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同型：oio：有限张开的球状n ...
shomotopy.io是一名图形证明助手，用于使用有限的半分类较高类别，作为𝑛维弦图。它是用生锈写的，并编译为WebAssembly以在Web浏览器中运行。不需要安装，并且可以在https://beta.homotopy.io上访问。它可用于简单的情况，例如绘制字符串图的tikz或构建复杂的字符串 - 格拉马式证明，因为系统检查每个输入是否可以接受。交互都通过点和点击接口进行，该接口触发操纵基础组合编码的递归算法 - 我没有时间详细介绍此信息，但是请参阅我们的随附的纸张以及先前的hossopopy.io上的工作主体。同型。您可以保存证明并通过URL与他人共享，并以类似Arxiv的方式在同型网站上永久发布它们，以便可以将其作为参考包含在论文中。
静电能和弯曲能预测非肌肉肌球蛋白 II 细丝的交错和张开
最近利用超分辨率活细胞显微镜进行的实验表明，非肌肉肌球蛋白 II 微丝比以前认为的更具动态性，经常表现出塑性过程，例如分裂、连接和堆叠。在这里，我们结合序列信息、静电和弹性理论来证明 14.3、43.2 和 72 nm 处的平行交错具有强烈的从微丝上散开头部的趋势，从而可能引发活细胞中看到的各种过程。相反，重叠 43 nm 的直线反向平行交错非常稳定，很可能引发微丝成核。使用新定义的能量景观中的随机动力学，我们预测肌球蛋白杆之间的最佳平行交错是通过反复试验过程获得的，其中两个杆通过滚动和拉链运动以不同的交错连接和重新连接。实验观察到的交错是接触时间最长的配置。我们发现，从异构体 C 到 B 再到 A，接触时间逐渐增加，A-B 异二聚体出奇地稳定，肌球蛋白 18A 应该以较小的交错结合到混合细丝中。我们的研究结果表明，细胞中的非肌肉肌球蛋白 II 细丝首先由异构体 A 形成，然后转化为混合 AB 细丝，正如实验所观察到的那样。
忙碌的蜜蜂课程计划
我们可以做对立面（动作韵律）我们可以做对立面，对立面，对立面。我们可以做对立面，跟我来。 上和下（指向头顶，然后指向脚底。） 前和后（触摸前面，然后触摸后面。） 快乐和悲伤（做出快乐的表情，然后看起来悲伤。） 左和右（伸出左臂，然后伸出右臂。） 上下（指向上方然后指向下方。） 大声和轻声（大喊和低语。） 张开和闭合（张开和握紧拳头。） 站着和坐下（站起来和坐下。）并把它们放在你的腿上！（把你的手放在你的腿上。） 对立面游戏 对立面是不相同的词。我们能说出多少个对立面？快与慢（原地走和跑） 上与下（踮起脚尖然后蹲下） 上与下（指向高处然后指向低处） 笑与皱眉（笑脸然后皱眉） 大与小（双臂张开然后双臂合拢） 左与右（一次伸出一只手） 近与远（指向近处的脚然后指向远处） 白天与夜晚（睁开眼睛然后闭上眼睛） 相反的词语是不一样的。你喜欢相反的游戏吗？
使用 OpenCV 和 Mediapipe 的 AI 虚拟画家
摘要 — 手势识别对于人机交互 (HCI) 非常重要。与整个人体相比，人的手非常小，连接复杂，因此识别人手并非易事。通过使用手势识别，可以检测到手的点/坐标，从而实现许多不可能的事情。我们的工作表明了这样一个发现，即虚拟画家。在我们的项目中，主要目标是在显示器屏幕上显示我们在网络摄像头前空中书写的文字。这是通过计算机的普通网络摄像头识别人手来实现的，并使用 MediaPipe Python 库检测手势点。使用检测到的手势点存储张开的手指数。当食指和中指张开时，表示处于选择模式，而当只有食指张开时，则处于绘图模式。在选择模式下，我们可以从屏幕上显示的颜色列表中选择要绘制的颜色。绘图模式是将现场在摄像机前书写的内容绘制在监视器屏幕上。这种实现方式可以应用在许多需要立即执行或解释的地方。
断裂力学参数和疲劳理论演化模型的综合推导：基础综述
摘要 裂纹的存在会导致结构钢在临界屈服强度以下失效。本文的主要目的是简化和整合应力集中、断裂应力、应力强度因子、裂纹尖端张开位移和 J 积分参数的数学推导，从第一原理开始，并应用于疲劳。本文解释了从理论概念中断裂力学参数的数学推导，包括使用基于应变的方法预测疲劳寿命的替代方法。只有当缺口半径远大于零时，缺口周围的应力集中才会发生，当裂纹尖端半径等于零时，尖锐裂纹处的应力场会显示奇异性。此外，钝化裂纹尖端违反了应力奇异性，而裂纹尖端张开位移和 J 积分参数显示了裂纹延伸超过零裂纹尖端半径的解，因此用于表征具有钝化裂纹尖端的材料应力场。本文强调了使用 J 积分和裂纹尖端张开位移参数而不是应力强度因子来表征疲劳裂纹扩展的好处。本文将主要使核能、航空、石油和天然气行业的工程师和专家受益。
挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
神经计算与应用
摘要：脑电图 (EEG) 记录有助于解码张开/闭合手部的动作准备。为此，通过波束形成解决逆问题，提取运动皮层中的皮层源信号（相对于运动开始提前 1 秒）。EEG 源时期用作源时间图输入到自定义深度卷积神经网络 (CNN)，该神经网络经过训练可执行双向分类任务：手闭合前 (HC) 与静息状态 (RE) 以及手张开前 (HO) 与 RE。虽然深度 CNN 效果很好（HC 与 RE 的准确率高达 89.65+-5.29%，HO 与 RE 的准确率高达 90.50+-5.35%），但在本研究中，我们探索了深度 CNN 的可解释性，以进一步了解手部亚运动准备过程中皮层源的隐藏激活机制。具体来说，进行遮挡敏感性分析以调查哪个皮质区域最好参与分类过程。实验结果显示，受试者的皮质激活具有反复出现的空间模式；特别是靠近纵向裂隙的中央区域以及运动前区和初级运动皮质的右颞区似乎参与程度很高。这些发现鼓励深入研究似乎在手的张开/闭合准备中发挥关键作用的皮质区域。
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