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常见多区域中尺度流形中的区域化动力学代表了一系列人类手部运动
人类的手在动物界中独一无二，拥有无与伦比的灵活性，从复杂的抓握到精细的手指个体化。大脑如何表示如此多样化的动作？我们使用皮层脑电图和降维方法评估了人类“抓握网络”中尺度神经动力学，以了解一系列手部动作。令人惊讶的是，我们发现抓握网络同时表示手指和抓握动作。具体而言，表征多区域神经协方差结构的流形在该分布式网络的所有运动中都得以保留。相反，该流形中的潜在神经动力学令人惊讶地特定于运动类型。将潜在活动与运动学对齐可以进一步发现不同的子流形，尽管运动之间的关节协同耦合相似。因此，我们发现，尽管在分布式网络层面上保留了神经协方差，但中尺度动力学被划分为特定于运动的子流形；这种中尺度组织可能允许在一系列手部动作之间进行灵活切换。
从头脑机接口改变了人类大脑皮层中群体神经活动模式的多样性
摘要 人类大脑能够调节先天活动以适应新的环境和任务；对于感觉运动神经系统来说，这意味着获得丰富的活动模式库，从而提高行为表现。为了将在执行任务过程中获得神经系统功能的过程直接映射到表现改进上，我们分析了女性和男性在通过脑机接口 (BCI) 操作学习其自愿调节过程中的净神经群体活动。对记录的全头部高密度头皮脑电图 (EEG) 进行降维算法，以捕捉皮质活动模式的变化，以适应过程中神经元振荡的同步为代表。虽然降维后目标特征的保留方差为 20%，但我们发现活动模式和检测运动尝试的 BCI 分类器之间存在系统性相互作用；基于模型的固定分类器会将嵌入空间中得到的神经流形与 EEG 的运动相关特征一起拉伸，但自适应分类器则不会，因为自适应分类器会根据用户活动不断重新校准。此外，基于生物学上非自然的特征，具有固定决策边界的从头分类器会将流形变形为与边界正交。总的来说，人类皮质信号模式的灵活性 (即可塑性) 只有通过分类器需要固定活动的 BCI 操作才能诱导，即使该要求与生物学上自然的反应不一致，也可以诱导适应。这些宏观层面的神经适应原理可能是人类学习广泛行为技能和适应新环境能力的基础。
SEC-00256 Pinellas工厂技术概述
Target material deposited as vapor onto ceramic or metal target substrate Targets loaded in the neutron tubes Neutron tubes then attached to glass manifold vacuum system under exhaust hood Once the system reached vacuum, storage beds were heated to flood the system with deuterium or tritium gas A torch was used to melt the glass manifold connection, seal the neutron tubes, and cut them free of the歧管
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
Colleen Delaney -Purdue Math
某些量子3个manifold不变的经典*经典算法2024•量子符号对称团聚计划 @ slmath•中西部拓扑研讨会•AMS西部部分张量量张量类别和非社交代数•拓扑和质量<量学<量子<量子学范围•
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
gan和可视化的几何视图-Zhizhong li
在多种学习的背景下解释甘也很自然。在实际应用中，我们正在处理结构化数据，例如自然图像。此类数据的分布通常集中在低维歧管上。因此，我们可以查看GAN的目标是学习通过潜在空间参数化的数据歧管。Wasserstein Gan [1，2]的作者采用这种解释来解释为什么甘斯很难训练。直观地说，数据歧管和生成的歧管都是在高维环境空间中的低维歧管，这意味着它们几乎永远不会具有足够的重叠。在这种情况下，詹森·香农（Jensen Shannon）的差异将根据定义遇到麻烦，这说明了培训中的困难。这证明了几何观点有助于理解甘恩。
结构变异模式定义了前列腺癌……
利益冲突：ADC 曾获得 OncLive、Bayer、Targeted Oncology、Aptitude Health、Journal of Clinical Pathways、Cancer Network、Clinical Care Options、Great Debates & Updates、辉瑞和 Springer Healthcare 的酬金；担任 Blackstone 的顾问；担任 Clovis、Dendreon、Bayer、Eli Lilly、AstraZeneca、Astellas、Blue Earth、Janssen 和 Tolmar 的顾问委员会成员；并获得拜耳的研究资助。EMVA 曾担任 Tango Therapeutics、Genome Medical、Invitae、Enara Bio、Janssen、Manifold Bio 和 Monte Rosa 的顾问或咨询师；获得过诺华和百时美施贵宝的研究支持；持有 Tango Therapeutics、Genome Medical、Syapse、Enara Bio、Manifold Bio、微软和 Monte Rosa 的股权；获得过罗氏/基因泰克的差旅费报销；已就染色质突变和免疫疗法反应以及临床解释方法提交了机构专利（WO2015013191A1、US20170115291A1、US20170081724A1、WO2019132287A1、US20190338370A1）；并为 Foley Hoag 提供专利方面的间歇性法律咨询。MET 曾担任 Janssen、辉瑞、阿斯利康和拜耳的顾问委员会成员。MLF 曾担任 Nuscan Diagnostics 的顾问并持有其股权；这项活动超出了本文的讨论范围。MM 曾为拜耳、Interline 和 Isobl 提供咨询；是 Labcorp（US10669589B2、US10000815B2、US9035036B2、US8465916B2、US8105769B2、US7964349B2、US7294468B2）和拜耳（US20200369633A1、US11339157B1、US11207320B2、US11142522B2、US10966986B2、US9890127B2）授权专利的发明人；并获得拜耳、杨森和小野制药的研究资金。RB 为 Scorpion Therapeutics 提供咨询并拥有其股权，并获得诺华和默克的资助。PSN 曾担任百时美施贵宝、杨森和辉瑞的顾问，负责
庞加莱对偶定理及其应用
在本次演讲中，我将解释流形 M 的德拉姆上同调与同一空间上的紧支撑上同调之间的对偶性。这种现象被称为“庞加莱对偶”，它描述了微分拓扑中的一种普遍现象，即流形上封闭的、精确可微形式空间与其紧支撑对应物之间的对偶性。为了定义和证明这种对偶性，我将从向量空间对偶空间的简单定义开始，再到向量空间上正定内积的定义，然后定义流形的概念。我将继续定义可微流形上的微分形式及其相应的空间，这些对于此分析是必要的。然后，我将介绍流形的良好覆盖、有限型流形和方向的概念，这些都是定义和证明庞加莱对偶所必需的概念。我将以 M 可定向且承认有限好覆盖的情况下的庞加莱对偶的证明作为结束，并举例说明。
2024年11月12日至14日，亚利桑那大学
技术方法Marotta Controls调查了AM是否是绩效益处的可行替代方案，并且需要证明AM歧管的性能所需的拟议测试。首先，Marotta控件创建并释放了根据MIL-V-24272B要求设计的全功能歧管图纸，并在Inconel 625中由激光粉末床融合（LPBF）产生的AM身体。至少完全制造了三个歧管尸体，其中包括：打印，后处理和完成加工。根据NAVSEA S9074-A2-GIB-010/AM-PBF编写的过程，将三个歧管体之一用于零件验证。然后采购了最终使用产品的子组件组件，并用于将其他两个歧管体组装成完全运行的产品中。最后，根据MIL-V-24272B的要求对组装的歧管进行了测试，后