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World File Search System控制旋钮
Millennium One Step™ 电池供电涂抹器
用户说明 1. 使用提供的 (4) 个螺钉和锁紧螺母、扳手和内六角扳手（也包括在内）组装托架手柄。 2. 打开离合器杆以允许齿条移动。将齿条手柄拉离工具以缩回齿条。 3. 准备胶筒，取下盖子或插头并安装静态混合喷嘴。注意：遵循胶筒制造商的完整说明来准备胶筒。 4. 将胶筒插入托架。将胶筒和胶筒喷嘴开口对齐，以便正确定位。 5. 向前推齿条手柄，将活塞与胶筒上的开口对齐。关闭离合器杆以接合离合器。 6. 将电池滑到手柄上，直至完全接合。 7. 将速度控制旋钮调节到所需流量。旋钮上最大的“气泡”符号表示全速。速度越慢，气泡越小。注意：大多数应用都要求工具全速运行。 8. 按住扳机开始分配胶筒。注意：当工具保持空转时，必须按下扳机 2 次这是工具内置的节能功能。9. 分配完毕或到达墨盒末端时，松开扳机，打开离合器，然后缩回机架。取出墨盒。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。