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妇女和女孩安全空间：
纵观历史，压迫性权力一直受到被压迫者团结起来的力量的挑战，他们团结起来，形成一个集体力量，创造出必要的空间来抵抗和改变他们所面临的耻辱、歧视和排斥。了解权力的维度，包括权力表达以控制和影响的不同方式、权力发生的不同空间以及权力结构的产生和生存方式，对于制定有效的社会变革战略是必不可少的。1 具体了解产生、强化和延续性别不平等和针对妇女和女孩的暴力行为的权力维度是“女权主义视角”，女权主义运动和组织以及妇女权利运动和组织依靠这种视角来改变不平等的权力体系。基于性别的暴力 (GBV) 规划是人道主义环境中的女权主义实践。
多价值网络的陷阱空间
布尔网络是简单但有效的数学结构，用于建模，分析和控制复杂的双学系统（Schwab等人2020）。超越系统生物学，它们已被广泛应用于从科学到工程的各个领域（Schwab等人2020）。生物系统的布尔网络模型代表基因（或其他物种）作为可以占用布尔值的节点：1（活动）和0（iNactive）。但是，只有两个级别的激活可能不足以完全捕获现实世界生物学系统的动力学（Schaub等人2007）。 有很多例子（Schaub等人 2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007）。有很多例子（Schaub等人2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007; Didier等人。2011; Mushthofa等。2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。2007; Schaub等。 2007）。2007; Schaub等。2007）。2007）。
关于实施地球公制空间
分析非欧几里得数据（例如图形和树木）需要（特定）数学机械，因为与欧几里得空间相比，它们较不富裕或光滑的riemannian歧管。这些空间仍然可以利用后者的丰富结构。例如，图形空间是由置换组赋予Frobenius度量的矩阵，Billera-Holmes-Vogtmann（BHV）空间层是Eu-Clidean，而Wald空间嵌入在对称正极（SPD）矩阵的空间中。我们提出了一个Python软件包，用于分析生活在地球公制空间中的数据 - 拓扑空间，配备了度量和地球函数，其中度量是最短的大地测量长度连接两个点的长度。我们根据点，点集和使用地球公制空间理论构建的度量的包装结构描述了包装结构，并提供了三个实现示例。该软件包是作为GeomStats Python软件包的插件实现的，允许用户以理论上一致的方式访问和调整可用的几何和数据分析工具，以实现强烈非欧盟数据。代码是单位测试和记录的。关键字：测量公制空间； BHV空间；树值数据；图值数据；几何数据分析。
希尔伯特空间和量子数学（...
课程讲师：Markus Pflaum 博士 联系信息： 办公室：MATH 255 电话：2-7717 电子邮件：markus.pflaum@colorado.edu 讲座时间：MTWThF 上午 9:00 – 下午 12:00，2024 年 8 月 5 日至 22 日 地点：HUMN 1B90 目标受众：本课程面向具有跨学科兴趣的数学、物理、化学、计算机科学或工程学高年级本科生和研究生。建议具备线性代数和分析的基本知识。课程主页：http://math.colorado.edu/courses/HilbertSpaces 课程内容：本课程将介绍希尔伯特空间的理论及其在量子力学中的应用。在数学方面，将解释厄米内积、希尔伯特空间、有界线性算子、希尔伯特基和傅里叶展开、自伴随性和线性算子的谱的概念。此外，还将介绍香农经典数学通信理论的基本概念。然后将应用这些概念来描述量子力学公理、谱定理、冯·诺依曼熵和量子信息理论基础。课程项目和家庭作业：每个学生必须就希尔伯特空间理论中的特定主题撰写一篇短文（约 5 页）或完成扩展的家庭作业问题。此外，还必须在课堂上就课程论文或家庭作业进行简短介绍。论文截止日期为 2024 年 8 月 22 日。课程页面上将提供一系列可能的主题，但您可以提出自己的项目主题。课程评分：您的成绩将根据家庭作业或课程论文以及相应的演示文稿确定。
互操作性和数据空间研讨会
• DER 主数据同步（提前一天） • 自动 -BRP 切换 • 实时 DER 性能监控 • 自动计量和消费数据采集以进行结算 • 跨价值链跟踪原产地保证 • 通过协调的接口跨多个成员国运营
双曲线空间中的增强学习
随着机器学习技术和应用的爆炸性增长，具有转移功率的新范式和模型正在丰富该领域。近年来最引人注目的趋势之一是里曼尼亚几何学和谎言群体理论的显着意义的迅速崛起。根本原因是数据的复杂性上升，激发了更复杂的方法，从而导致广泛认识到大量数据集表现出内在的曲率。换句话说，许多数据集自然代表或忠实地嵌入了非欧几里得空间中。这种明显的例子是机器人技术中的旋转运动。n维空间中的旋转构成谎言组，并且没有矢量空间的结构。但是，非欧盟数据的显着性远远超出了这个特定示例。略有明显，但无处不在的是双曲几何形状中的数据表示。被广泛接受的是，任何具有某些（可能是隐藏的）层次结构的数据集自然地嵌入具有恒定负曲率的Riemannian歧管中[18，19，15]。数据激发系统方法的各种非欧亚人表示的最新进展，从而引起了新兴领域，名为“几何深度学习” [8]。