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通过透视 - 中立结构
在标准量子力学中，参考帧被视为抽象实体。我们可以将它们视为理想化的，无限的质量子系统，它们与系统的其余部分脱钩。在本质上，所有参考框架都是通过受量子力学定律约束的有限质量系统实现的，必须包括在动力学演化中。基本的物理理论应该认真对待这一事实。在本文中，我们进一步开发了一种以对称为灵感的方法来描述量子参考框架的物理学。我们找到了一个统一的框架，使我们可以系统地得出广泛的视角描述及其之间的转换。使用三个自由粒子的翻译 - 不变玩具模型，我们发现相对坐标的引入导致具有两个非公开约束的哈密顿结构。可以说这种结构立即包含所有观察者，而冗余则阻止了立即进行操作解释。我们表明，在操作上含义的依赖性描述是由darboux坐标给出的，并给出了参考框架的转换对应于约束表面的重新分析。我们结论是通过构建量子透视性中性结构的结论，通过该结构，我们可以得出并改变依赖性描述而无需参考经典理论。除了物理发现外，这项工作还阐明了一流和第二类约束系统及其各自的量化过程的信息。
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。
通过...提高锂硫电池的高性能
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M.Sc.通过GAT-B（2024）的生物技术 印度技术学院印第安纳州 入学广告博士学位。程序中的程序 IITI/ACAD/PHD入学/2024-25 2024年4月18日，IIT Indore邀请了高度动机和以研究为导向的学生的申请 印度技术学院印第安纳州 印度技术学院印度课程和... 博士入学2024年春季
第10个标记表和证书；第12个标记表和证书；毕业标记表和证书； GAT-B等级卡； SC/ST/OBC证书（如果属于SC/ST/OBC类别）； pH候选人的医疗证明，证明了主管医疗机构签发的残疾的性质和百分比；照片;扫描签名申请门户门户网站：https：//gatb.iiti.ac.in/在线申请的最后日期：21-06-2024（星期五）申请费：申请流程期间不需要任何费用：也有机会追求硕士。+ PH.D.双学位课程，继续。M.Sc的转换请求至M.Sc. + PH.D.在评估了计划的第三学期结束时，将在评估有前途和激励PG学生的研究潜力之后考虑双重学位。 博士学位的确认。计划将获得成功合格的CSIR/UGC-JRF，DBT-JRF或同等奖学金。 联系人地址：pc-msc-bt@iiti.ac.in或hodbsbe@iiti.ac.in或dpgcbsbe@iiti@iiti.ac.in至M.Sc.+ PH.D.在评估了计划的第三学期结束时，将在评估有前途和激励PG学生的研究潜力之后考虑双重学位。博士学位的确认。计划将获得成功合格的CSIR/UGC-JRF，DBT-JRF或同等奖学金。联系人地址：pc-msc-bt@iiti.ac.in或hodbsbe@iiti.ac.in或dpgcbsbe@iiti@iiti.ac.in
通过纹理表征液晶
1曼彻斯特大学物理与天文学系，曼彻斯特牛津路，曼彻斯特，M139PL，英国关键字：两极分化显微镜，纹理，缺陷，沃罗诺伊模式，在本教程中的机器学习，我们将讨论一系列通过其纹理表征液晶阶段的方法。从极化显微镜开始，我们将显示从列表到近晶和软晶体的各种不同阶段的最特征性纹理，并解释了它们的某些特征性外观和缺陷[1]。同样，我们将很快引入手性，并证明新颖的阶段（例如蓝色相和晶粒边界阶段）如何出现新颖，不同的纹理和缺陷。说明我们如何验证某些液晶缺陷的结构[2,3]后，我们将与固态系统进行简短的比较，固态系统通常显示出与液晶相似的缺陷，但长度尺度非常不同。在这种情况下，还证明了许多液晶纹理实际上可以是通过一种称为伏诺伊图的相当普遍使用的算法而导致的，从而导致伏诺诺纹理[4,5]。终于，我们将探索现代机器学习算法（例如卷积网络和构成模型）的多远来表征液晶。将出现一系列示例，从涉及列相的简单过渡到涉及列非列，流体近晶和近晶型序列[6]甚至软晶体相的更复杂的场景。将讨论机器学习的优势和缺点，也可以看到陷阱以避免[8]。__________________________此外，用副晶体，铁电，铁 - 和抗抗逆逆异性阶段的手性液晶中的完整相位序列将通过机器学习证明是可以预测的[7]。
通过重写（长版）线性化
自从教会和简便的开拓性贡献以来，对证明理论，类型系统和λ钙库的研究已经产生了多种逻辑和计算形式主义，可以代表证明和计划，在这些形式上可以代表削减或通过重新构建的范围来代表削减的过程，从而可以在范围内进行临时，从而在范围内进行范围的范围，从而在范围内进行构成，从而在范围内进行构成，并且可以在范围内进行构成，从而在范围内进行构成，并且会在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降级，并且可以在范围内（范围）进行（范围内）。例如，[20]，[28]，[34]，[36]）。所考虑的系统通常非常表现力，这就是为什么上述归一化属性在逻辑上变得不平凡，并且几乎无法进行组合。自八十年代中期以来，上面概述的情况已经以某种方式发生了变化：线性逻辑的出现[21]允许填充结构归因于基础计算过程。通过识别结构性逻辑规则，并在特定的收缩中，作为标准化结果中的瓶颈，线性逻辑引起了证明和类型系统的引入，其中结构规则受到严格限制或根本不允许。因此，可以通过纯粹的组合方式证明归一化属性：重写和切割的效果严格降低了手头物体的大小。在定量系统中，定性系统中存在一个有限的方面，这使得它们特别适合于复杂性类的表征，并且通常认为对资源使用的使用是必要的。证明或程序，这种系统，我们将其称为定量性 - 仅仅是为了将它们与上一段中我们提到的某种定性系统区分开 - 不仅包括乘法线性逻辑[11]，[21]，[11]，[21]，而且还包括非目标交点类型[12]，[12]，[19]，[19]，这些extirtions [19]，这些类型基于某些类型，以及某些类型[8]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[19]所谓的光逻辑[22]，[23]，[27]。