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生成建模的微分几何形状
我的一位前教授曾经将一本关于差异几何学的流行教科书描述为“厕所阅读”。诚然，他使用了更多粗略的术语。此描述意味着文字很容易访问，以至于他可以在经常浴室时阅读这本书。该描述并不意味着称赞。。。这本简短的书旨在是“厕所阅读”。差异几何形状经常被抽象地呈现，而驱动直觉隐藏得很好。相反，我试图使此文本尽可能容易地消化。。。也就是说，我认为您在机器学习和与此领域相关的标准数学工具方面具有一定的经验。也就是说，您应该熟悉基本演算，线性代数和概率理论。
多指MOSFET几何形状对RF电路的电性能的影响
摘要 - 低成本，低功率和高效率集成系统的需求增加使设计射频（RF）模拟电路变得更加复杂。使用多指MOSFET是一种优化电路性能的有吸引力的技术。与单指MOSFET相比，它降低了硅区域，门电阻和寄生电容，这主要影响高频和噪声性能。但是，选择最佳手指数量仍然是一个具有挑战性的问题。本文研究了手指的数量（NF）对晶体管参数的影响，并评估其对RF收发器中多个关键功能的影响。该研究专门关注NF的函数，该研究在130 nm CMOS技术中实施的民用RF电路的性能。首先，提出了差异RF带通滤波器的设计。结果表明，使用多指MOSFET会导致芯片面积减少66.5％，功率消耗量增加了15％，而噪声图则减少了43％，与常规方法相比，线性性和频率范围的改善。然后，根据NF的不同配置，已经设计了一种在2.4 GHz左右运行的无电感LC-VCO和LNA。获得的结果通过应用多手指优化显示了该区域，功率增益，频率和噪声性能的改善，并表明保持NF的增加可以降低稳定性，线性和功耗。还通过蒙特卡洛模拟测试了所提出的电路，从而证实了它们的稳健性和不匹配变化。不同提议的电路和NF配置之间的详细分析比较证明，当NF较低时，MF技术是可靠的。
DNA合成的空间映射揭示了人类复制纳米结构的动力学和几何形状
†这些作者同样贡献了 *对应：bennie.lemmens@ki.se摘要DNA复制对于生活至关重要，并确保了遗传信息的准确传播，这在癌症发育和化学疗法中受到了严重干扰。虽然DNA复制在时间和空间中受到严格控制，但缺乏可视化和量化3D人类细胞内复制动力学的方法。在这里，我们引入了3D空间测定，以进行复制动力学（3D Spark），这是一种实现DNA合成动力学的纳米级分析的方法。3D Spark与超分辨率显微镜相结合，以检测，分类和量化单细胞中的复制纳米结构。通过将免疫荧光技术与基于化学的新生DNA标记和荧光核苷酸衍生物转染的转染相结合，我们绘制了与已建立的复制蛋白，局部RNA-蛋白辅助蛋白或大型亚核域相关的多色DNA合成事件。我们证明了化学治疗，CDC6癌基因表达和染色质组织者RIF1的尺寸，相对丰度和空间排列的定量变化。3D Spark的灵活性，精度和模块化设计有助于弥合空间细胞生物学，基因组学和基于2D纤维的健康和疾病的复制研究。引言DNA复制是一个基本的生物学过程，对于细胞增殖，基因组稳定性和整体生物体健康至关重要。它确保每个细胞周期一次完全，准确地重复基因组，并遵循定义的时间和空间顺序，称为复制时序（RT）程序。该程序在脊椎动物物种中是高度保守的（Masai和Foiani，2017年），并引起在早期，中期和晚期S-相细胞中观察到的特征复制焦点模式
物理学家揭示平面交变磁体中量子几何引起的非线性传输
“因此，据我们所知，它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外，我们表明，由于这些材料中的自旋分裂较大，这种响应非常大。此外，交替磁体的弱自旋轨道耦合（与磁交换项相比）也出现在其非线性响应中，为这类新材料提供了一种新颖的传输特性，而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
物理学家首次测量量子几何
麻省理工学院的物理学家及其同事首次在量子层面测量了固体中电子的几何形状。科学家早就知道如何测量晶体材料中电子的能量和速度，但到目前为止，这些系统的量子几何形状只能从理论上推断，有时甚至根本无法推断。
同轴线激光增材制造工艺参数和头部方向对焊珠几何形状的影响
摘要。在金属材料的定向能量沉积 (DED) 工艺中，线激光增材制造 (WLAM) 的特点是使用激光束熔化金属线并产生焊珠。重叠焊珠的连续沉积产生体积以获得零件。因此，控制焊珠的几何形状对于增材制造工艺至关重要。一些研究工作已经研究了这些几何形状以及主要制造参数对其尺寸的影响，但很少有研究进料方向或线角度的影响。此外，所有关于线角度的研究都是在横向进料和恒定激光方向下进行的。本文重点研究了同轴线进料的沉积头方向对焊珠几何形状的影响，其中有 3 束激光。以相对于水平基板的不同方向进行实验，并使用光学仪器测量外部轮廓，以提取平均轮廓和特征尺寸。结果表明，头部绕其轴线旋转和横向倾斜会影响焊珠的高度、宽度和不对称性。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
线弧增材制造中焊道几何形状和操作条件确定方法
摘要。使用定向能量沉积 (DED) 工艺（例如电弧增材制造 (WAAM)）制造零件时，需要确定沉积路径和操作参数（送丝速度、焊枪速度、能量）。虽然操作参数会影响制造的焊珠的几何形状，但沉积轨迹会影响这些焊珠排列以填充目标形状的方式。焊珠几何形状对热条件（难以准确管理）的强烈依赖性使得选择适当的参数变得复杂。可以通过多种方式解决该问题，本文提出了一种根据零件的当前状态（模拟或测量）和制造或几何约束确定轨迹和操作参数的方法。提出的方法分为两个阶段：
数据领导者的生成ai
计算几何形状已演变成公认的学科，自1970年代后期从算法设计和分析中出现以来，其期刊，会议和活跃的研究人员。该领域的成功可以归因于问题和解决方案的美，以及众多的应用程序域，例如计算机图形，GIS，机器人技术以及几何算法起着基本作用的其他应用程序。许多几何问题的早期算法解决方案要么很慢，要么难以理解和实施。然而，近年来已经看到了改进和简化这些方法的新算法技术的发展。本教科书旨在使大量受众访问现代算法解决方案。每章从应用程序域中出现的问题开始，然后将其转化为使用计算几何技术的纯几何形状。本书涵盖了计算几何学的各种主题，但重点不是提供对应用程序域的全面覆盖。相反，它是读者的动机，并旨在使他们有效地解决几何问题所需的知识。所提供的解决方案通常很简单且易于理解，即使它们可能不是最有效的解决方案。本书还采用各种各样的技术，例如分裂和征服和平面扫描方法。我们选择不涵盖解决问题的所有可能变化，而是专注于在计算几何学中引入主要概念，为进一步的探索提供了坚实的基础。每章以一个名为“注释和评论”的部分结束，该部分总结了呈现的结果的起源，并提供了其他见解，参考和练习建议。这些部分可以跳过，但包含有价值的信息，以寻求更深入的理解。本书提供了一系列练习，从对理解的简单检查到基于所涵盖材料的更复杂的问题。它是为算法设计和数据结构的基础知识而设计的，专为计算机科学和工程学的高级本科或低级研究生课程。不需要几何学知识，并且基本概率理论用于分析随机算法。第三版包括有关Voronoi图和现实输入模型的新部分，使其成为自学或课堂使用的综合资源。此外，CGAL软件项目还提供开源C ++库，可提供有效的几何算法，适用于各种应用，例如地理信息系统，计算机辅助设计和医学成像。已由以其商业产品闻名的公司获得了许可协议。
学习塑造前额叶皮层中的神经几何形状
6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。。6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。他不仅是一个有价值的同事，而且是我们许多人的朋友和导师。他的出色思想和有见地的贡献将被非常怀念。摘要。神经表示的几何形状与正在执行的任务之间的关系是神经科学1-6中的一个核心问题。灵长类动物的前额叶皮层（PFC）是在这方面的询问的主要重点，因为在不同的条件下，PFC可以用依赖过去经验7-13或经验的几何形状编码信息，或者是经验的3,14-16。一个假设是，PFC表示应从学习4,17,18的形式发展，从支持对所有可能的任务规则进行探索的格式到最小化任务 - iRrelevant特征的编码4,17,18的格式，并支持普遍性7,8。在这里，我们通过从头开始学习新规则（“ XOR规则”）时从PFC记录神经活动来测试这个想法。我们表明，PFC表示从高维，非线性和随机混合到低维和规则选择性的发展，与受约束优化的神经网络的预测一致。我们还发现，这种低维表示有助于将XOR规则概括为新的刺激集。这些结果表明，可以通过考虑在不同的学习阶段对这些表示形式的适应来调整以前对PFC表示形式的相互冲突。1a，低维）13。两个看似差异的说法表明，PFC神经活动应追踪低8-13,19或高维3,14-16的环境表示。传统上，有人提出PFC细胞适应了与任务相关的信息，从而导致低维神经活动13。这会导致人口显示结构化的选择性模式，如认知任务训练后通常观察到的那样（图一个对比的假设表明，PFC可能依赖于任务特征的高维，非线性混合表示