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对未注册表面空间的限制弹性形状分析
本文引入了一个新的框架，用于表面分析，该框架源自形状空间上的弹性Riemannian指标的一般设置。传统上，这些指标是在沉浸式表面的无限尺寸流形上定义的，并满足特定的不变特性，从而可以比较表面模型形状保存变换，例如重新构度。我们方法的特异性是将允许转换的空间限制为变形场的预定义有限尺寸基础。这些以数据驱动方式估算，以模拟特定类型的表面变换。这使我们可以简化对相应形状空间的代表到有限的尺寸潜在空间。然而，与涉及涉及的方法形成鲜明对比。网状自动编码器，潜在空间配备了从弹性指标家族继承的非欧国人Riemannian指标。我们演示了如何有效地实现该模型以在表面网格上执行各种任务，这些任务不假定这些模型已预先注册，甚至没有一致的网格结构。我们专门验证了我们对人体形状和姿势数据的方法以及人的面部和手部扫描，例如形状注册，插值，运动转移或随机姿势产生等问题。
生成建模的微分几何形状
我的一位前教授曾经将一本关于差异几何学的流行教科书描述为“厕所阅读”。诚然，他使用了更多粗略的术语。此描述意味着文字很容易访问，以至于他可以在经常浴室时阅读这本书。该描述并不意味着称赞。。。这本简短的书旨在是“厕所阅读”。差异几何形状经常被抽象地呈现，而驱动直觉隐藏得很好。相反，我试图使此文本尽可能容易地消化。。。也就是说，我认为您在机器学习和与此领域相关的标准数学工具方面具有一定的经验。也就是说，您应该熟悉基本演算，线性代数和概率理论。
用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人
多指MOSFET几何形状对RF电路的电性能的影响
摘要 - 低成本，低功率和高效率集成系统的需求增加使设计射频（RF）模拟电路变得更加复杂。使用多指MOSFET是一种优化电路性能的有吸引力的技术。与单指MOSFET相比，它降低了硅区域，门电阻和寄生电容，这主要影响高频和噪声性能。但是，选择最佳手指数量仍然是一个具有挑战性的问题。本文研究了手指的数量（NF）对晶体管参数的影响，并评估其对RF收发器中多个关键功能的影响。该研究专门关注NF的函数，该研究在130 nm CMOS技术中实施的民用RF电路的性能。首先，提出了差异RF带通滤波器的设计。结果表明，使用多指MOSFET会导致芯片面积减少66.5％，功率消耗量增加了15％，而噪声图则减少了43％，与常规方法相比，线性性和频率范围的改善。然后，根据NF的不同配置，已经设计了一种在2.4 GHz左右运行的无电感LC-VCO和LNA。获得的结果通过应用多手指优化显示了该区域，功率增益，频率和噪声性能的改善，并表明保持NF的增加可以降低稳定性，线性和功耗。还通过蒙特卡洛模拟测试了所提出的电路，从而证实了它们的稳健性和不匹配变化。不同提议的电路和NF配置之间的详细分析比较证明，当NF较低时，MF技术是可靠的。
DNA合成的空间映射揭示了人类复制纳米结构的动力学和几何形状
†这些作者同样贡献了 *对应：bennie.lemmens@ki.se摘要DNA复制对于生活至关重要，并确保了遗传信息的准确传播，这在癌症发育和化学疗法中受到了严重干扰。虽然DNA复制在时间和空间中受到严格控制，但缺乏可视化和量化3D人类细胞内复制动力学的方法。在这里，我们引入了3D空间测定，以进行复制动力学（3D Spark），这是一种实现DNA合成动力学的纳米级分析的方法。3D Spark与超分辨率显微镜相结合，以检测，分类和量化单细胞中的复制纳米结构。通过将免疫荧光技术与基于化学的新生DNA标记和荧光核苷酸衍生物转染的转染相结合，我们绘制了与已建立的复制蛋白，局部RNA-蛋白辅助蛋白或大型亚核域相关的多色DNA合成事件。我们证明了化学治疗，CDC6癌基因表达和染色质组织者RIF1的尺寸，相对丰度和空间排列的定量变化。3D Spark的灵活性，精度和模块化设计有助于弥合空间细胞生物学，基因组学和基于2D纤维的健康和疾病的复制研究。引言DNA复制是一个基本的生物学过程，对于细胞增殖，基因组稳定性和整体生物体健康至关重要。它确保每个细胞周期一次完全，准确地重复基因组，并遵循定义的时间和空间顺序，称为复制时序（RT）程序。该程序在脊椎动物物种中是高度保守的（Masai和Foiani，2017年），并引起在早期，中期和晚期S-相细胞中观察到的特征复制焦点模式
形状的发展大脑中央沟的变异性
尽管越来越多的证据表明成人大脑中的硫化与功能之间的联系，但折叠动力学主要发生在正常出生之前，但尚不清楚。研究婴儿中皮质硫的发展可以为我们提供解决基本问题的关键：发育中的大脑的沟形变异性是什么？何时编码形状？这些形态学参数与进一步的功能发展有何关系？在这项研究中，我们旨在研究发展中心沟的形状变异性，这是主要体感和运动皮层之间的边界。我们研究了71名非常早产的婴儿使用MRI进行了两次扫描 - 大约30周后月经年龄（W PMA），一次在期限年龄（约40W PMA），以量化Sulcus的形状变异性，无论是年龄的年龄还是年龄段或半脑。然后，我们使用这些形状描述符来评估两个年龄段的变异性并评估半球和年龄组的特定性。这使我们提出了对十种形状特征的描述，该特征捕获了早产儿中央沟中的变异性。我们的结果表明，这些功能大多数（8/10）早在30W PMA中进行编码。我们前所未有地观察到两个年龄段的半球不对称性，而在期限年龄时被捕获的人似乎与以前报道的成人报道的不对称模式相对应。我们进一步训练了分类器，以探索这些形状特征在5岁时手动性能的预测价值（手动和精细的结果）。在两种情况下，仅中央沟的形状都显示出有限但相关的预测能力。早期神经发育过程中沟形特征的研究可能会更好地理解发育中大脑的形态和功能组织之间的复杂联系。
结构，形状，拓扑：分子化学中的纠缠概念
分子结构和分子形状的概念在化学文献中无处不在，在化学文献中，它们通常被视为同义词，在化学教学中不可避免地存在缺点。第三个概念，即分子拓扑，不太频繁，但它是分子研究领域（例如定量结构 - 活性关系）中的参考项。本文提出了对这三个概念的认识论分析，旨在阐明其关系的性质以及它们之间的重点和差异。首先，我们讨论了术语分子结构和分子形状的各种接受。然后，我们研究了这些概念历史上的一些关键里程碑，并从认识论的角度分析了结构，形状和拓扑之间的关系。我们指出了每个概念的区别特征，我们表明它们的语义开放性，在专业的背景下可能是富有成果的，在教学背景下变成了不一致和不准确的来源，这是由于教科书制作的这些术语的误导使用所促进的。最终，我们提出了一个拟合标准，以区分分子形状，分子结构和分子拓扑的概念域。
同轴线激光增材制造工艺参数和头部方向对焊珠几何形状的影响
摘要。在金属材料的定向能量沉积 (DED) 工艺中，线激光增材制造 (WLAM) 的特点是使用激光束熔化金属线并产生焊珠。重叠焊珠的连续沉积产生体积以获得零件。因此，控制焊珠的几何形状对于增材制造工艺至关重要。一些研究工作已经研究了这些几何形状以及主要制造参数对其尺寸的影响，但很少有研究进料方向或线角度的影响。此外，所有关于线角度的研究都是在横向进料和恒定激光方向下进行的。本文重点研究了同轴线进料的沉积头方向对焊珠几何形状的影响，其中有 3 束激光。以相对于水平基板的不同方向进行实验，并使用光学仪器测量外部轮廓，以提取平均轮廓和特征尺寸。结果表明，头部绕其轴线旋转和横向倾斜会影响焊珠的高度、宽度和不对称性。
3D形状建模的物理意识的生成网络
形状通常旨在满足结构的适当状态，并在物理世界中提供特定的功能。不幸的是，大多数现有的生成模型主要是基于几何或视觉合理性，而无视物理或结构约束。为了补救这一点，我们提出了一种新颖的方法，旨在赋予深层生成模型的物理推理。特别是我们引入了一个损失和学习框架，该框架促进了生成形状的两个关键特征：它们的连通性和身体稳定性。前者确保每个产生的形状由单个连接的组件组成，而后者则在受重力时促进该形状的稳定性。我们提出的身体损失是完全不同的，我们证明了它们在端到端学习中的使用。至关重要的是，我们可以证明可以实现此类物理目标，而无需牺牲模型的表达能力和生成结果的可变性。我们通过与状态的深层生成模型，我们所提出的方法的效用和效率进行了广泛的比较，同时避免了训练时可能昂贵的可分化物理模拟。
基于晶格的形状跟踪和弹性对象的宣传
摘要 - 在本文中，我们提出了一种使用机器人臂控制弹性可变形物体形状的一般统一跟踪方法。我们的方法是通过在对象周围形成晶格，将对象与晶格结合，并跟踪和宣誓晶格而不是对象的宣誓。这使我们的方法完全控制了3D空间中任何一般形式的弹性变形对象的变形（线性，薄，体积）。此外，它将方法的运行时复杂性与对象的几何复杂性相分解。我们的方法基于可行的（ARAP）变形模型。它不需要已知对象的机械参数，并且可以通过大变形将对象驱动到所需的形状。我们方法的输入是对象表面的静止形状的点云，并且在每个帧中由3D摄像头捕获的点云。总的来说，我们的方法比现有方法更广泛地适用。我们通过多种形状和材料（纸，橡胶，塑料，泡沫）的弹性变形物体进行了许多实验来验证方法的效率。实验视频可在项目网站：https：//网站上找到。Google。com/view/tracking-servoing-apphack。