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设计富有同情心的框架
核心引擎是一个深度学习框架，它能够分析数据并形成概念。神经网络的不同隐藏层将代表概念。例如，深度学习框架分析来自摆动钟摆的数据。它将构建该数据的内部模型表示并发现像振荡周期这样的不变量（图 2）[1]。深度学习框架还将分析这些数据并形成钟摆周期的概念。这还将通过人类输入关于该概念实际含义的信息以及通过解析来自开源知识语料库（如维基百科）的相应定义来强化（如图 2 所示）。我们假设这些机器将这些不同的信息源连接得越多并形成概念，
引用Zainab N. Mutashar和Sura N. Taraad（2025）。各向异性超材料对圆柱波
超材料是人为设计的材料，旨在具有天然材料中未发现的电磁场的性质。各向异性超材料的电磁特性取决于方向，这为它们提供了控制传统材料无法控制波动的能力。这些属性就像在大规模影响波传播的超材料元件之间的复杂相互作用，例如分散，衰减和波浪的极化[6]。各向异性超材料由定向电导率，渗透率和介电量张量定义。与典型的各向同性材料不同，这些参数不是不变的；相反，它们是方向依赖性的，因此导致材料内部的波浪行为复杂。上述特征可以由张量表示，张量概述了多维材料波相互作用[7]。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
![arxiv：2406.04416v1 [cond-mat.str-el] 2024年6月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f22194567a0205d4e624405ada910e0e2c305c4f.webp)
arxiv：2406.04416v1 [cond-mat.str-el] 2024年6月6日
我们分析了具有自由度和山谷自由度的2D费米斯系统的最有序状态的过渡。我们表明，对于一系列旋转不变的分散体，订购过渡是高度非常规的：相关的敏感性在过渡时差异（或几乎分歧），但在其下方，系统不连续地跳入完全极化的状态。我们分析了纵向和横向集体模式在过渡上方和下方的不同参数方案中的分散。此外，我们考虑在具有完整SU（4）对称性的系统中订购，并表明有一系列不连续的过渡到一组状态，其中包括四分之一米，半米和四分之三的金属。我们将结果与偏置双层和三层石墨烯的数据进行了比较。
3.1 光速对所有观察者来说都是 c 3.2 后果 I
在接下来的几周里，我们将要学习的大部分内容将归结为对爱因斯坦假设的后果的详细研究，即所有观察者都测量出光速为 c 。因此，光速是一个不变量——对于所有观察者、所有参考系来说，它都是相同的。希望您在本学期的课程中能够意识到，不变量非常有用：我们可以利用它们对于所有观察者都相同的事实来促进我们想要执行的许多分析。光速的不变性告诉我们，光在单位时间内传播的距离对于所有观察者来说都是相同的。在伽利略变换中，我们看到位移，以及事件之间的距离，会根据帧而变化。因此，速度（单位时间的距离）也必须变化。因此，伽利略变换与光速对于所有观察者都相同的观点不一致：必须对其进行修正。如果位移随观察者的坐标系而变化，而某物的速度不变，那么我们必须发现时间间隔随坐标系而变化。只有允许时间间隔随坐标系而变化，速度（单位时间间隔的位移间隔）才能保持不变。但值得注意的是，伽利略变换在许多情况下都非常有效，因此它近似正确。我们的“广义”变换定律必须在某些适当的极限下与伽利略定律一致。另外：光速的不变性也意味着它可以作为计量标准的一个很好的基础。这就是为什么我们取 c 正好是 2.99792458 × 108 米/秒。然后我们将米确定为光在 1/（2.99792458 × 108）秒内传播的距离。原子物理学技术教会我们如何非常精确地测量时间间隔，因此这是一种利用仪表来充分利用我们最擅长的测量方法。
Louis H. Kauffman 的出版物
Louis H. Kauffman 的出版物 1. 论文 当外壳具有可变折射率时，两个同心球体的电磁波散射。（与 M. Kerker 和 W. Farone 合作），美国光学学会杂志。56（1966 年），1053-1056。 循环分支覆盖和 $0(n)$-流形。第二届紧变换群会议论文集（马萨诸塞大学，阿默斯特，马萨诸塞州，1971 年），第一部分，第 416--429 页。 数学讲义，第 298 卷，Springer，柏林，1972 年。 链接一致性的不变量。弗吉尼亚理工学院和州立大学拓扑学会议论文集，由 Raymond R. Dickman Jr. 和 Peter Fletcher 编辑，数学讲义，第 298 卷375，Springer Verlag，柏林，1973，第 153-157 页。链接流形和周期性。美国数学会刊 79（1973），570-573。链接流形。密歇根数学杂志 21（1974），33-44。分支覆盖、开卷和结点周期性。拓扑学 13（1974），143-160。结点的乘积。美国数学会刊 80（1974），1104-1107。链接一致性的不变量。拓扑学会议（弗吉尼亚理工学院和州立大学，弗吉尼亚州布莱克斯堡，1973），第 153-157 页。数学讲义，第 10 卷375，Springer，柏林，1974。分支循环覆盖的周期性。（与 Alan Durfee 合作）数学年鉴 218（1975），第 2 期，157-174。链接的签名。（与 L. Taylor 合作）Trans. Amer. Math. Soc. 216（1976），351-365。环面和环面结的微分几何。（与 Steve Jordan 合作）Delta (Waukesha) 6（1976），第 1 期，1-15。一个中心示例研讨会。（与 Steve Jordan 合作）Internat. J. Math. Ed. Sci. Tech. 7（1976），351-365。浸入和模 2 二次型。（与 Tom Banchoff 合作）Amer. Math. Monthly 84
为什么重力是非Quantum
摘要：Niels Bohr的综合分析表明，经典世界是不可从量子力学衍生的必要的其他独立概念结构。测量结果必须始终经过经典表达。此外，线性“逆转”或任何其他单一线性模型/解释都不能导致观察到的非线性经典物理学。正如我们将看到的，构成一般相对性动态非线性时空的不变客观经典事件是这种经典结构。因此，需要经典的重力才能使许多相互不兼容的可能性成为观察到的非线性世界的具体现实的抽象和正式，完美的量子机械永恒的共存。这也意味着“量子重力”是伪造问题，一个幻影，“量子时空”的矛盾。
![arXiv:2002.12887v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\266fcfc90101fc10fe1a8b82fd7ef6ff26d4692f.webp)
arXiv:2002.12887v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 9 日
摘要：借助量子信息论中的技术，我们开发了一种方法，可以系统地获得多个矩阵变量中的算子不等式和恒等式。它们采用迹多项式的形式：涉及矩阵单项式 X α 1 ··· X α r 及其迹 tr ( X α 1 ··· X α r ) 的多项式表达式。我们的方法依赖于将对称群在张量积空间上的作用转化为矩阵乘法。因此，我们将极化的凯莱-汉密尔顿恒等式扩展为正锥上的算子不等式，用 Werner 状态见证来表征多线性等变正映射集，并在张量积空间上构造置换多项式和张量多项式恒等式。我们给出了与量子信息论和不变理论中的概念的联系。
逆向工程视觉智能的起源
第二个发现领域是，新生儿的大脑需要特定类型的训练数据才能发展出不变的物体识别能力；即自然视觉环境的经验（Wood，2016；Wood & Wood，2016；2018；Wood、Prasad、Goldman & Wood，2016）。为了正确学习，新生小鸡需要输入随时间缓慢而平稳变化的物体视图，这些视图遵循现实世界中物体的时空属性。如果没有缓慢而平稳的视觉输入，小鸡就会建立“不正确”的物体表征，而这些表征无法在新的观看情况下推广。因此，新生儿的大脑通过利用来自自然视觉环境的缓慢而平稳的输入来学习观察——这是计算神经科学中无监督时间学习模型的一个关键预测。
凝聚态系统变分量子电路深度的缩放
我们对基于有限深度量子电路编码局部哈密顿量的基态的变分量子特征值求解器的精度进行了基准测试。我们表明，在有间隙相中，精度随着电路深度的增加而呈指数提高。当尝试编码共形不变哈密顿量的基态时，我们观察到两种状态。有限深度状态，其中精度随着层数的增加而缓慢提高；有限尺寸状态，其中精度再次呈指数提高。两种状态之间的交叉发生在临界层数处，其值随着系统尺寸线性增加。我们在比较不同的变分假设及其描述临界基态的有效性的背景下讨论了这些观察结果的含义。