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World File Search System切线
引用发布版本（APA）：Rodriguez-Cano，R.，Perini，S。和Lanagan，M。（2024）。材料在5G mm-Wave free
实施5G毫米波（MM-WAVE）无线网络需要重新设计RF前端组件（例如天线，过滤器和放大器），以便它们可以比前几代更高的频率操作[1]。这些设备通常是使用介电底物材料和金属导体制造的，需要在新的频带上表征这些设备。5G应用的介电常数和低损失的材料[2]是可取的。较低的介电构造可以通过基板更快地信号传播，从而允许更高的数据速率和较低的延迟。此外，低损耗切线有助于补偿MM波频率上本质上较高的衰减，从而确保通过设备可接受的传播损失[3]，[4]。然而，材料的介电特性表现出由固有的松弛机制引起的频率依赖性。这些原子尺度过程会导致跨电磁频谱的共振峰和分散效应。在固体材料中，分子偶极子的偶极弛豫倾向于在MHz频率中发生，而在THZ区域中发现了晶格离子的振动共振[5]，[6]。与5G设备相关的GHz范围中的介电行为位于中间区域，该区域可能分别受到MHz和THz频率的偶极和离子弛豫的尾巴的影响。因此，准确的宽带特征对于完全捕获这些基本物理过程引起的介电特性的频率变化至关重要。仅测量低频响应可能会提供材料适合5G应用的不完整图片。但是，已发表的研究有限
接触角的计算机化测量
自从 Young 首次报告其观察结果 [1] 以来，测量放置在水平表面上的液滴（即所谓的固着液滴）所形成的接触角至少 200 年来一直受到科学家和其他人士的关注。通过此参数，可以计算出许多有价值的信息，尤其是表面能值。这些信息反过来可以提供有关表面污染或表面润湿性的信息 [2]。因此，接触角的测量在广泛的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 及其同事 [5] 所描述的那样。最早的测量方法（例如 Young 的测量方法）使用量角器或类似的刻度尺来测量角度。人们还开发了其他各种技术，例如下面讨论的所谓的半角法。这些方法的基础是假设液滴是球形的，或构成球体的一部分，其中接触角值是使用欧几里得几何原理计算的。其中最广泛使用的两种方法是： – 通过绘制一条与液滴半径正交的线来构造切线，该线与水平表面的接触点（三相点）相交； – 所谓的半角法使用从三相点到圆的顶点绘制的一条线（图1）。这当然只适用于完美的圆形。多年来，我们取得了一些进展，特别是美国专利 5,268,733，其中将液滴的图像投射到量角器屏幕上 [6]。屏幕不是以度为单位进行校准，而是以半刻度进行校准。量角器可以移动到
干电极设置对分类精度的影响
摘要 — 要使运动想象脑机接口 (MI-BCI) 技术可用且在实验室外实际使用，主要挑战在于提供在分类准确性方面高效且易于安装的 EEG 系统，例如使用最少数量的干电极。我们假设最佳信号处理方法可能取决于所使用的（干）电极的数量。因此，我们首次比较了与不同干电极设置相关的分类准确性，即从 8 到 32 通道的 7 种配置，以及各种信号处理方法，即 (1) 正则化公共空间模式 (rCSP) + 线性判别分析，(2) rCSP + 支持向量机 (SVM)，(3) 到黎曼均值的最小距离和 (4) 黎曼切线空间中的 SVM。此离线比较针对 10 位参与者（每人一个会话）的数据进行。我们的结果表明，无论采用哪种方法，MI-BCI 性能在 8 和 12 个通道时都会显著下降（p < 0.01）。此外，方法 3 的性能最低（p < 0.05）。最后，博士后分析表明，方法 1 和 2 在电极数量最多（28 和 32）时性能最佳。对于方法 4，使用 20 和 24 个通道可获得最佳性能，这似乎是最佳组合（p < 0.05）。这些结果表明，根据所用电极数量选择信号处理管道非常重要。
机翼动态运动的直接数值模拟...
中等雷诺数下的薄翼型动态失速通常与靠近前缘的小层流分离气泡的突然破裂有关。鉴于层流分离气泡对外部扰动的强烈敏感性，使用直接数值模拟研究了在不同水平的低振幅自由流扰动下 NACA0009 翼型截面上动态失速的发生。对于前缘湍流强度 Tu = 0 .02%，流动与文献中的干净流入模拟几乎没有区别。对于 Tu = 0 .05%，发现破裂过程不太平稳，并且在动态失速涡流形成之前观察到层流分离气泡中强烈的相干涡流脱落。非线性模拟与瞬态线性稳定性分析相辅相成，该分析使用最优时间相关 (OTD) 框架的空间局部公式对破裂分离泡中层流剪切层的时间相关演化进行分析，其中非线性轨迹瞬时切线空间中最不稳定的部分随时间的变化被跟踪。得到的模式揭示了两种状态之间的间歇性切换。分离剪切层上的开尔文-亥姆霍兹滚转快速增长，分离泡过渡部分的二次不稳定性复杂化。后者的出现与线性子空间内瞬时增长率的大幅飙升以及非线性基流的更快转变有关。这些强烈的增长峰值与随后从层流分离泡中脱落的能量涡流密切相关。
模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
mitgcm-ad V2：自动分化工具塔tape of
马萨诸塞州技术研究所通用循环模型（MITGCM）被气候科学界广泛使用，以模拟行星氛围和海洋循环。MITGCM的一个定义特征是它已开发为与算法二元组合（AD）工具（TAF）兼容，可以使切线线性和伴随模型的产生。这些提供了梯度信息，该信息可以基于动态的灵敏度和归因研究，状态和参数估计以及严格的不确定性定量。重要的是，梯度信息对于计算全面敏感性和执行E ffi cient大规模数据同化至关重要，确保可以从卫星和原位测量工具中收集的观察结果可以用来优化大型不确定的控制空间。因此，MITGCM构成了物理海洋学研究界采用的关键数据同化产品的动态核心：估计海洋的循环和气候（ECCO）国家估计。尽管MITGCM和ECCO在研究社区中广泛使用，但AD工具TAF是专有的，因此很大一部分用户无法访问。此处介绍的新版本2（MITGCM-AD V2）框架是基于源代码广告工具thaus的，该工具最近是开源的。tap的另一个功能是，默认情况下它存储了所需的变量（而不是重新计算它们），从而简化了e ffi cient，与AD兼容的代码的实现。该框架已与MITGCM模型的主分支集成在一起，现在可以免费使用。
利用滤波器组黎曼特征和对抗域自适应进行跨感觉脑电图情绪识别
摘要：情绪识别对于理解人类情感状态具有重要意义，具有多种应用。脑电图 (EEG) 是一种捕捉大脑活动的非侵入性神经成像技术，在情绪识别方面引起了广泛关注。然而，现有的基于 EEG 的情绪识别系统仅限于特定的感觉模式，阻碍了它们的适用性。我们的研究创新了 EEG 情绪识别，提供了一个全面的框架来克服感觉聚焦限制和跨感觉挑战。我们使用多模态情绪模拟（三种感觉模式：音频/视觉/视听，两种情绪状态：愉悦或不愉悦）收集跨感觉情绪 EEG 数据。所提出的框架——滤波器组对抗域自适应黎曼方法 (FBADR)——利用滤波器组技术和黎曼切线空间方法从跨感觉 EEG 数据中提取特征。与黎曼方法相比，滤波器组和对抗域自适应可以分别提高 13.68% 和 8.36% 的平均准确率。分类结果的比较分析证明，所提出的 FBADR 框架实现了最先进的跨感官情感识别性能，平均准确率达到 89.01% ± 5.06%。此外，所提出方法的稳健性可以确保在信噪比 (SNR) ≥ 1 dB 下具有较高的跨感官识别性能。总的来说，我们的研究为基于 EEG 的情感识别领域做出了贡献，提供了一个全面的框架，克服了感官导向方法的局限性，并成功解决了跨感官情况的困难。
Terahertz band中的六世代通信系统的椭圆形天线
无线通信向6G网络的进步需要在Terahertz（THZ）频率（0.1-10 THz）上发挥作用的天线。这对于满足日益增长的数据传输和最小延迟连接的需求至关重要。然而，常规的天线设计通常无法在这些升高频率下提供所需的带宽，增益和效率，这会限制其对6G技术的适用性。这项研究介绍了针对在THZ频段中运行的6G系统专门优化的多个椭圆形天线的设计和开发。主要目的是提高天线的性能，使其适合高频应用。天线是在Roger 5880底物上构造的，其介电常数为2.2，切线损耗为0.0009，厚度为6 µm。它精确地测量了140×100 µm²。50欧姆微带馈线会激发天线，确保最佳功率传递。模拟产生了令人鼓舞的结果，展示了-27.08 dB的回报损失（\（s_ {11} \）），这是1.25 thz（2.12-3.37 thz）的广泛操作带宽，增益为8.769 db，指标为8.6113 db，and An 89％and An 89％and An 89％。这个多斜椭圆形的天线对6G应用具有巨大的潜力，提供了可靠的解决方案，以满足即将到来的THZ通信系统的需求。其出色的性能将其定位为高速通信网络的理想候选者，推动了下一代无线技术的发展。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
B.Sc.基于数学选择的信用系统 国家研讨会2025
三角学代码：（理论）信用：5课程目标：灌输衍生物与函数图的切线线的想法，如何使用衍生物来描述一个数量的变化率相对于另一个数量的变化率，以及如何将几何学的想法与分析思想相关联。了解限制过程的直观解释，计算功能的基本限制，并了解限制对分化过程的重要性，并能够计算简单功能的派生。了解连续性与功能相关，并能够将连续性的直观概念与连续性的数学定义相关联，以比较和对比连续性和可怜性的思想。要识别和使用角度的词汇（包括标准位置，初始角度和终端，次角度，急性，右角和钝角）了解正确三角形的用法来评估六个三角函数以将六个三角函数用于六个三角函数，以计算任何六个三角函数，以适用于六个单元的圆圈。单元 - I：功能和限制：常数和变量 - 函数 - 函数分类 - 限制。单元 - II：连续分化的方法 - 莱布尼兹的定理及其应用 - 增加和减小功能 - 两个变量的功能的玛齐玛和最小值。单位 - V：双曲线功能 - 双曲线和圆形功能之间的关系 - 逆双曲功能。单位 - III：曲率 - 曲率半径 - 曲线和极性坐标 - 曲率 - 曲率半径的中心 - Evolutes＆touges单位 - IV：sin（cos（cos），tan（tan），棕褐色（tan（𝑛𝑥）的扩展 -