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World File Search System双曲线
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70
双曲线空间已成为一种有效的歧管，因为它们有效地表示层次数据结构的能力，即使对于低维嵌入也很少，它们也几乎没有变形。在选定的双曲线模型（例如庞加莱球）中，分类通常是通过利用符号距离函数到平面（陀螺仪）（陀螺仪）的双曲线函数或通过测量与虚拟固定原型的比对来进行的。我们在深度学习的环境中提出，以利用决策边界的不同表征：霍斯斯，它们是Busemann功能的级别。它们在几何上等效于在类似于原型的虚拟点上与双曲线空间边界相切。因此，我们定义了一个可以适应任何神经网络主链的新霍斯磷层。在以前的作品中，原型通常是均匀分布的，而无需对手头任务使用潜在可用的标签层次结构。我们还提出了一种基于Gromov-Wasserstein距离定位这些原型的层次知情方法。我们发现，原型的良好初始化和优化的组合改善了在层次数据集上的图像分类以及在图像和点云数据集中进行的两个序列分割任务中的基线性能。源代码将在接受后发布。
双曲图扩散模型
扩散生成模型（DMS）在图像和图生成方面取得了有希望的结果。然而，现实世界图，例如社交网络，分子图和交通图，通常共享非欧国人拓扑和隐藏的层次结构。例如，图的度分布主要是幂律分布。当前的潜在扩散模型将层次数据嵌入到欧几里得空间中，从而导致扭曲并干扰建模分布。取而代之的是，由于其指数生长特性，已发现双曲线空间更适合捕获复杂的层次结构。In order to simulta- neously utilize the data generation capabilities of diffusion models and the ability of hyperbolic embeddings to extract la- tent hierarchical distributions, we propose a novel graph gen- eration method called, Hyperbolic Graph Diffusion Model (HGDM), which consists of an auto-encoder to encode nodes into successive hyperbolic embeddings, and a DM that oper- ates in the双曲线潜在空间。HGDM通过构造包含边缘信息的双曲线潜在节点空间来捕获Crucial图结构分布。的实验实验表明，HGDM在通用图和分子生成基准测试中获得了更好的表现，并且具有高度层次结构的图生成质量提高了48％。
计算数学BS（计算...
CM-301 Calculus ( 3 + 0 ) Limits & Continuity: Limits, Continuity, Tangent lines & Rate of Change, Sequence and Series: Sequence and Their Divergence and Convergence Test, Introduction to Infinite Series, Taylor and Maclaurin Series, Convergence and Divergence Test for Series: Limit comparison test, Ratio test, Root test, Derivatives: Techniques of differentiation, Chain rule and implicit differentiation, derivatives逆函数，双曲线函数，逆三角和双曲线函数，分化的应用，最大值和最小值单个可变功能的功能，边际分析，边际分析以及使用不确定的形式和l'医院规则，整体构成：riemann积分，整合和整合的序列，差异和整合的序列，依次和整合三角学和双曲线功能，正弦，余弦，割线和切线的功能的整合，部分，三角替代，不当积分，beta和伽玛积分，差异方程，差分方程：微分方程，形成和解决方程，方程，方程，一阶，初始和边界价值，求解一级方程式或求解的各种方程式，确切的既方程式，既有方程式，又有等方程，并依次分离，既有等方程，又有等方程，并依次分离，且既有等方程，又依次，既有等方程式，又依次分离，及以上等方程式，且共同依次，既有方程性，又有方程性的范围。轨迹。非线性一阶方程，信封和单数解决方案
在双曲数字空间中决定真相和虚假1
Antonio Scala *在本文中摘要，我们加深了数字空间的复杂全景以及置于人类启发式方面的巨大挑战。特征在这些空间中特征的特殊的“双曲线”结构，其中数字实体之间的连接和关系之间的相互作用使它们同时使它们具有丰富而难以捉摸，这是我们随后分析的基本图片，其中我们专门针对算法在使这些数字空间可使这些数字空间可扮演的不可或缺的作用上。我们探索的中心是我们的观点：算法对于允许数字导航至关重要，但本质上倾向于在研究过程中引入偏见。特别是，完全公正的算法的应用将损害数字空间的实用性。我们的立场强调了探索要塞与数字环境中定制需求之间的微妙平衡。因此，我们明确分析了数字空间的双曲线性质与我们在寻找信息方面的努力有关的挑战之间的联系。<划分为这种情况，我们强调了如何对数字信息的真实性进行分类的算法始终受基本数学定理的约束。我们通过观察算法如何在数字世界中放大我们的技能时如何完全取代人类判断和道德考虑的复杂细微差别。我们关于算法导航与人类决策过程之间动态相互作用的论文 - 制定过程强调了必须认识并生活在算法的内在局限性的必要性。<分为关键字：双曲线数字空间，算法偏见，多重现实，搜索信息，认知气泡。
ELMA 教科书 v. 0.95 中的已解决练习
1 相对论基本原理 8 1.1 时间膨胀和长度收缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 11 1.1.4 1.4 多普勒效应....................................................................................................................................................................................... 12 1.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 12 1.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 13 1.2.1 速度增加....................................................................................................................................................................... 13 1.2.2 速度增加....................................................................................................................................................................................... 14 1.2.3 速度增加....................................................................................................................................................................................... 14 13 1.2.1 利用洛伦兹变换推导速度相加公式 13 1.2.2 1.3 航天器和火箭. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3.1 1.7 双曲线运动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.2 1.9 对电子所作的功 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用数十年，可通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。