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智能手机摆的定量分析超出线性近似：锁定实际作业
如今可以直接访问传感器数据的应用程序，用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石，许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息，但是可以使用其他传感器，例如磁场，12,13光强度9,14和旋转15。此外，某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录，从而进行了有趣的研究。15最后，还使用了其他开放平台，例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
最佳基于Cosserat的变形控制线性对象的机器人操纵
摘要 - 可构造的对象操纵是一个充满挑战的研究主题，它引起了对机器人领域的日益兴趣，因为已经出现了解决此问题的新方法。到目前为止，文献中的大多数提出的方法都集中在形状控制上。被忽略了应用于物体的应变，因此排除了操纵脆弱产品的大部分工业应用，例如橡胶和塑料物体的脱胚层或食物的处理。这些应用需要在准确性和仔细操纵之间进行权衡，以保留操纵对象。在本文中，我们提出了一种方法来最佳控制线性和平面变形对象的变形，同时还最大程度地减少对象的变形能。首先，我们修改了最初为线性软机器人控制开发的框架，以使其适应可变形的物体机器人操作。为此，我们将问题重新制定为一个优化问题，其中考虑对象的整体形状，而不是仅专注于对象的位置和方向的尖端。然后，我们在成本函数中包含一个能量项，以找到在达到所需形状的同时最小化操纵物体中潜在的弹性能量的解决方案。对于高非线性问题的解决方案众所周知，很难找到对局部最小值的敏感性。我们定义了连接对象的已知初始和最终配置并顺序解决问题的中间最佳步骤，从而增强了算法的鲁棒性并确保解决方案的最佳性。然后使用中间最佳配置来定义机器人的终端效果轨迹，以使对象从初始配置变形为所需的配置。索引术语 - 可通知的对象操纵，机器人技术，形状控制，优化，轨迹生成
小型E：小语言模型具有线性注意的高效语音综合
由语言模型提供支持的文本到语音（TTS）的最新进步已在实现自然性和零发音克隆方面表现出了显着的功能。值得注意的是，仅解码器的变压器是该域中的突出体系结构。然而，变形金刚面临着依赖于二次复杂性的挑战，在冗长的序列和资源约束的硬件上阻碍了训练。此外，对于TTS比对的单调性质，它们缺乏特定的感应偏见。作为回应，我们建议用重复的架构替换变压器，并引入专门的交叉注意机制，以减少重复和跳过问题。因此，我们的体系结构可以在长样本上有效训练，并实现最先进的零镜头语音克隆，以相对于可比大小的基线。我们的实现和演示可在https：// github.com/theodorblackbird/lina-speech上找到。索引术语：语音综合，零射击自适应文本到语音，语言建模，线性注意1。简介
紫外线激光的非线性光学晶体在极端压力下保持非常稳定
已经以其非凡的品质而闻名，例如极好的热量散热，暴露于温度变化时的最小不均匀膨胀以及传播紫外线光的能力（一种来自阳光的光和其他特殊灯（如特殊灯）的光线，但它是人眼看不见的），BZBP是一种理想的选择，可用于lasviole deep listav instrang intraviole。这些系统在医学诊断，半导体生产和尖端科学研究等领域至关重要。
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
用于非线性近似的量子样条 - IRIS
参考量子技术是 HHL 算法。HHL 是一种近似准备形式为 | x ⟩ 的量子叠加的方法，其中 x 是线性系统 Ax = b 的解，A 是厄米设计矩阵，b 以 | b ⟩ 的振幅编码。从计算的角度来看，这需要的时间增长量大致为 O ( s 2 κ 2 log ( n ) /ϵ )（参见表 2 中 HHL 与经典算法的比较）。该算法相对于矩阵的大小呈对数增长，这意味着与经典算法相比，它具有指数优势。但是，它的复杂度是 s 和 κ 的多项式，这意味着我们必须对条件数和稀疏性引入约束，以免破坏 HHL 的计算优势。这使得之前的比较不公平，因为我们无法对设计矩阵做出一般的假设。
使用透明的光电神经元阵列宽带非线性调制
抗淀粉样蛋白疗法，包括lecanemab，是阿尔茨海默氏病（AD）的新紧急治疗方法，其重点是从大脑中去除淀粉样蛋白β。AD具有复杂的病理生理学，其特征在于突触失调和淀粉样蛋白β的斑块和含有神经原纤维缠结的斑块的存在[1]。淀粉样蛋白Aβ肽是由淀粉样蛋白前体蛋白（APP）的切割形成的，即神经元突触中的跨膜蛋白，通过β泌尿蛋白酶和γ泌尿酶[1，2]形成。随后将其分泌为Aβ单体进入细胞外空间，该空间具有聚集的偏见，形成可溶性低聚物，原纤维，然后形成斑块[1，3]。Aβ清除率部分通过载脂蛋白E（APOE）进行了调节，该载脂蛋白E（APOE）由APOE基因编码[4，5]。apoE具有三个不同的等位基因的多态性，它们编码三个同工型：E2，E3和E4。APOE4等位基因的存在与基因剂量依赖性AD风险和更早的发作有关，并且发现APOE4的存在与Aβ的清除较慢有关，因此，APOE3和APOE3，然后是APOE2的较早和更高的Aβ积累[4，5]。
非线性有限的精确和最佳二次化 -
摘要。普通微分方程的多项式和非分解系统的二二次化在多种学科中，例如系统理论，流体力学，化学反应建模和数学分析。二次化揭示了模型的新变量和结构，该变量和结构可能更容易分析，模拟，控制并提供了方便的学习参数化。本文提出了新的理论，算法和软件功能，用于非自治odes的二次化。我们根据输入函数的规律性提供存在结果，因为可以通过二次化获得二次双线系统的情况。我们进一步发展存在结果和一种算法，该算法概括了具有任意维度的系统的二次化过程，该系统在尺寸增长时保留了非线性结构。对于此类系统，我们提供维度不合时宜的二次化。一个示例是半消化的PDE，当离散化大小增加时，非线性项在象征性上相同。作为这项研究实际采用的重要方面，我们将QBEE软件的功能扩展到具有任意维度的ODES和ODES的非自治系统。我们提供了以前在文献中报道的ODE的几个示例，在此，我们的新算法找到了比先前报道的提升转换的四倍体ode系统。我们进一步强调了二次化的重要领域：减少阶模型学习。太阳风示例突出了这些优势。该区域可以通过在最佳提升变量中工作而受益匪浅，其中二次模型提供了模型的直接参数化，这也避免了非线性项的额外超重还原。
用于 LiDAR 应用的盖革和线性模式的微芯片激光器和雪崩光电二极管面包板
1 里斯本大学理学院天体物理和引力中心 (CENTRA)，坎普大区，里斯本 1749-016，葡萄牙； ana.sousa@synopsisplanet.com （广告）; pintografael@gmail.com （RP）; bac@sim.ul.pt （BC）; bnarribas@gmail.com（印度）； hugo.onderwater@synopsisplanet.com （HO）; prgordo@fc.ul.pt (PG) 2 Synopsis Planet，Advance Engineering Unipessoal LDA，2810-174 Almada，葡萄牙 3 里斯本大学科学学院天体物理和空间科学研究所，Campo Grande，1749-016 Lisbon，葡萄牙； maabreu@fc.ul.pt 4 里斯本大学高等技术学院（IDMEC），Av. Rovisco Pais 1, 1049-001 里斯本，葡萄牙 5 蔚蓝海岸大学，蔚蓝海岸天文台，法国国家科研中心，拉格朗日实验室，06304 尼斯，法国； patrick.michel@oca.eu * 通信地址：ruimelicio@gmail.com;电话：+351-218-417-351