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平衡和马鞍节点分叉
在本文中，我们描述了一种组合组合/数值方法，用于研究系统生物学中引起的网络模型中的平衡和分叉。ode模型具有高维参数，这对通过数值方法研究全局动力学有很大的阻塞。本文的要点是证明，尽管参数尺寸较高，但适应和将经典技术与最近开发的组合方法相结合提供了更丰富的全局动力学图。给定一个网络拓扑描述状态变量，该状态变量通过单调和有界函数相互调节，我们首先使用了由注册网络（DSGRN）软件生成的动态特征来获得动力学的组合摘要。此摘要很粗糙，但全球性，我们将此信息用作第一个通过，以识别要关注的参数的“有趣”子集。我们使用我们的网络动力学建模和分析（NDMA）Python库构建具有高参数维度的关联ODE模型。我们介绍了算法，以有效研究限于这些参数子集的这些ODE模型中的动力学。最后，我们形成了该方法的统计验证以及几个有趣的动态应用程序，包括在54个参数模型中找到鞍节点分叉。
现实世界面部感知的神经动力学基础 Arish ...
2 面部视点和身份的神经编码 5 2.1 引言.......................................................................................................................................................................................................................................5 2.2 材料和方法....................................................................................................................................................................................................................................6 2.2.1 数据....................................................................................................................................................................................................................................................................6 2.2.1 数据.................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 2.2.2 多变量时间模式分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
3.2.10 PD/AD/SS 药物和酒精测试-......
主题：药物和酒精测试管理指导方针 权力：T EXAS 政府法典 ANN. § 508.184；T EX. 健康与安全法典 § 481.133 目的：定义药物和酒精选择和测试计划，包括频率、安全预防措施、假释官职责和区假释办公室 (DPO) 药物测试协调员职责。所有药物测试仅用于确定罪犯是否遵守监管条款，并不用于为诊断、预防或治疗任何疾病或损伤或评估罪犯的健康状况提供信息。I. 目标 A. 为德克萨斯州刑事司法部假释司 (TDCJ-PD) 管辖下的罪犯建立非法物质测试计划。
2024 - 2027-俄勒冈州的CTE州计划
俄勒冈州的职业和技术教育愿景（CTE）指导了我们国家计划的结构。 俄勒冈州教育部（ODE）与高等教育协调委员会（HECC）之间正在进行的咨询和协调，与当地教育实体，其他机构和俄勒冈州的社区合作，是CTE自2020年以来经历的变化的关键，CTE自2020年以来经历了重要的变化。。俄勒冈州的职业和技术教育愿景（CTE）指导了我们国家计划的结构。俄勒冈州教育部（ODE）与高等教育协调委员会（HECC）之间正在进行的咨询和协调，与当地教育实体，其他机构和俄勒冈州的社区合作，是CTE自2020年以来经历的变化的关键，CTE自2020年以来经历了重要的变化。对俄勒冈州CTE州计划的这一修订旨在是一项高级，四年的战略计划，概述了结果和战略，以指导俄勒冈州正在进行的建设世界一流的CTE的工作。附录提供了计划的上下文和详细信息以及俄勒冈州将如何满足联邦珀金斯的要求。附录还包括一项行动计划，该计划旨在促进CTE的国家CTE而无需限制框架，并将指导未来几年的优先事项。本行动计划是衡量州进度的一种手段，以及其他人，包括CTE数据，计划数量以及与商业和行业的联系。动作计划和进度报告将在每年夏天更新并发布在ODE网站上。
解决偏微分方程的量子算法
让我们考虑一个求解函数 f(x, t) 的偏微分方程，其中 x 是 ad 维向量。为了在量子设备上存储和操作 PDE 的解，第一步通常是离散化空间：我们创建 ad 维格，并将位于格中位置 xi 的节点写为 fi (t) := f(xi, t)。因此，问题简化为求解 f(t) 中的常微分方程 (ODE)，并且大多数求解 ODE 的量子算法都可以应用于我们的新问题。然而，在求解 PDE 时，需要在复杂性分析中考虑离散化过程中引入的误差。通过引入解的精度和 f 的维数之间的依赖关系，它会改变可以获得的加速性质，正如我们将在第 IV 部分中看到的那样。
使用封闭式操作员网络（ICON）迈向大型科学学习模型
列表的19种类型问题，包括前进和逆ODE，PDE和均值场控制问题。用单个模型解决。培训：每种问题类型的1000个操作员，每个操作员有100个示例。测试：其他操作员，在提示中最多只有5个示例。7
课程与教学大纲
总课时：52 课程成果： CO1：应用矩阵理论和向量微积分的概念 CO2：开发求解微分方程的分析方法 CO3：应用有限差分和有限体积方法求解微分方程 CO4：在工程问题中实施分析和计算技术 矩阵的数学运算、线性方程组、一致性、向量空间、线性相关和独立性、基和维数、线性变换、投影、正交矩阵、正定矩阵、特征值和特征向量、矩阵的相似性、对角化、奇异值分解、矢量场、线积分。曲面积分、变量变换、格林定理、斯托克斯定理和散度定理 常微分方程 (ODE)、初值问题及其求解技术、二阶常微分方程的通解、齐次和非齐次情况、边界值问题、Sturm-Liouville 问题和 ODE 系统。偏微分方程 (PDE)、柯西问题、特征法、二阶 PDE 和分类、边界条件类型、热、波和拉普拉斯方程的公式和解。使用 MATLAB/Python 进行 ODE 和 PDE 的数值实现：ODE：初值问题：一阶和高阶方法、边界值问题、射击方法、数据拟合、最小二乘、标量传输方程的一阶和高阶数值方法、热、波和拉普拉斯方程的有限差分方法。与该项目相关的案例研究：地震波的声学模型、非均匀介质中的扩散、两个平板之间的流动发展、焊接问题、固体材料的热传导、扩散的相场解（Allen Cahn 1D 解）、具有 Lennard-Jones 势的两个或多个分子相互作用的解等。参考文献：[1] Lay, DC, Lay, SR 和 McDonald, JJ，2016 年，《线性代数及其应用》。Pearson，美国。[2] Kreyszig, E.，2011 年，《高等工程数学》，Wiley，印度。[3] Simmons, GF，2011 年，《微分方程及其应用和历史记录》，McGraw Hill，美国。[4] Sneddon，印第安纳州，2006 年，《偏微分方程元素》，多佛，美国。 [5] Rao, KS，2010 年，《偏微分方程简介》，Prentice-Hall，印度。[6] Butcher, JC，2003 年，《常微分方程的数值方法》，Wiley，美国。[7] Thomas, JW，2013 年，《数值偏微分方程：有限差分法》，Springer，瑞士。[8] Versteeg, HK 和 Malalasekera, W.，2007 年，《计算流体力学简介：有限体积》
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{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
Xin YuXin Yu
•视觉：图像分类，单视3D建模和自主驾驶（SLAM）•语言：语言生成和零拍的大型语言建模•科学的AI：用于物理模拟的数据驱动方法（替代模型，操作员学习，操作员学习），时间序列学习（时间序列学习）