化方法的非线性最小二乘框架。这些正则化技术的性能依赖于正规化参数选择方法的设计和A后部停止规则。检索误差的表征，包括平滑误差，噪声误差和模型参数误差，评估了正则化解决方案的准确性。关键错误来源，数据质量）。PILS与荷兰空间研究所（SRON）制定的检索代码之间的比较，处理辐射转移和倒置计算，并用预先确定的输入进行处理，旨在阐明实施的正确性和一致性。在正向模型中的小差异主要是由于连续吸收和辐射传递方程的整合而导致的。检索结果中差异的可能原因是所采用的不同反演方法（正则化，先验信息）和离散化的后果。通过分析合成和真实的辐射光谱，讨论了通过Telis（Terahertz和Simbillimimightimeter Limb Sounder）从气球传播测量（Terahertz和simbillimimightimeter Limb Sounder）中取出气体检索的结果。羟基自由基（OH）检索的灵敏度研究用于评估PIL的反演性能，并揭示Telis测量能力的初步期望（例如，此外，臭氧（O 3），氯化氢（HCl），碳碳