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具有三腿带状线谐振器的六边形电路 QED 晶格中的量子几何
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基于图的扩散模型，用于使用不规则几何量的热量量表中的快速淋浴模型
仿真在解释大型强子对撞机（LHC）实验的碰撞数据以及与理论预测的测试对齐中起着至关重要的作用。在模拟碰撞数据中所带来的独特挑战，包括高维特征空间和缺乏可拖动的可能性模型，启发了一系列深度学习解决方案[1,2]。特别是，对于模拟检测器中的粒子相互作用，核心挑战是有限的计算资源，以对热量计中的粒子阵雨建模所需的极端细节主导。在这里，基于Geant 4 [3 - 5]的蒙特卡洛模拟的传统方法是强大但资源高度的 - 占据了地图集模拟链中最大的时间[6]。在未来的高光度LHC运行中，热量计模拟将需要应对更高的数据速率，从而可能成为物理分析的限制因素，而在该领域没有显着进展[7]。为了大大加快热量计模拟的速度，已经采取了许多努力。虽然快速的淋浴模型已成功部署在LHC实验[8,9]中，但准确性却有限。最近，深层生成模型的出现导致了它们的广泛流行和解决这项任务的潜力。应用于量热计的第一个生成模型
通过熔池监测进行焊珠几何形状预测的数据驱动方法
在增材制造领域，选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征，迫切需要推进实时过程监控和控制，以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明，支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案，因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能，以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明，使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高，平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]
基于物理的几何、网格和归因建模...
什么需要（我和e效？•几何修复/清洁 - •de-decoring（对物理学的几何形状不适合物理b）•缺乏自动射击（在网状网络中且稳健性（全 - hex，复杂的边界层）•auribu•auribu（on，mul（mul）（pemmota progena（ -
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。”
2024年4月的拉丁美洲全球供应链的新几何形状
本文评估了拉丁美洲和加勒比海（LAC）的准备，以利用全球价值链（GVC）的潜在变化。我们首先要解开和研究全球贸易和投资流动变化的主要驱动力，重点是技术，可持续性和地缘政治。在每个领域，本文在GVC的背景下分析了对投资和采购决策的可能影响，并确定了几个渠道，每个渠道将来可能会塑造GVC。该讨论强调了各种各样的影响，在某些情况下，对全球贸易产生了反击的影响，这增加了现有的关于脱脂或近乎新闻的辩论的细微差别。利用这个概念框架，我们为GVC参与制定了一套新的准备指标，并将LAC的绩效与东南亚国家（ASEAN）的经济合作与发展组织（OECD）和东南亚国家协会进行了比较。该地区落后于技术相关的指标，但似乎有能力利用可持续性和地缘政治驱动因素。
非绝热非热系统的“浆果阶段”分析如何反映其几何形状
一个人可以使用描述性命名法（例如“量子波方程”）或同名命名法（对于同一示例，“schrödinger方程”）。后者更好地融入了讲故事的方法，尽管必须始终在某个地方提供描述！在这里，为了方便“热力学III几何”特刊的读者，我们欣赏了有关各种复杂系统的“浆果阶段”分析的非常大的文献。这不是特刊的编辑摘要，而是试图将与特殊问题相关的技术领域连接起来，目前几乎完全断开了连接。特别是，一组工人解决了“定量的几何热力学”，因此[1]，另一个工人解决了光学系统[2]，而另一批则解决了快速/慢速动态系统[3]。令人惊讶的是，这些都是正式相关的，在这里，我们希望给出某种连贯的概述，尤其是这些领域，尤其是这些关系。在这个通用场中进行了多少工作是非凡的，因此此“审查”只是指示。它强调并不详尽。如Gu等人。[4]指出，“当经典或量子系统经历其参数空间缓慢变化控制的环状进化时，它获得了一种拓扑相位因子，称为几何或浆果阶段，这揭示了量子力学中的量规结构”。“ Hannay的角度”是此额外量子相[5]的经典对应物，从旋转顶部的优雅处理中可以清楚地看出[6]。[8]，也有助于总结了该领域）。量子几何阶段和经典的Hannay角度确实密切相关，这是通过最近的工作确认的断言[7]。aharonov – bohm效应（由零幅度的字段引起的波函数相移的奇怪现象）到目前为止已经进行了充分的研究。甚至被认为是对重力场的物质波的适当时机的相移（参见Oversstreet等人。这种相移被称为“浆果”，1984 [2]或“几何阶段”之后的“浆果阶段”（使用Berry首选的描述性命名法，他指出了包括Pancharatnam在内的许多杰出贡献者，包括Pancharatnam [9]）。Berry最初对绝热系统进行了处理，但后来意识到对非绝热情况的概括是“直接的” [10]。这也用摩尔[11]优雅地解释了Floquet定理（固态物理学家称为Bloch定理）。摩尔指出，“浆果阶段”也被称为“ aharonov – anandan阶段”，因为他们的治疗实际上是去除绝热限制的第一个[12]，尽管似乎（非绝热）Aharonov – Aharonov – Anandan阶段可能与（Adibiabatic）
提取橙子果皮的几何形状和拓扑结构以设计仿生能量吸收材料
由于进化，许多生物材料已经发展出不规则结构，从而具有出色的机械性能，例如高刚度重量比和良好的能量吸收。然而，在合成材料中复制这些不规则的生物结构仍然是一个复杂的设计和制造挑战。这里介绍了一种仿生材料设计方法，该方法将不规则结构描述为构建块（也称为瓷砖）和连接它们的规则的网络。合成材料不是一对一复制生物结构，而是以与生物材料相同的瓷砖分布和连接规则生成，并且结果表明这些等效材料具有与生物材料相似的结构与性能关系。为了演示该方法，研究了橙子的果皮，橙子是柑橘家族的一员，以其保护性和吸收能量的能力而闻名。聚合物样品在准静态和动态压缩下生成并表征，并显示出空间变化的刚度和良好的能量吸收，如生物材料中所见。通过量化哪些图块和连接规则在响应负载时局部变形，还可以确定如何在空间上控制刚度和能量吸收。
飞机的几何形状和推进架构可视化未来飞机尺寸工具（快速）
未来的飞机尺寸工具（FAST）是密歇根大学为早期概念飞机设计开发的基于MATLAB的开源软件。快速通过新颖的推进系统来促进传统和高级飞机配置的设计和分析，从而基于特定要求，所需的技术目标以及系统级别的目标来实现初步尺寸和性能评估。它已被用于NASA的电气化飞机推进和电气化动力总成飞行演示项目，以评估新型飞机概念，包括电气化商用货轮（notionility lockheed Martin LM-100J）和NASA的亚音速单单船尾发动机配置。本文介绍了快速的可视化软件包的开发，从而满足了整个尺寸过程中飞机设计的视觉表示的需求。集成的软件包提供了飞机外模线和推进架构的示意图的可视化。用户可以创建自定义的飞机几何形状或使用快速可用的预设。此外，随着飞机尺寸的过程的进行，可视化软件包会动态更新飞机的形状和尺寸，从而通过使设计师能够在早期设计阶段有效地可视化和完善其飞机概念来快速增强飞机。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。