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EZ-VAC™真空歧管
产品设置EZ-VAC TM真空歧管仅用于Zymo研究产品。与其他产品/化学物质一起使用可能会导致人身伤害或财产损失。请参阅套件的说明手册，以获取有关兼容性和处理真空歧管的更多信息。1。从包装中删除EZ-VAC真空TM歧管，单向Luer-Lock Stopcocks和Neoderene Spotper，并检查是否损坏。如果出现任何裂缝，请勿使用。2。将氯丁橡胶塞子插入位于EZ-VAC TM真空歧管1端的孔中。3。将单向Luer-Lock Stopcock牢固地连接到位于EZ-VAC™真空歧管顶部的所有20个歧管连接器上，通过将秒钟的衣领拧到歧管连接器2上。将每个手柄转到水平位置，关闭所有止损。4。将真空软管连接到位于EZ-VAC™真空歧管3端的黑色软管连接器。5。将真空软管连接到真空源4。您的EZ-VAC™真空歧管现在可以使用。
在 Bures-Wasserstein 流形上取平均值：维度——……
我们研究了用于计算高斯分布重心的关于最优传输度量的一阶优化算法。尽管目标是测地非凸的，但黎曼 GD 经验上收敛速度很快，实际上比欧几里德 GD 和 SDP 求解器等现成方法更快。这与黎曼 GD 最著名的理论结果形成了鲜明对比，后者与维度呈指数相关。在这项工作中，我们在辅助函数上证明了新的测地凸性结果；这为黎曼 GD 迭代提供了强大的控制，最终产生了无维度的收敛速度。我们的技术还可以分析两个相关的平均概念，即熵正则化的重心和几何中位数，为这些问题的黎曼 GD 提供了第一个收敛保证。
基于内核的非线性流形学习
基于内核的非线性流形学习，用于基于脑电图的功能连通性分析和渠道选择，并应用于阿尔茨海默氏病Gunawardena，R.，Sarrigiannis，P。G.，Blackburn，D。J.＆he，F。出版了PDF，存放在考文垂大学的存储库原始引用：Gunawardena，R，R，Sarrigiannis，PG，Blackburn，DJ＆HE，F 2023，'基于内核的非线性流动性学习，用于EEG基于EEG的功能连接分析，并适用于Alzheimer's Disean's Neurosience，Neurosience，vol，vol。523，pp。140-156。 https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 doi 10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 ISSN 0306-4522 ESSN ESSN 1873-7544出版商：Elsevier出版商：Elsevier：Elsevier这是CC BID-NC-ND-NC-ND DD（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
M-1 歧管压力操作和安装说明
�������������� �������������� � �������������������������������������������������������������������������������������� � 重要信息和初步检查： ............................................................................. 4 布置圆形连接器： ............................................................................................. 5 布置电源线和接地线： ............................................................................................. 5 布置背光线： ............................................................................................. 5 布置（可选）外部警告控制线： ............................................................. 6 在面板中安装仪器： ......................................................................................... 6 将圆形连接器连接到仪器： ............................................................. 6 连接歧管压力管线： ............................................................................. 6 检查仪器操作： ............................................................................................. 7
歧管压力 (M-1) - 操作和安装说明
如果您认为阅读本手册并不重要，那您就错了！如果您认为阅读本手册并不重要，那您就错了！如果您认为阅读本手册并不重要，那您就错了！如果您认为阅读本手册并不重要，那您就错了！本手册 本手册 本手册 本手册包含可能影响您飞行安全的重要安装信息。包含可能影响您飞行安全的重要安装信息。包含可能影响您飞行安全的重要安装信息。包含可能影响您飞行安全的重要安装信息。包含可能影响您飞行安全的重要安装信息。您制作、延迟您的安装或影响您的仪器的运行。您制作、延迟您的安装或影响您的仪器的运行。您制作、延迟您的安装或影响您的仪器的运行。您制作、延迟您的安装或影响您的仪器的运行。在安装仪器之前，您必须必须必须必须必须阅读本手册。在安装仪器之前，请阅读本手册。在安装仪器之前，请阅读本手册。在安装仪器之前，请阅读本手册。在安装仪器之前，请阅读本手册。
MAtt：用于脑电图解码的流形注意力网络
脑电图 (EEG) 信号的识别严重影响非侵入式脑机接口 (BCI) 的效率。虽然基于深度学习 (DL) 的 EEG 解码器的最新进展提供了改进的性能，但几何学习 (GL) 的发展因其在解码噪声 EEG 数据方面提供出色的鲁棒性而备受关注。然而，缺乏关于深度神经网络 (DNN) 和几何学习在 EEG 解码中的合并使用的研究。我们在此提出了一种流形注意力网络 (mAtt)，这是一种基于几何深度学习 (GDL) 的新型模型，具有流形注意力机制，可在黎曼对称正定 (SPD) 流形上完全表征 EEG 数据的时空表示。在时间同步和异步 EEG 数据集上对所提出的 MAtt 的评估表明，它优于其他领先的 DL 方法用于一般 EEG 解码。此外，模型解释分析揭示了 MAtt 捕捉信息性 EEG 特征和处理大脑动态非平稳性的能力。
信号分类的Grasmmannian歧管自我注意网络
在人工智能社区中，在使用深度学习技术编码序列数据中取得了显着的进步。从未有过，如何有效地从通道维度挖掘有用的信息仍然是一个主要的挑战，因为这些特征具有子序列结构。线性子空间是格拉曼尼亚歧管的基本元素，已被证明是统计代表中的效率流形特征描述符。此外，欧几里得的自我关注机制在捕获数据的长期关系方面已显示出巨大的成功。受这些事实的启发，我们将自我注意力的机械主义扩展到了格拉斯曼尼亚的歧管。我们的框架可以有效地表征格拉曼尼亚歧管中编码的顺序数据的空间波动。在三个基准测试数据集（无人机识别数据集和两个EEG信号分类数据集）上进行了广泛的实验结果，证明了我们方法的优越性，而不是最先进的。可以在https://github.com/chenhu-ml/gdlnet上找到这项工作的代码和支持材料。