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World File Search System收敛
进化，生物力学和神经生物学收敛以解释选择性手指运动控制
沿进化量表相对有选择地移动纤维的能力增加了。，即使在人类中，当一个数字移动时，其他数字也会移动。意想不到的数字运动的部分原因是手的生物力学及其肌肉的生物力学，部分原因是控制纤维的神经系统。这些神经系统每个都包含许多单个神经元，这些神经元的输出在多个肌肉的脊髓运动神经元库中有差异。由于这些因素会导致运动的运动，因此动力学家移动任何给定的数字的收缩伴随着其他肌肉的收缩，以稳定其他数字和手腕。主要运动皮层（M1）主导着对人类自愿运动的控制，与其他支付的系统一起起作用，以雕刻激动剂，拮抗剂和稳定肌肉的协调作用。在任何手机运动中，神经活动都分布在宽的M1领域，该区域与其他纤维运动过程中的区域广泛重叠。因此，皮质病变永远不会损害仅一位数字的功能。M1或皮质脊髓道的病变损害相对选择性或“个性化”的延伸纤维运动，而不是浮雕。单独的机制可能是强度与个性化的基本恢复。
自主机器人的收敛性有限
Abstract A distributed algorithm A solves the Point Convergence task if an arbitrarily large collection of entities, starting in an arbitrary configuration, move under the control of A to eventually form and thereafter maintain configurations in which the separationbetweenallentitiesisarbitrarilysmall.Thisfundamentaltaskinthestandard O BLOT modelofautonomousmobile entities has been previously studied in a variety of设置，包括完整的可见性，确切的测量（包括距离和角度）以及实体的同步激活。我们的研究涉及最小的假设，在这些假设下，可以保证以这种方式融合的实体，具有有限和未知的可见度范围，可见度范围有限且不明显不精确。我们提出了一种在这些约束下运行的算法，该算法解决点收敛，对于在两个或三维空间中移动的实体，并具有任何有限程度的异步。我们还证明，在类似的逼真的约束下，但无限的异步，通常不可能在平面中的点收敛，这是基于自然假设，即算法在初始配置中维持存在的实体之间维持（可见的）连接性。我们称这种变体称为凝聚力融合，可以区分自主移动实体控制的有限和无限异步的力量，解决了一个长期存在的问题，一个长期存在的问题是否同步安排的实体是否比异步计划更强大。
使用遗传算法进行收敛-发散喷嘴轮廓优化
收敛-发散 (CD) 喷嘴的优化对于整个航空航天工业的各种应用都至关重要 - 这些领域与 NASA 的使命密切相关。这项研究特别关注机器学习（特别是遗传算法）和计算流体动力学 (CFD) 软件在 CD 喷嘴几何优化问题中的应用。通过操纵三次样条连接的控制点的位置，可以创建一个开放的设计空间并驱动性能最佳的单个 CD 喷嘴产生通过欧拉方程计算的等熵流场 (Δ𝑆= 0.0𝐽𝑘𝑔𝐾)。本文产生的最佳情况对 Δ𝑆= 0.935𝐽𝑘𝑔𝐾 的局部最小几何形状进行了初始猜测。 395 万美元。该项目奠定的基础为进一步应用遗传算法优化 CD 喷嘴和其他亚音速/超音速流体组件打开了大门。
加速基于分数扩散的收敛...
b分析加速ode采样器（定理1）19 B.1证明的主要步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 B.2引理证明6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.1财产证明（49）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.2财产证明（50a）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 B.2.3财产证明（50b）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 B.2.4财产证明（51）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.12.5其他引理证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 B.3引理7。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
用5G和6G的电信系统收敛
一个人观察到通信网络朝着访问技术的收敛性的深刻发展。3GPP非事物网络（NTN）启用了卫星访问与地面移动网络的集成。卫星网络组件可以有助于移动系统的全球服务连续性和弹性。利用陆地5G访问技术，许多解决方案减轻了卫星通信细节固有的问题（例如，多普勒，延迟…）在所谓的NTN（非事物网络）标准下已在3GPP的Rel-17中进行了标准化。在5G高级（从Rel-18开始）中，将通过使用再生有效载荷体系结构和性能优化启用器来释放进一步的NTN附加值。在ITU IMT-2030的愿景中，6G将带来新的网络功能，以支持人类与其物理环境之间利用实时数字建模的相互作用。特别是6G将看到TN和NTN统一为通过无线电和网络级别的一组创新技术和概念来实现的多维体系结构。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
AI和收敛性文学
近年来，人工智能（AI）技术与人力资源管理实践的整合已成为一种变革性的力量，将新颖的考虑因素引入了融合 - 差异性话语（Smith，A。N.，＆Cockburn，D。（2017），Sparrow，P.R。和Bognanno，＆Bognanno，M.（2019）。AI，包括机器学习，自然语言处理和数据分析，从根本上改变了组织管理人力资本的方式（Smith＆Cockburn，2017）。随着AI成为人力资源管理功能的组成部分，例如招聘，人才发展和绩效评估，它提出了有关其通过标准化实践增强融合或通过适应独特的上下文需求促进融合的潜力的相关问题（Smith，A。N.，A。N.，＆Cockburn，＆Cockburn，D。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
收敛程序更新 - 2024年1月
目标C：在Converge Go Live上充当高性能代理，FRTIB能够完全补救21个先前的审计结果。此外，汇聚环境大大提高了FRTIB的安全环境，从2022年至2023年提高了该机构在4个领域的FISMA评级。
MTOR途径基因MTOR，RHEB，DEPDC5，PTEN和TSC1对皮质神经元发育和功能有收敛性和不同影响
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月6日。 https://doi.org/10.1101/2023.08.11.553034 doi：Biorxiv Preprint