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由罕见的远程连接塑造的大脑动力学
抽象的基本拓扑原理是容器总是塑造内容。在神经科学中，这转化为大脑解剖学如何塑造脑动力学。从神经解剖学中，可以通过局部连通性近似哺乳动物大脑的拓扑结构，该连通性通过指数距离规则（EDR）准确地描述。皮质的紧凑，折叠的几何形状是由这种局部连接形成的，几何谐波模式可以重建许多功能动力学。然而，这忽略了罕见的远程皮质连接的基本作用，这对于改善哺乳动物大脑的信息处理至关重要，但没有被局部皮质折叠和几何形状捕获。与几何和EDR表示相比，在捕获功能动力学（特别是远程功能连接性和任务诱发的大脑活动）中，在捕获功能动力学（特别是远程功能连接性和任务诱发的大脑活动）中，谐波模式与EDR（EDR+LR）相比，谐波模式的优越性与几何和EDR表示相比。重要的是，动力学的编排是由更有效的流形执行的，由低数量的EDR+LR模式组成。我们的结果表明，罕见的远程连通性通过基本EDR+LR模式形状的低维歧管捕获功能性脑活动的复杂性。
强化学习解码器容忍故障量子计算
张量网络方法已从基于基于基质产物状态的变异技术进行了发展，能够计算一维冷凝的晶格模型的特性到源自更精致状态的方法，例如旨在模拟二维模型物理学的预测纠缠对状态。在这项工作中，我们提倡范式，即对于二维费米子模型，矩阵 - 产品态仍然适用于比直接嵌入一维系统允许的明显更高的精度水平。为此，我们利用了费米子模式转换的方案，并克服了一维嵌入需要是局部的偏见。这种方法认真对待洞察力，即对矩阵态的多种形式和模式转换的单一多种流形，可以更准确地捕获自然相关结构。通过证明新兴模式中残留的低水平纠缠水平，我们表明矩阵态可以很好地描述基态。通过研究晶格尺寸的无旋转费用的相变高达10×10，该方法的功率被例证了。
群作用和单调量子度量张量
作用 β 在 S 上是传递的，并将其变成齐次流形[2-5]。因此，U(H) 正则作用的基本向量场形成 GL(H) 作用的基本向量场代数的李子代数。[6] 证明了，为了描述 β 的基本向量场，只需考虑 U(H) 在 S(H) 上的正则作用的基本向量场以及与期望值函数 la(ρ)=Tr(aρ) 相关的梯度向量场，其中 a 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 中的任意自伴元素，借助于所谓的 Bures-Helstrom 度量张量 [7-12]。这个例子提供了酉群 U(H)、S(H) 的 GL(H) - 齐次流形结构、Bures–Helstrom 度量张量和期望值函数之间的意外联系。然而，这并不是单调度量张量与一般线性群 GL(H) “相互作用”的唯一例子。事实上，在 [6] 中，还证明了 U(H) 正则作用的基本向量场以及与期望值函数相关的梯度向量场通过 Wigner–Yanase 度量
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
ECE 2231b：电子产品简介 - 西方工程
日历描述本课程是对现代计算机辅助设计（CAD）技术在物理对象中生成3D数字模型中使用的介绍。主题包括触点和非接触数据采集技术，数据类型和交换格式以及高级可视化和表面技术。课程信息讲师：Pawel kurowski教授电子邮件：pkurows@uwo.ca讲座：请参阅草案我的时间表先决条件2259A/b或MSE 2202A/B认证单位工程学工程学70％物理对象的逆向工程简介•有关反向工程的历史笔记（RE）•RE Process 2。数据采集技术•RE技术分类•非接触技术：激光扫描，CT/MRI•接触技术：坐标测量机（CMM）•破坏性技术•涉及RE 3的案例研究。数据类型和数据交换格式•非参数数据格式：点云，多边形网格•参数数据格式（B-REP/NURBS）•多边形与参数数据•数据交换操作•缓解数据交换错误4。参数数据重建•非参数到参数数据转换•计算机图形和CAD的图形输出•建模策略：基于历史记录和直接的直接•歧管和非Manifold模型•表面操作和功能性和功能性•表面质量分析； A类表面•A类表面的工业应用•参数数据重建的准确性5。加法制造
EE4146：数据工程和机器学习
新兴的机器学习技术介绍机器学习技术：统计方法，例如判别分析和主要成分分析；有监督的学习，例如天真的贝叶斯分类器，K最近的邻居和神经网络；无监督的学习方法，例如自组织图和聚类；高维降低，例如线性判别分析（LDA），多种多样学习和特征选择方法；诊断分析和实际案例研究。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
媒体发行 - Ruh通过切换一氧化二氮的递送
RUH通过简单的转换转换为使用便携式气体罐减少了2％的碳排放，将我们的N2O使用从200万升至每年的13,500升减少到皇家联合医院的员工LED项目，BATH为整个医院造成了巨大的可持续性对整个氧化型的影响，这使该公司的巨大的可持续性为其造成了巨大的贡献。
2003 年 9 月 24 日事故最终报告
图表清单 图 1. 跑道上的轮胎痕迹 12 图 2. 飞机被机场边界围栏阻挡 13 图 3. 被围栏阻挡的飞机的特写视图 13 图 4. 前轮转向系统 – 组件位置 15 图 5. 前轮转向系统 – 框图 16 图 6. 转向手柄命令 17 图 7. NLG 接近开关 18 图 8. 液压示意图 20 图 9. EHSV 横截面 20 图 10. 过滤器孔横截面 21 图 11. 前轮转向系统 – 电动操作。 24 图 12. 线束连接 27 图 13. 位于前起落架上的反馈装置 29 图 14. 反馈装置的横截面 29 图 15. 液压歧管组件 31 图 16. NW 转向液压歧管 SN 0096 31 图 17. 显示污染位置的液压示意图 32 图 18. 过滤器孔横截面 33 图 19. C1 孔口塞 33 图 20. C1 过滤器密封 34 图 21. 电气继电器示意图 34