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World File Search System维流形
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
结构化离散数据的生成模型及其在药物发现中的应用
我的论文重点关注生成模型及其在离散数据中的应用。我们提出了新颖的算法，将最先进的生成模型的见解与离散数据类型的领域特定知识相结合。这些算法旨在增强与训练数据的属性相似性，提高数据有效性，并提高生成输出的整体质量。我的论文的第一部分研究了使用上下文无关语法将几何图像转换为离散表示。我们讨论了在大型搜索空间中识别合适表示的有效且可扩展的技术。我的论文的第二部分研究了变分自动编码器 (VAE) 在恢复嵌入在低维流形中的高维数据时的行为，评估了它们恢复流形及其上的数据密度的能力。将我们对 VAE 的探索扩展到离散数据领域，特别是在分子数据生成中，我们发现一种增强 VAE 对连续数据的流形恢复的方法也显著改善了离散数据生成。我们使用 ChEMBL 数据集和两个较小的蛋白质靶标活性分子数据集研究了它的优点和局限性。最后，为了解决生成稳定三维分子的难题，该论文将不可微分化学预言机 GFN2-xTB 融入去噪过程，以改善几何形状和稳定性。该方法已在 QM9 和 GEOM 等数据集上得到验证，表明生成的分子具有更高的稳定率。
![arXiv:2205.09829v1 [q-bio.NC] 2022 年 5 月 19 日 - Justin Jude](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aa8f15f482488c0fdebafe05c6a479e23e11755b.webp)
arXiv:2205.09829v1 [q-bio.NC] 2022 年 5 月 19 日 - Justin Jude
从记录的神经活动中解码刺激或行为是研究中研究大脑功能的常用方法，也是脑机接口和脑机接口的重要组成部分。即使是从小的神经群体中也能进行可靠的解码，因为高维神经群体活动通常占据低维流形，而这些流形可以用合适的潜在变量模型发现。然而，随着时间的推移，单个神经元活动的漂移和神经记录设备的不稳定性可能会很大，使得几天和几周的稳定解码变得不切实际。虽然这种漂移无法在单个神经元层面上预测，但当底层流形随时间稳定时，连续记录会话中的群体水平变化（例如不同的神经元组和记录数据中一致神经元的不同排列）可能是可以学习的。在会话中对一致和不熟悉的神经元进行分类，并考虑在记录会话中记录数据集中一致记录神经元顺序的偏差，可以保持解码性能。在这项工作中，我们表明深度神经网络的自监督训练可用于补偿这种会话间变异性。因此，连续自动编码模型可以在未来几天内为完全未见过的记录会话保持最先进的行为解码性能。我们的方法只需要一个记录会话来训练模型，这是朝着可靠、无需重新校准的脑机接口迈出的一步。
静态 AdS 指标的唯一性和能量界限
为避免歧义，我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ，其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形，并且当 x 趋向于零时，g 的截面曲率趋向于一个（负）常数，其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标，并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量，则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。（假设最后一个性质，截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g（即，度量 x 2 g 中 dx 的范数）在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。）黎曼流形（M， g ) 称为 ALH，如果它是完备的，并且包含有限个 ALH 端。因此，M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集，如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后，得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3（比较 [10]）
索迈亚维迪亚维哈尔大学
和自动化（ICCUBEA），Pimpri Chinchwad 工程学院（PCCOE），浦那，2017 年 8 月 17-18 日，IEEE 数字图书馆论文集。52. 34. Dipti Pawade、Harshada Sonkamble、Yogesh Pawade，“具有高级功能的基于 Web 的医院管理系统”，工程、科学和技术现代趋势国际会议 (ICMTEST-16)，2016 年 4 月 9 日和 10 日，计算和通信最新和创新趋势国际期刊 (IJRITCC) 论文集。53. Dipti Pawade、Khushaboo Rathi、Shruti Sethia、Kushal Dedhia，“产品评论分析
运维计划
DMMA 的设计、审批（附录 B，FDEP – ERP05-0264486-004-ES）和建造目的是使 SID 能够液压疏浚和脱水塞巴斯蒂安入口处的沉积物，以便在任何给定时间保持水道深度和现有的沙坑。然后对脱水沉积物进行筛选（如有必要）以满足严格的“海滩质量”规格，并在海龟筑巢季节之外用卡车运到入口南部的指定海滩位置进行放置。此过程提供了一个灵活而又环保的时间表，以便在海龟筑巢季节从 5 月到 10 月储存沉积物，同时在海龟不筑巢且允许海滩养护的 11 月到 4 月将海滩质量沉积物放置在最需要的区域。此外，DMMA 的灵活性还使 SID 能够利用各种方法应对可能发生的问题，并能够在热带风暴或飓风导致浅滩时开展紧急行动。
为什么时间不是第四维？
SI 基本单位是国际单位制 (SI) 为现行国际数量体系的七个基本量规定的标准化测量单位：它们是一组基本单位，我们可以从中推导出所有其他 SI 单位。这些是 SI 单位。秒用于测量时间，米用于测量长度或距离，千克用于测量质量，安培用于测量电流，开尔文用于测量热力学温度，摩尔用于测量物质的数量，坎德拉用于测量发光强度。除时间外，其他所有基本 SI 单位都可以量化或被 5 种基本感觉受体（即眼睛、鼻子、耳朵、皮肤和舌头）感受到。我们可以用脚步测量距离，通过皮肤感受到温度的上升。时间是唯一缺乏其存在的经验证据的基本现象。然而，在物理学中，它被视为距离变化率的度量。 许多人认为时间只是测量宇宙熵的工具。衡量不可预测性的程度是用熵来衡量的。它表示系统内部混乱程度的增加。根据热力学第二定律，任何自发发生的事件都会增加宇宙的熵 (S)。该定律断言，孤立系统的熵永远不会随着时间的推移而减少。