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基于一致的广义连续性理论
本文提出了一个有效的一致核模型，以分析基于一致的夫妇应力理论（CCST）和非经典限定元素方法的功能分级纳米复合材料（FG-NC）Mindlin板的行为。基于Halpin – Tsai模型提出了一种新颖的统一形式，以限制小规模的异质性，可以同时考虑基质和增强阶段的分级效应以及通过平板厚度的分布分布。为了满足夫妻应力理论的C 1连续性要求，通过使用Hermitian方法并以亚参数方式采用了四节点的矩形元素。该元素在每个节点上具有20度的自由度（DOF），在弯曲模式下将其降低至12 DOF，而不会伸展变形。FG-NC板的弯曲，自由振动和屈曲行为。氧化石墨烯（GO），氧化石墨烯（RGO）还原和银还原的石墨烯氧化石墨烯（AG-RGO）被考虑在分散相。尺寸依赖性最佳值，从而最大程度地减少其质量的频率约束。检查了各种参数的效果，例如分级指数，重量分数，分散模式，填充剂方面/厚度比和长度尺度参数，并提供了基准示例。
区域倾斜也称为广义倾斜
总体分布显示为较暗的 PDF。样本大小为 N=10 的均值估计 X-bar 的抽样分布显示为较浅的 PDF（类似于最后一张幻灯片上的直方图）。如果 sigma 是总体分布的标准差，那么 sigma 除以 N 的平方根就是 X-bar 抽样分布的标准差。根据中心极限定理，该分布渐近正态，随着 N 的增大，越来越接近正态。
量子发射器的广义自主优化
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是，当针对实际可制造系统时，组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战，我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器，我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域，并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
量子场的广义对称性和相位
对称性是一种不变性：数学对象在一系列运算或变换下保持不变的性质。物理系统的对称变换是理解自然物理定律的基石之一。以恒定相对速度运动的观察者之间的对称性使伽利略提出了相对论原理，为现代物理学的基础提供了初步见解。正是控制麦克斯韦方程的对称性，即洛伦兹群，使爱因斯坦将伽利略的思想推广到狭义相对论，这是我们理解基本粒子运动学以及原子核稳定性的基础。在量子领域，由于自旋和统计学之间的深层联系，人们可以从对称性开始解释元素周期表。从更现代的角度来看，洛伦兹群的表示理论为开始组织相对论量子场理论提供了起点。基本粒子的量子数由对称群组织。对称群与规范对称性、自发对称性破缺和希格斯机制一起被用来构建基本粒子的标准模型，这是 20 世纪最伟大的科学成就之一。随着与扩展算子相关的各种新型对称性的发现，量子场论的最新研究正在经历一场进一步的革命。这些广义全局对称性 [1] 包括高阶形式对称性、范畴对称性（如高阶群对称性或不可逆对称性），甚至更普遍的子系统对称性等。这些新颖的对称性从根本上扩展了以前仅仅基于李代数和李群数学的标准对称概念，它们基于更先进的数学结构，概括了高阶群和高阶范畴。广义对称性有望对我们理解从凝聚态物理学到量子信息、高能物理学甚至宇宙学等各个物理学领域相关的量子场动力学产生深远的影响。1
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
广义 Winograd 模式及其语境性
量子计算机有望比传统计算机具有显著的优势，但量子计算的强大力量来源仍未可知。在这里，我们证明了语境性的出现与通过“魔法状态”蒸馏实现通用量子计算的可能性之间存在显著的等价性，这是实验实现容错量子计算机的主要模型。这是一个概念上令人满意的联系，因为语境性排除了简单的量子力学“隐藏变量”模型，提供了独特量子现象的基本特征之一。此外，这种联系为量子信息资源提供了一个统一的范式：量子理论的非局域性是一种特殊的语境性，而非局域性已经被认为是实现量子通信优势的关键资源。除了澄清这些基本概念之外，我们还将讨论如何将量子计算与语境性联系起来。
神经表征的广义形状度量
理解生物和人工网络的运作仍然是一项艰巨而重要的挑战。为了确定一般原则，研究人员越来越有兴趣调查大量经过类似任务训练或生物学上适应类似任务的网络。现在需要一套标准化的分析工具来确定网络级协变量（例如架构、解剖大脑区域和模型生物）如何影响神经表征（隐藏层激活）。在这里，我们通过定义量化表征差异的广泛度量空间系列为这些分析提供了严格的基础。使用此框架，我们修改了基于典型相关分析和中心核对齐的现有表征相似性度量以满足三角不等式，制定了一个尊重卷积层中归纳偏差的新度量，并确定了近似欧几里得嵌入，使网络表征能够纳入几乎任何现成的机器学习方法中。我们在生物学（艾伦研究所脑观测站）和深度学习（NAS-Bench-101）的大规模数据集上展示了这些方法。在此过程中，我们确定了可根据解剖特征和模型性能进行解释的神经表征之间的关系。
广义集成剂的定量弹性
设计关键的系统工程师必须能够证明，即使在对其某些动作者失去控制权后，他们的系统也可以继续执行其任务。这样的故障导致致动器产生可能不良的输入，而控制器具有实时读数，但没有控制。按定义，如果在部分损失控制授权后仍能达到目标，则系统是弹性的。但是，与其初始功能相比，在这种故障之后，弹性系统可能要慢得多。为了量化这种绩效的损失，我们将定量弹性的概念介绍为达到初始和故障系统的任何目标所需的最小时间比率。直接从定义的定量弹性计算是一项复杂的任务，因为它需要解决四个嵌套（可能是非线性的优化问题）。这项工作的主要技术贡献是提供一种有效的方法来计算具有多个集成器和非对称输入集的控制系统的质量弹性。依靠控制理论并取决于两个新的几何结果，我们将定量弹性的结合减少到线性优化问题上。我们在两个数值示例上说明了我们的方法：低促进航天器的轨迹控制器和一个带有八个螺旋桨的无人机。
denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
