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在定期扰动的平面循环RTBP模型中，快速准确地计算不变的托里，流形和接近平均运动共振的连接
[2]`A. Haro等。不变流形的参数化方法：从严格的结果到e显计算。卷。195。应用数学科学。Springer International Publishing，2016年。ISBN：9783319296623。
下托和海马中导航信息的独特流形编码
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用，其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而，下托群体活动的表征仍然未知。在这里，我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间，流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间，群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此，CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中，这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。
TESCOM 航空航天压力控制系统宣传册 PDF
在 TESCOM，我们拥有技术知识和经验，可以集成由我们团队或其他团队制造的组件、电子设备和软件，以创建独特的歧管和定制系统。示例包括阀门歧管、带压力传感器和隔离阀的手动或气动调节器、呼吸气体分配歧管、地面支持设备等。这些设计集成了我们的标准阀门（范围从真空到 30,000 PSI）以及我们的圆顶和空气加载调节器，我们可以将它们与电子压力控制器结合使用，以实现压力程序自动化。有多种材料可供选择，包括 316 不锈钢、黄铜、蒙乃尔合金和哈氏合金 ® 。
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
Dynamco-Catalog.pdf - 空气公司
DASH 2 先导辅助电磁阀 ................................ 20-27 剖面图 .............................................................. 20 电气连接器选项 .............................................. 20,23 温度范围 .............................................................. 22 材料 .............................................................................. 22 压力范围 .............................................................................. 22 过滤 .............................................................................. 22 零件编号选择指南 ............................................................. 23 流量曲线 ............................................................................. 23 底板 ............................................................................. 26 歧管 ............................................................................. 27 DASH 2 空气先导 .............................................................24-27 剖面图 ............................................................................. 24 零件编号选择指南 ............................................................. 25 过滤 ............................................................................. 25 材料 ............................................................................. 25 温度范围 ............................................................................. 25 底板 ............................................................................. 26 歧管 ............................................................................. 27
Geomstats：机器学习中黎曼几何的 Python 包
我们介绍了 Geomstats，一个用于非线性流形计算和统计的开源 Python 工具箱，例如双曲空间、对称正定矩阵空间、变换李群等等。我们提供面向对象且经过广泛单元测试的实现。除此之外，流形还配备了黎曼度量族，以及相关的指数和对数映射、测地线和并行传输。统计和学习算法提供了在流形上进行估计、聚类和降维的方法。所有相关操作都被矢量化以用于批量计算，并为不同的执行后端提供支持，即 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow，从而实现 GPU 加速。本文介绍了该软件包，将其与相关库进行了比较，并提供了相关的代码示例。我们表明，Geomstats 提供了可靠的构建块来促进微分几何和统计学的研究，并使黎曼几何在机器学习应用中的使用更加民主化。源代码可根据 MIT 许可证在 geomstats.ai 上免费获取。
Mengyu Yang's Page
•设计了一种以自定义目标函数为指导的基于优化的方法，以学习stylegan2的潜在空间中的歧管，与输出图像中的局部变化相对应（例如歧管内的潜在向量仅改变面部同一图像的口区域）
1 / 2 项目编号：009-34 FY-25 NAVSEA 标准...
NAVSEA 标准项目 FY-25 项目编号：009-34 日期：2023 年 10 月 1 日 类别：I 1. 范围：1.1 标题：承包商设施中无人船舶的防火；完成 2. 参考：2.1 NFPA 标准 312《建造、修理和闲置期间船舶的防火标准》2.2 29 CFR 第 1915 部分《造船厂就业职业安全与健康标准》3. 要求：3.1 按照 2.1 和 2.2 以及本项目的要求，在承包商设施中完成无人船舶的防火。3.2 在工作开始前，保留一份符合 2.2 要求的消防安全计划以供审查。除 2.2 的要求外，该计划还必须包括并确定火灾报告方法、消防设备和组织（有偿或志愿）、维护畅通消防通道的程序和最近的市政消防组织，包括预计的响应时间。3.3 提供消防设备，包括：3.3.1 在开始工作之前，必须使用连接到能够提供 150 GPM 和 60 PSIG 的水源的歧管来提供消防水。3.3.1.1 歧管的数量必须足以允许使用 2 根长度不超过 100 英尺的 1-1/2 英寸软管到达船上的所有点（当船舶在干船坞或海上铁路上时，包括水下船体）。3.3.1.2 必须将软管连接到歧管，并安装多用途组合雾化和直流喷嘴。 3.3.1.3 通过皮托管法或在线流量计验证水量和压力是否符合这些要求。
机器学习sasakian.pdf
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和𝐺2-接触Calabi -yau 7 -manifolds的几何形状相关的拓扑数量。特别是，我们计算某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及针对自然𝐺2-结构的crowley -nördstrom不变性的7-维型calabi -yau的7维链接3-折叠高度超出态度的奇异性7549，对于7549，可能是7549，可能是7555 -space。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器，从ℙ4（W）重量学习Sasakian Hodge数字，分别获得0.969和0.993的符号回归。此外，相应的Gröbner基础的特性是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。