XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System切线
飞机维修工程 - Bteup
I 学期 (AME 通用) 1.1 数学-I L T P 4 2 - 原理：数学是工程教育的支柱。它对于定量理解工程和技术概念是必不可少的。按主题划分的时间段分布 __________________________________________________________________ Sl.No.主题 覆盖时间 ______________________________________________________L___T___P___ 1.代数 15 8 - 2.三角学 15 8 - 3.微积分 26 10 - _________________________________________________________________ 总计 56 28 - _________________________________________________________________ 详细内容 1.代数： (i) 方程理论和根的对称函数。(ii) 二项式、对数和指数级数、一般指数和对数级数（修订版）。(iii) 复数及其在工程问题中的应用。(iv) 矢量及其图形表示 矢量的数学运算。(v) 矩阵和行列式（基本概念）。2.三角学：（i）逆圆函数。(ii) 德莫维尔定理及其应用。3.微分学：（i）求函数微分系数导数的方法。(ii) 函数的微分。(iii) 对数微分。(iv) 逐次微分。(v) 偏微分。(vi) 切线和法线结果的应用。(vii) 最大值和最小值
实体瘤的TCR工程T细胞疗法Terahertz低损坏的介电特征...
抽象的常见热塑料，即聚体（PC），聚（PC），聚（甲基丙烯酸甲酯）（PMMA）和丙烯腈丁二烯苯乙烯苯乙烯（ABS）是在新兴的6G连方系统中的潜在应用，可用于微型填充物和汇总fillectronics andastos，并具有潜在的应用。还需要进行更多的脚步应用，例如整个手持设备的包装，子组件和高频温度，而低成本是关键，而长寿命可能不是要求。在这项工作中，我们利用Terahertz时域光谱从500 GHz到2 THz来表征上述每个热塑性的介电特性和损耗切线。所研究的塑料具有低分散体的6G带中的折射率（〜1.6-1.7）。但是，吸收在高频上增加，因为在无序材料中通常会增加，这突出了6G的关键挑战。尽管如此，与（较高索引）玻璃杯和整个频率范围内（较高的）玻璃杯和陶瓷相比，所研究的所有热塑性塑料表现出低损失的性能，这表明它们是未来6G系统所选应用的有希望的候选者。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Larsson，C.，Larsson，F.，Xu，J。等（2023）。锂插入诱导SWE
结构电池复合材料属于类别的多功能材料，具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时，碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6％的径向膨胀，轴向膨胀为0.85％。此外，碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中，我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型，研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化，从而预测可以预测诸如内部应力状态，均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后，通过实施一种新型的无应力膨胀方法，结果表明，结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。
2023年11月29日
2，由于视频尚未公开可用，因此法院包括从视频中获取的静止图像。这些图像提供了关键时刻的视觉表示，这些时刻在法院的分析中很大程度上考虑了。3重要的是要注意，法院意识到切线的至少14起事件。（ECF No.3-2在10–13，23–28; ECF No. 8-1。） 但是，法院将重点关注9月20日的事件，如原告的展品10所示，因为它是出于分析目的的最大说明性。 法院知道在发出TRO后发生的另外一次切线事件，但法院认为是否有足够的紧急情况证明这一诉讼是合理的。 4证据表明，在拍摄原告的展览10的那一天，几名试图越过河的移民被扫除了。 （ECF No. 37在127–28。） 因此，鉴于泥泞和湿滑的条件，割断了电线以营救已经进入该国的河岸上的个人。 （id。 在132–33。） 但是，这一主张是由特工Mario Trevino做出的，完全没有视频中看到的移民的状况而完全不易化。 无论如何，鉴于他的回避答案和举止，特莱维诺特工的证词并不是法庭的重大体重。3-2在10–13，23–28; ECF No.8-1。）但是，法院将重点关注9月20日的事件，如原告的展品10所示，因为它是出于分析目的的最大说明性。法院知道在发出TRO后发生的另外一次切线事件，但法院认为是否有足够的紧急情况证明这一诉讼是合理的。4证据表明，在拍摄原告的展览10的那一天，几名试图越过河的移民被扫除了。（ECF No.37在127–28。）因此，鉴于泥泞和湿滑的条件，割断了电线以营救已经进入该国的河岸上的个人。（id。在132–33。）但是，这一主张是由特工Mario Trevino做出的，完全没有视频中看到的移民的状况而完全不易化。无论如何，鉴于他的回避答案和举止，特莱维诺特工的证词并不是法庭的重大体重。
近似，训练动力学和生成模型
在本文中，我们从三个角度回顾了有关神经网络统计理论的文献：近似，训练动力学和生成模型。在第一部分中，在非参数回归框架（以及附录B中的分类）中审查了神经网络过多风险的结果。这些结果依赖于神经网络的明确结构，从而导致过多风险的快速收敛速率。尽管如此，它们的基础分析仅适用于深度神经网络高度非凸景的全球最小化器。这激发了我们在第二部分中回顾神经网络的训练动态。具体来说，我们回顾了试图回答“通过基于梯度的方法训练的神经网络如何找到可以很好地概括在看不见数据的解决方案”的论文。”特别是，回顾了两个众所周知的范式：神经切线内核（NTK）范式和平均场（MF）范式。最后但并非最不重要的一点是，我们回顾了生成模型中的最新理论进步，包括生成对抗性网络（GAN），扩散模型和在大型语言模型（LLMS）中，从先前审查的两个perpsectives中，即近似和训练动力学。
三种量子货币方案的密码分析
我们研究了三种公钥量子货币方案背后的安全假设。2012 年，Aaronson 和 Christiano 提出了一种基于向量空间 F n 2 的隐藏子空间的方案。2015 年，Pena 等人推测该方案背后的难题可以在准多项式时间内解决。我们通过给出底层问题的多项式时间量子算法来证实这一猜想。我们的算法基于计算隐藏子空间中随机点的 Zariski 切线空间。2017 年，Zhandry 提出了一种基于多元哈希函数的方案。我们给出了一种多项式时间量子算法，用于以高概率克隆货币状态。我们的算法使用该方案的验证电路根据给定的序列号生成钞票。2018 年，Kane 提出了一种基于模形式的方案。Kane 方案中背后的难题是克隆一个表示一组 Hecke 算子的特征向量的量子态。我们给出了一个多项式时间量子化方法，将这个难题简化为线性代数问题。后者更容易理解，我们希望我们的简化方法能为未来对该方案的密码分析开辟新的途径。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
Al-Si-Zn钎料在AA7075和AR500表面润湿行为的研究
本文介绍了 Al-Si-Zn 填充金属在 AR 500 钢和 AA 7075 铝合金表面润湿和铺展的实验研究结果。通过不同表面条件下的接触角和铺展比分析了填充金属在金属表面的润湿和铺展情况。接触角是测量液-气界面切线与固体表面之间的角度。而铺展比是根据填充金属铺展形状几何直径的变化来测量的。低熔点填充金属的使用越来越受欢迎，因为它们能够降低热量对金属的影响。然而，低铺展和脱湿条件限制了填充金属的应用，因为这些条件会对接头能力产生不利影响。但总的来说，这项针对这些金属的不同表面条件的研究是为了确定填充金属的润湿和铺展行为。本研究将通过火炬钎焊加热的 Al-Si-Zn 填充金属应用于具有不同表面条件的 AR 500 钢和 AA 7075 铝合金表面。实验结果表明，与粗糙的金属表面相比，填充金属在光滑表面上的扩散面积更大。
rfnet：基于脑电的大脑的Riemannian Fusion网络 -
摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图（EEG）的新型深神经结构。为了学习空间插图，我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵（SCM）的riemannian平均值和距离。然后，我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后，使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外，我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息，我们使用有效的融合策略，该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架，特别是情绪识别，警惕性估计和运动图像分类，其中包含各种类型的任务，例如二进制分类，多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法，并在其他三个数据集（Seed，BCI-IV 2A和BCI-IV 2B）上接近最先进的方法，显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
接触角的计算机测量
自从 Young 首次报告他的观察结果 [1] 以来，至少 200 年来，测量液滴在水平表面上形成的接触角（即所谓的固着滴）一直受到科学家和其他人的关注。通过这个参数可以计算出很多有价值的信息，特别是表面能值。这些信息反过来又可以提供有关表面污染或表面润湿性的信息 [2]。因此，接触角测量在很多科学和技术领域都具有重要意义，包括医学、表面科学、表面工程，以及生产塑料和纺织品油墨和涂料的行业，正如 Adamson [3]、Hansen [4]、Zisman 和同事 [5] 所描述的。最早的测量方法，如 Young 的测量方法，使用量角器或类似的刻度尺来测量角度。后来还开发了其他各种技术，比如下面讨论的所谓的半角法。这些方法的基础是假设固着液滴是球形的，或构成球体的一部分，其中使用欧几里得几何原理计算接触角值。最广泛使用的两种方法是： – 画一条与液滴半径正交的线，该线与液滴与水平表面的接触点——三相点相交，构造切线； – 所谓的半角法，使用从三相点到圆的顶点画一条线（图1）。这当然只对完美的圆形有效。多年来，取得了一些进展，特别是美国专利5,268,733，其中液滴的图像被投影到量角器屏幕上[6]。屏幕不是以度数校准，而是以半比例校准。量角器可以移动到