伦敦城市大学数学神经科学与心理学中心和心理学系,伦敦 EC1V 0HB,英国 pinotsis@mit.edu 关键词:记忆印迹;神经集合;工作记忆;协同学;预测编码;自动编码器;有效连接 致谢。这项工作得到了 UKRI ES/T01279X/1、海军办公室的支持
*通讯作者摘要。提出了石墨摩擦模型。在此模型中,摩擦过程被描述为表面层弹性变形的过程。此外,包含3-5个原子单层的纳米层,根据Griffiths方案的弹性和迅速崩溃,形成像固体润滑剂这样的层。接下来,中层进入摩擦过程。如果石墨的摩擦被认为与粘性液体的摩擦相似,那么从这种方法中可以得出摩擦取决于运动速度,其结构与贝纳德细胞相似,这意味着发生自组织和摩擦协同作用。不能使用通常的Amonton定律或基于流体动力学理论来解释石墨的摩擦,这是由于它与溶液的粘度相关的事实,其理论尚未完成。由于其表面的重建,亚稳态钻石的表面层变成石墨,其摩擦系数为相同的值k≈0.1。如果您卸下了亚稳态钻石的表面层,即将其变成钻石,然后其摩擦系数为k≈0.6。关键字:石墨,钻石,摩擦,表面,自组织,协同学,速度,润滑,弹性。简介
摘要:本社论简要总结了特刊“基于凝聚态原理的信息和统计测量:从经典到量子”中收集的十 (10) 篇论文的努力。特刊征集的论文涉及凝聚态系统或其跨学科类似物,这些系统可以基于熵概念推断出明确定义的经典统计与量子信息测量。特刊主要基于 2019 年 10 月在波兰比得哥什科技大学 (UTP) 举行的国际研讨会上提出的目标(参见 http://zmpf.imif.utp.edu.pl/rci-jcs/rci-jcs-4/),重点介绍了 Gerard Czajkowski 教授 (PGC) 的成就。 PGC 在波兰协同学之父 Roman S. Ingarden (Toruń) 的指导下开始了他的扩散反应 (开放) 系统的研究,并提出了原创的自组织热力学方法。PGC 的积极合作主要与德国物理学家 (Friedrich Schloegl,亚琛;Werner Ebeling,柏林) 合作。然后,值得强调的是 Czajkowski 研究的发展,从统计热力学转向固态理论,以非线性固态光学 (Franco Bassani,比萨) 为研究方向,最近以大型准粒子 (称为里德堡激子) 及其与光的相干相互作用达到顶峰。
新南威尔士州独立计划委员会2024年12月6日附录提交 - 反对回复:参考:SSD-9409987提案:Moss Vale Plastics回收设施(Plasrefine)提案,亲爱的专员,此附录提交的提交与我的原始提交有关Annie Cannie-Cannie-Bromokokey的原始提交是结合阅读的。附件A附件是由全球排放控制领先专家,协同咨询工程师编写的三(3)个报告中的第三份。本报告包括对Plasrefine EIS的综述。前两(2)个报告涉及拟议的plasrefine设施上大火(报告1)的可能性(报告1)和火灾后果(报告2)。在报告3中,协同学发现EIS(GHD 2022)在几个重要方面都无法满足评估标准。具体来说,EIS没有:•代表对与项目DPIE相关的影响的技术强劲评估(2022 P4); •反映出社区观点DPIE(2022 P4)的回应;或•如《塑料还原和循环经济法》中所述,适当应用预防原则(NSW 2021第5条)。此外,尽管对拟议设施对环境的影响的担忧,其当地社区的健康,安全和便利性在此过程的早期提高了,但这些社区观点并未有效地解决EIS,这实际上是由2868年10月2024年10月收到的2868年提交的100%证明的,进一步批准了该设施的批准。在此基础上,应拒绝申请。感谢您考虑此提交的时间。
本文基于第二作者在Artin集团,CAT(0)几何学和相关主题(Charneyfest)的第二次演讲。这是作者在计算小组特征(F n)[2]中使用的某些技术的一种阐述。通过Kontsevich的结果,这个Euler特征与他在[9]中定义的Lie Graph复合物的Orbifold Euler特征相同。kontsevich还定义了交换和关联图复合物,并在该论文第7.b节中讨论了其Orbifold Euler特征(第7.2节中的第7.2节中的循环预印本版本)。我们将使用虚拟欧拉特征一词作为上面段落中提到的两个欧拉字符的统一项。它与Betti数字的交替总和不同,我们称之为经典的Euler特征。虚拟欧拉的特征在群体理论中使用了部分,部分是因为它在简短的精确介绍方面具有更好的属性,部分原因是它与数字理论有着深厚的联系。通过采用有限索引的无扭转亚组的经典欧拉特征来定义它,并除以索引。kontsevich通过计算每个发生器(即Graph G)重量1 / |自动(g)| 。在本文中,我们使用OUT(f n)对外太空的作用来减少各种虚拟欧拉特征计算以图形计算问题,然后使用量子局部理论(QFT)方法来解决这些问题。本文可以作为有关其工作原理的教程,特别是对[9]第7.b节的方程式(1)和(3)的解释。在第一篇作者的论文[1]中研究了这种QFT方法并进一步发展。正如Kontsevich所指出的那样,虚拟Euler特性比经典的Euler特征更容易计算。然而,经典的欧拉特征是人们需要推断有关实际协同学组维度的信息。要计算经典的Euler特征,必须合并有关图形的自动形态组的信息