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Gandhigram农村研究所的农村能源中心致力于通过教育，研究和社区影响来推进可再生能源技术。非常关注可持续性，我们弥合了学术界，工业和农村发展之间的差距。
揭示推向前向生成模型的潜在空间几何
抽象的许多深层生成模型被定义为持续生成器的高斯度量的推动，例如生成的对抗网络（GAN）或变化自动编码器（VAE）。这项工作探讨了这种深层生成模型的潜在空间。这些模型的关键问题是他们在学习断开分布时在目标分布支持之外输出样本的趋势。我们研究了这些模型的性能与它们潜在空间的几何形状之间的关系。基于几何度量理论的最新发展，在潜在空间的尺寸大于模式数量的情况下，我们证明了最佳条件的最佳条件。通过对gan的实验，我们证明了我们的理论结果的有效性，并获得了对这些模型潜在空间几何形状的新见解。此外，我们提出了一种截断方法，该方法在潜在空间中强制执行简单的聚类结构并改善gan的性能。
物理学家揭示平面交变磁体中量子几何引起的非线性传输
“因此，据我们所知，它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外，我们表明，由于这些材料中的自旋分裂较大，这种响应非常大。此外，交替磁体的弱自旋轨道耦合（与磁交换项相比）也出现在其非线性响应中，为这类新材料提供了一种新颖的传输特性，而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
用于毫米波应用的各种 AlN/GaN HEMT 几何结构的热分析和统计分析
摘要 - 如今，缩小 HEMT 器件的尺寸对于使其在毫米波频域中运行至关重要。在这项工作中，我们比较了三种具有不同 GaN 通道厚度的 AlN/GaN 结构的电参数。经过直流稳定程序后，96 个受测 HEMT 器件的 DIBL 和滞后率表现出较小的离散度，这反映了不可否认的技术掌握和成熟度。对不同几何形状的器件在高达 200°C 的温度下的灵敏度评估表明，栅极-漏极距离会影响 R 随温度的变化，而不是 I dss 随温度的变化。我们还表明，中等电场下的 DIBL 和漏极滞后表现出非热行为；与栅极滞后延迟不同，栅极滞后延迟可以被热激活，并且无论栅极长度的大小如何都表现出线性温度依赖性。
细胞外基质和周神经元网的破坏调节细胞外空间体积和几何>
细胞外矩阵（ECM）是一个大分子网络，具有两种形式：神经神经元网（PNN）和一个弥漫性ECM（DECM） - 均影响大脑的影响，突触形成，神经塑性，神经塑性，CN，CNS损伤和进步神经变性性疾病。ECM重塑会影响外鼻外传播，这是由神经活性物质在细胞外空间（ECS）中的扩散介导的。在这项研究中，我们分析了PNN和DECM影响脑部扩散性的干扰。在口服4-甲基木纤维酮（4-mu）的大鼠（HA）合成抑制剂4-甲基木纤维酮（4-mu）后，我们发现PNNS，HA，HA，软骨蛋白硫酸软骨蛋白聚糖蛋白酶和闪光酸性酸性蛋白质的染色下调。4个月和6个月后，这些变化得到了增强，并且在正常饮食后是可逆的。形态分析进一步表明星形胶质细胞的萎缩。使用实时离子噬方法的ECM失调导致体感皮质中的ECS体积分数α增加35％，从对照大鼠的α= 0.20到4-MU饮食后的α= 0.27。扩散加权的磁共振成像显示，在皮质，海马，丘脑，pallidum和脊髓中，平均扩散率和分数各向异性（FA）的降低。这项研究表明，由于PNN和DECM的调节，ECS体积的增加，FA的损失以及星形胶质细胞的变化可能会影响外突触外传播，细胞间通信和神经可塑性。
物理学家首次测量量子几何
麻省理工学院的物理学家及其同事首次在量子层面测量了固体中电子的几何形状。科学家早就知道如何测量晶体材料中电子的能量和速度，但到目前为止，这些系统的量子几何形状只能从理论上推断，有时甚至根本无法推断。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
同轴线激光增材制造工艺参数和头部方向对焊珠几何形状的影响
摘要。在金属材料的定向能量沉积 (DED) 工艺中，线激光增材制造 (WLAM) 的特点是使用激光束熔化金属线并产生焊珠。重叠焊珠的连续沉积产生体积以获得零件。因此，控制焊珠的几何形状对于增材制造工艺至关重要。一些研究工作已经研究了这些几何形状以及主要制造参数对其尺寸的影响，但很少有研究进料方向或线角度的影响。此外，所有关于线角度的研究都是在横向进料和恒定激光方向下进行的。本文重点研究了同轴线进料的沉积头方向对焊珠几何形状的影响，其中有 3 束激光。以相对于水平基板的不同方向进行实验，并使用光学仪器测量外部轮廓，以提取平均轮廓和特征尺寸。结果表明，头部绕其轴线旋转和横向倾斜会影响焊珠的高度、宽度和不对称性。
变化量子时间演变，没有量子几何张量
量子状态的实时和想象的时间演变是研究量子动态，准备接地状态或计算热力学可观察物的强大工具。在近期设备上，各种量子时间演变是这些任务的有前途的候选人，因为可以量身定制所需的电路模型以权衡可用的设备功能和近似准确性。但是，即使可以可靠地执行电路，由于量子几何张量（QGT）的计算，变异量子时间演化算法对于相关系统大小而迅速变得不可行。在这项工作中，我们通过利用双重公式来规避对QGT的明确评估来解决这个缩放问题。我们演示了海森伯格汉密尔顿的时间演变的算法，并表明它以标准变化量子时间演化算法的成本的一小部分准确地重现了系统动力学。作为量子假想时间演变的应用，我们计算了Heisenberg模型的热力学观察到的每个位置的能量。