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从马尔的愿景到人类智能问题
先前的论点意味着，在物体识别方面表现良好的网络本身并不是解决视觉皮层如何工作的问题的解决方案，尽管它们可能会有所帮助。神经科学的最新趋势是将视觉皮层中神经元的活动与使用反向传播训练的 RELU 网络（例如 AlexNet）中单元的活动相匹配。在这个优化过程中报告的合理一致性令人鼓舞，但在声称这些网络可能导致皮层可信模型之前还有很长的路要走。我们需要澄清 RELU 非线性的生物物理相关性是什么，它们在视觉皮层中的位置，权重在哪里，它们是如何修改的，以及脉冲神经元的活动如何映射到当今深度网络的静态单元中。更重要的是，反向传播和标记数据的批量学习几乎肯定在生物学上是不可信的。因此，我们需要用基于已知生物物理学的在线学习规则取代梯度下降
满足空间冷却电力需求的低碳选择
印度能源转型平台是一个独立的、多利益相关方专家小组，旨在通过非线性的变革性解决方案，就印度实现国家自主贡献 (NDC) 的战略制定明智的叙述。这一独特的举措由科学、技术与政策研究中心 (CSTEP) 和 Shakti 可持续能源基金会 (SSEF) 共同构思，希望确保印度保持领先地位，并巩固其在全球向清洁能源转型中的领导地位——甚至在 2030 年之后。在过去的一年里，该平台支持了四个主题的研究——分散式能源系统、可再生能源主导的电力系统、工业过程热和城市制冷需求——探索新的技术选择，以帮助开发到 2050 年的低碳能源路径。每个主题下的项目团队都进行了严格的研究，并因此以以下政策摘要的形式提出了他们的结果和建议。
3dgut：在高斯弹头中启用扭曲的摄像机和次级射线
尽管对于静态针孔摄像头情况（第一个列），两种分布的分布都是一致的，但与基于EWA的基于EWA的估计值相比，基于UT的速度更为准确，而对于静态拟合摄像机案例（第三列），则在较高的非网络性非线性的情况下，UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势（第二和第四列），基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下，RS-Unaware EWA线性化分解，无法近似此情况（直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化，但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布）。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的，导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
隐形眼镜嵌入式全息指针
在本文中，我们提出了一种称为自旋扭矩二极管（STD）的纳米级旋转射频（RF）检测器的电气模型。提出了一种用于模型参数提取的完整方法。得出了与STD的等效电路，并将设备电阻非线性的建模与自旋扭转二极管效应一起。提出了一种详细的逐步方法，以使用常规的直流测量，RF散射参数（S-Parameter），连续波和功率表征提取模型参数。参数提取后，与单个STD的测量结果进行了比较，成功验证了模型。最后，提出的STD电气模型用于预测基于2-STD的RF检测器体系结构的行为。仿真结果突出了提出的建模方法的兴趣，以研究合适的RF检测器体系结构，以提高单个或多体RF检测的RF-DC转换效率。
耦合非线性光学腔增强光压缩
在本文中，我们探讨了两个耦合光腔产生的压缩效应。每个腔都包含二阶非线性材料并由激光器相干泵浦。我们的结果表明，由于非线性的存在，光强度得到了极大的改善，并且主要取决于外部激光频率和腔模式之间的失谐。更有趣的是，对于腔间适度耦合，所提出的方案可以增强光压缩：一个腔产生的压缩被另一个腔增强。对于共振相互作用，在共振附近可获得最高的压缩效应。当场非共振时，压缩在所考虑腔的共振附近增加，但对于相对于第二个腔的大失谐，压缩会减小。此外，当第二个腔的耗散率小于第一个腔时，压缩可以得到改善，达到接近完美的压缩。虽然温度升高总体上对非经典光有负面影响，但对于适当的参数集，挤压对热浴表现出明显的抵抗力。
心理学和生命科学协会混沌理论的贡献......
汽车行业被迫创新其方法，以应对汽车需求波动、监管框架严格和快速技术进步等挑战。汽车企业是一个复杂的系统，其特点是众多利益相关者之间存在动态、非线性的相互作用，这对其运营效率和整体绩效至关重要。因此，我们利用网络科学的分析工具对一家全球汽车公司的质量部门进行了诊断评估。通过检查利益相关者之间的动态、非线性相互作用，我们为质量部门及其问题解决部门开发了一个网络拓扑，结果显示两个网络都很稀疏，并且在超临界状态下表现出随机行为；也就是说，节点（代理）之间的互连（非线性相互作用）明显不足。因此，质量分析师及其主管无法及时响应客户报告的缺陷。基于这些见解，我们主张采用元方法论 SSM+VSM+MA 来导航和阐明此类复杂系统，旨在增加网络内的互连密度，以加快
通过散射矩阵方法实现非线性散射介质中的非线性谐波操控
摘要。由于介质不均匀性而导致的波（例如光）的散射在物理学中普遍存在，并且被认为对许多应用有害。波前整形技术是一种强大的工具，可以消除散射并通过非均匀介质聚焦光，这对于光学成像、通信、治疗等至关重要。基于散射矩阵 (SM) 的波前整形在处理线性区域中的动态过程中非常有用。然而，在非线性介质中控制光的这种方法的实现仍然是一个挑战，至今尚未被探索。我们报告了一种确定具有二阶非线性的非线性散射介质的 SM 的方法。我们通过实验证明了其在波前控制中的可行性，并通过强散射二次介质实现了非线性信号的聚焦。此外，我们表明该 SM 的统计特性仍然遵循随机矩阵理论。非线性散射介质的散射矩阵方法为非线性信号恢复、非线性成像、微观物体跟踪和复杂环境量子信息处理开辟了道路。
从脑记录中解码文本的深度架构
方法。— 在本研究中，我们提出了一种新颖的深度网络架构 Brain2Char，用于直接从直接脑记录（称为皮层脑电图，ECoG）解码文本（特别是字符序列）。Brain2Char 框架结合了最先进的深度学习模块 - 用于从神经数据中提取多波段时空特征的 3D Inception 层和双向循环层、扩张卷积层，然后是用于解码字符序列的语言模型加权波束搜索，以及优化联结主义时间分类损失。此外，考虑到皮层功能转换为字符序列所依赖的高度非线性变换，我们对网络的潜在表示进行了正则化，其动机是对语音产生的皮层编码和特定于 ECoG 数据采集的人工方面的洞察。为此，我们对发声运动、语音声学和会话特定非线性的潜在表示施加了辅助损失。
普通趋势和国家特异性的异质性 -
我们采用半参数功能系数面板方法，允许具有经济利益的利益关系，以具有国家特定的异质性和一个共同的组成部分，并且在协变量中可能是非线性的，并且可能会随着时间而变化。估算了系数和部分导数（弹性）的共同成分的表面，然后通过功能主组件分解，并引入了基于自举的程序，以推断功能性主组件的负载。将这种方法应用于国家能量GDP弹性，我们发现弹性是由两组国家 /地区不同的共同组成部分驱动的，但具有共同的功能性主要组成部分。这些群体大致对应于经合组织和非OECD国家，但是我们利用一种新的方法来基于共同的能耗模式来重新组合国家，以降低组内的均方根误差。包含更多发达国家的群体的共同组成部分具有额外的功能性主要成分，可降低近几十年来最富有国家的弹性。
菲利普·JW·莫尔
我的工作重点是利用当今现有的实际材料，对新材料有望在未来实现的先进功能进行原型设计。我们感兴趣的是电子在材料中的行为与铜或硅中的行为根本不同。我的团队开发了制造方案，将复杂复合材料的微观晶体转变为最高质量的微纳米结构，并研究它们的电子和磁性。我们技术的主要工具是聚焦离子束，它使我们能够以纳米精度从这些粒子中雕刻出晶体电路。通过这种方法，我们超越了静态晶体的可能性，并以极端和非线性的方式调整这些材料的量子态。最突出的是，我们对量子材料应用了受控应变和应变梯度，这是在宏观尺度上不可能实现的。这使我们能够调整关联景观、通道密度波或在固体中创建人工规范场。超快猝灭和极端非线性电流改变了电子光谱并诱导了新的亚稳态量子态。