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学期二世2018-2019-迪拜校园的位置Pilani
@bitsdubai是我们历史记录的文档。这是我们对旅行者，历史学家，最重要的是作家的颂歌。我们必须学会提醒自己，以进步，我们已经实现了尚未实现的目标。@bitsdubai在这个快节奏的世界中汇集了语言和交流的力量，在这个快节奏的世界中，努力却没有引起人们的注意。但是，我们的杂志在我们的决心中坚定不移，将真正的英雄敞开命。以自豪感，我们介绍了@bitsdubai第2卷，我们很高兴地回顾了2018 - 19年的第二学期。一月从在线GRE准备研讨会开始，旨在帮助学生回答有关在国外加入硕士和博士学位的任何问题。随后是国际食品和卫生保健生物技术创新会议（BIFHC 2019），来自美国，阿联酋，印度和其他国家的著名科学家，领先的院士和研究参与者介绍了他们的工作。
美国上诉法院
我们同意地方法院的观点，即在进行驱逐时，马丁内斯是州法院的代理人。县警长有双重角色；他们在执行当地执法职能时充当县官员，但在执行州法院命令时担任州官员。Scott诉O'Grady，975 F.2d 366，371（7th Cir。1992）。 在这里，印第安纳州法律迫使马丁内斯执行驱逐命令。 c ode。 §36-2-13-5（a）（4）＆（5），由州法官发行。 因此，马丁内斯代表州法院制度行事。 参见McCurdy诉麦迪逊县警长，128 F.3d 1144，1145–46（7th Cir。 1997）。 我们以前已经确定，在这种情况下，第十一修正案赋予了警长主权的豁免权。 id。 至少，马丁内斯（Martinez）有法定辩护：“国家（包括以正式身份起诉的州官员）为§1983。 Mercado诉Dart，604 F.3d 360，361–62（7th Cir。 2010）（引用将诉密歇根州诉 州警察，491 U.S. 58，65（1989）。1992）。在这里，印第安纳州法律迫使马丁内斯执行驱逐命令。c ode。§36-2-13-5（a）（4）＆（5），由州法官发行。因此，马丁内斯代表州法院制度行事。参见McCurdy诉麦迪逊县警长，128 F.3d 1144，1145–46（7th Cir。1997）。 我们以前已经确定，在这种情况下，第十一修正案赋予了警长主权的豁免权。 id。 至少，马丁内斯（Martinez）有法定辩护：“国家（包括以正式身份起诉的州官员）为§1983。 Mercado诉Dart，604 F.3d 360，361–62（7th Cir。 2010）（引用将诉密歇根州诉 州警察，491 U.S. 58，65（1989）。1997）。我们以前已经确定，在这种情况下，第十一修正案赋予了警长主权的豁免权。id。至少，马丁内斯（Martinez）有法定辩护：“国家（包括以正式身份起诉的州官员）为§1983。Mercado诉Dart，604 F.3d 360，361–62（7th Cir。2010）（引用将诉密歇根州诉州警察，491 U.S. 58，65（1989）。州警察，491 U.S. 58，65（1989）。
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。
feynman-kac公式的变分量子算法
我们提出了一种算法，该算法是基于变异量子假想时间探索的算法，用于求解由随机差异方程的多维系统产生的feynman-kac局部差异方程。为此，我们利用Feynman-KAC局部差异方程（PDE）与Wick-Rot的Schrödinger方程之间的对应关系。然后将通过变异量子算法获得的A（2 + 1）维feynman-KAC系统的结果与经典的ODE求解器和蒙特卡洛模拟进行比较。我们看到了经典的甲基动物与六个和八个量子的说明性示例之间的显着一致性。在PDE的非平凡情况下，它保留了概率分布 - 而不是保留ℓ2-norm - 我们引入了一个代理规范，该规范可以使解决方案在整个进化过程中近似归一化。研究了与该方法相关的算法复杂性和成本，特别是针对溶液的特性提取。还讨论了定量财务和其他类型的PDE领域的未来研究主题。
JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。
在具有活化能和粘性耗散的多孔培养基中，分析MHD生物学感染的眼环流体流在直立的锥体/板表面上
摘要：在热量和传质应用领域，非牛顿流体被认为起着非常重要的作用。本研究检查了可渗透锥和板上在可渗透锥和板上的磁性水力动力学（MHD）生物感染的眼环流体流动，考虑到粘性耗散（0.3≤EC≤0.7），均匀的热源/水槽（-0.1≤q0 q0≤0.1），以及激活能量（-0.1≤q0 q0≤0.1），激活能量（−1 ucivation usitation（-1）。这项研究的主要重点是检查MHD和孔隙率如何影响微生物的流体中的热量和传质。相似性转换（ST）将非线性偏微分方程（PDE）更改为普通微分方程（ODE）。凯勒盒（KB）有限差方法求解了这些方程。我们的发现表明，添加MHD（0.5≤M≤0.9）和孔隙率（0.3≤γ≤0.7）效应可改善微生物扩散，从而提高质量和传热速率。我们将发现与先前研究的比较表明它们是可靠的。
讲习班
我们提供的动手在研讨会上，从插电编码（无计算机编码）到基于基于编码的编码。我们的设备包括LEGO 6砖，Lego EV3机器人和//code.nodes。乐高6 b ricks在我们的6个砖头讲习班中，我们介绍了简单的概念，例如模式，算法，并将其链接到计算思维概念，这些概念教学者教学者建立了编程和机器人领域的基础知识和技能。LEGO EV3 r obots Lego EV3可以用于建筑物和编程机器人。一旦学习者在Scratch（基于块的程序）中编写一个简单的程序，机器人才会“栩栩如生”。该程序将为机器人的“大脑”提供执行特定任务的必要命令。//代码.n ODE无线和易于使用，//code.node包括六个传感器输入，一个扬声器，RGB灯和一个LED阵列，使学生可以使用收集，显示和响应数据的基于块的基于块的程序来探索令人兴奋的现象。
上诉法院得克萨斯州第一区
3韦伯还提出了一项不可证实的动议，以进行简易判决，认为，由于穆巴拉克的疏忽索赔本质上是“支出责任索赔”，而穆巴拉克是一名被许可人，穆巴拉克被要求确定“在事件发生时”，韦伯“在事件时”对自己的项目有一个不合理的风险造成了不合理的危害风险。韦伯认为，穆巴拉克没有实际知识的证据，因此简易判断是正确的。由于Webber根据第51.014（a）（17）条提出了目前的中间诉求，因此我们只能审查基于法定免疫的拒绝韦伯对韦伯的传统动议进行简易判决，我们可能不会解决韦伯的简易判断或任何关于穆巴拉克关于穆巴拉克有关网络知识的涉嫌失败的参数。参见t ex。c iv。p rac。＆r em。code§51.014（a）（17）。因此，我们将审查限制在韦伯根据第97.002节中对免疫的主张。
CorticalFlow：用于皮质表面重建的微分同胚网格变形模块
在本文中，我们介绍了一种新的几何深度学习模型 CorticalFlow，该模型通过给定一张三维图像来学习将参考模板变形为目标对象。为了保留模板网格的拓扑属性，我们通过一组微分同胚变换来训练我们的模型。这种新的流常微分方程 (ODE) 框架实现受益于小型 GPU 内存占用，可以生成具有数十万个顶点的曲面。为了减少由其离散分辨率引入的拓扑误差，我们推导出可改善预测三角网格流形性的数值条件。为了展示 CorticalFlow 的实用性，我们展示了它在大脑皮层表面重建这一具有挑战性的任务中的表现。与目前最先进的技术相比，CorticalFlow 可以生成更优质的曲面，同时将计算时间从 9 分半钟缩短到 1 秒。更重要的是，CorticalFlow 强制生成解剖学上合理的曲面；它的缺失一直是限制此类表面重建方法临床意义的主要障碍。
S41598-023-46214-9.pdf
本文介绍了在多孔介质的多孔弯曲表面跨越多孔弯曲表面的后果下，在多个滑移条件，磁场和热辐射的后果下，杂化纳米流体的二维流动。TiO 2和Fe 3 O 4的纳米颗粒已分散在水中以组成杂化纳米流体。问题的主要方程式通过使用适当的变量转换为ODE。在BVP4C技术的帮助下确定了本模型的解决方案，该技术将在即将到来的部分中详细说明。对当前结果的验证与已发表的工作相比进行。已经考虑并解释了各种新兴因素对流量分布的影响。此外，还合并了滑移条件以分析各种流量分布。目前的结果表明，上升的磁因子降低了速度曲线，而温度曲线上升。曲率因子支持温度和速度分布。速度，热，浓度和微生物滑移因子的生长减少了相应的分布。与纳米流体流相匹配时，嵌入式参数的更大影响在混合纳米流体流中。