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主题感知的Riemannian图神经网络具有生成对抗性学习
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来，Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。，里曼尼亚方法仍处于早期阶段：无论结构复杂性如何，大多数方法都会出现单个曲率（半径），由于指数/对数映射而导致数值不稳定，并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题，我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题，寻求数值稳定的编码器，以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此，我们提供了一种具有生成对比度学习（Motifrgc）的新型主题Riemannian模型，该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先，我们提出了一种新型的Riemannian GCN（D-GCN），在该GCN（D-GCN）中，我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管，并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二，我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习，以捕获构造的歧管中的主题规律性，并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。
几何形状的数据表示
在许多应用中，尤其是在生物医学和气候研究中，可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平，提供了一个独特的机会，可以深入了解这些复杂系统。但是，这种数据激增带来了重大挑战。的确，现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究，在这些数据集中，每个数据样本的几个特征可能无关紧要（例如，由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的），或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如，最近，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）举办了一系列的研讨会，分析了丢失数据的性质，并指出它可以归因于各种现象，包括多模式链接，批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战，已经开发了各种数据表示，包括低维投影，矩阵分解和图表表示。尤其是，图形嵌入被证明是一个非常强大的工具，可以编码拓扑网络信息，并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散（零维）对应物，因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况，也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示，然后将其投影到较低维度的几何空间，通常是歧管，例如欧几里得空间（R n）或超纤维空间。在过去20年中，流形学习取得了重大进步，导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展，尤其是ISOMAP [12]，T-SNE [13]和UMAP [7]。最近，出现了新的流形学习策略，该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设，即所谓的“流动假设”，而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离，并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式，所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是，它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4]，因为它们使我们能够利用图理论，拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成，包括链接预测，网络重构，网络重构和node Clustering [2]。
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在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
Optimizer®AXC 光化学过滤器
Optimizer AXC 过滤器采用我们的 Connectology ® 技术，无需工具即可快速安全地与 Optimizer ST3 歧管密封。这种过滤器/歧管组合易于安装，可将过滤器更换时间缩短至不到一分钟。此外，Optimizer AXC 在超纯去离子水中“浸湿”，无需在使用前预湿。这种包装可防止化学相互作用和潜在污染源，并防止过滤器脱湿，从而导致突然的流量损失和计划外的过滤器更换。
GSP ROV - Triton XLX
陀螺仪/磁通门 罗盘 俯仰/横滚传感器 Digiquartz 深度多普勒 速度计-ROV DP 自动功能（航向/深度/高度/位置） 16 站比例 NG3 主歧管 14 站比例推进器歧管-6 个备用功能 12 站比例工具歧管 500 瓦灯带调光电路可用 (6) 电路 x / 2 x 250 瓦灯每个标准 (6) 操纵器 左 – 5 功能 – Schilling Rigmaster 右 – 7 功能 – Schilling Titan T4 声纳
pos（lattice2024）039-科学论文
复杂的langevin（Cl）动力学，其中自由度被分析扩展，提供了潜在的解决方案，因为它不依赖重要性采样，而是通过随机过程探索复杂的流形[4，5]。它是随机定量的扩展[6，7]，相当于路径积分定量。cl已显示在三个[8]和四个[9]欧几里得维度的晶格场理论中起作用，其中包括严重的符号问题，包括在QCD [10-14]中，但即使在简单模型[15-17]中，它也可能失败。几年前[18-20]阐明了这种情况[18-20]，这是通过在实际歧管上的复杂分布与复杂歧管上的真实和正分布之间形式关系的推导，该分布在CL过程中有效地进行了采样，从而导致了正确性的正确标准，需要证实后者验证。然而，问题仍然存在，该方法的可靠性取决于对Cl漂移中无穷大和近杆的分布行为的精确理解。最近的工作可以在例如参考。[21 - 25]。
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1。进气管：一条大管从温室的峰值到地下管道网络。2。内联风扇：定制大小的风扇在地下流通。3。管道歧管：定制的管道布局以目标速率移动空气，以最大程度地传热。4。排气管：附加的大型管将空气倒回温室以控制温度。5。*控件：自动控件根据室内条件操作内联风扇。6。小管：将空气从入口到出口歧管管道通过一系列小管道。
