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通过Mellin空间中可解释的潜在表示学习PDF
代表质子和其他黑龙的Parton分布函数（PDF）通过柔性，高保真的参数化已成为粒子物理现象学的长期目标。尤其如此，因为所选的参数化方法可以在QCD全局分析中提取的最终PDF不确定性中起影响力。反过来，这些通常是LHC和其他设施到非标准物理的实验范围的确定性，包括在大X上，参数化效应可能很重要。在这项研究中，我们探索了一系列具有各种神经网络拓扑的编码器 - 模型学习（ML）模型，作为从可解释的潜在空间中存储的有意义的信息中重建PDF的有效手段。鉴于最近努力在QCD分析和晶格规范计算之间进行协同效应，我们根据PDF在Mellin空间中的行为（即它们的综合力矩）制定了潜在表示，并测试了各种模型从该信息中解释PDF的能力。我们引入了一个数值软件包PDFDE-CODER，该软件包实现了几种编码器模型，以重建具有高忠诚度的PDF，并使用此端到端工具来探索基于神经网络的模型可能如何将PDF Para-para-para-para-质量连接到诸如其Melllin Moments之类的属性属性。我们还剖析了编码的Mellin矩和重建的PDF之间学习相关性的模式，这些模式提出了进一步改进基于ML的PDF参数化方法和不确定性量化的机会。
EBT（情绪脑训练）简介 - Oklahoma.gov
6 项科学发现 ▪ 重新连接电路 (Mitrovic) ▪ 神经可塑性 (Merzenich) ▪ 超负荷是一种侮辱 (Sterling) ▪ 压力是累积的 (McEwen) ▪ 抹去记忆 (Schiller) ▪ EBT 5 点系统 (Mellin)
GO 27 美国军事学院毕业生名单
1. 沃克，乔治 WP，2. 布鲁克哈特，丹 A.，3. 史密斯，安东尼 A.，4. 霍尔，詹姆斯 B.，5. 格罗夫斯，理查德 N.，Jr.，6. 布拉德肖，杰克 O.，7. 威利斯，詹姆斯 S.，Jr.，8. 邦克，罗伯特 M.，D. 塞尔策，詹姆斯 E.，10. 彭泽，彼得 A.，11. 爱德华兹，威廉 A.，12. 森·奥尔·约翰 O. B.，13. 拉姆斯登，詹姆斯 H.，14. 索尔兹伯里，艾伦 B.，lfi。 Puscheck，Herbert C.，16. Connell，Terence J.，17. l\langes，Duff G.，3d，18. Harry，William L.，19. Johnson，Hugh P.，20. Chappell，Troy D.，21. ,Julian，Robert H.，22. Hayden，LeRoy R.，Jr .. 23. Kernan，James J.，24. Makowski，Paul，25. Mellin，James P.，26. Lupi，Joseph A..，27. Castle，James C.，28. Cooper，William T.，Jr.，29. Bellows，Ronald L.，30. Howard，Terence，31. Giuliano，Robert w. 32. 柯林斯，塞缪尔·P.，Jr.，33. 罗伯逊，乔治·R.，34. 西伯特，乔治·W.，31:i. 帕克斯，威廉·R.，30. 基特尔森，理查德·D.，37. 舒尔，拉里·L.，38. 奥伯格，迪克·S.，39. 克拉多克，博·F.，40. 帕拉迪诺，唐纳德·J.，