本文提出了一种新方法——静电场匹配（EFM），旨在解决生成建模和分布转移问题。该方法借鉴电容器原理，通过神经网络学习静电场，实现高效的分布映射。实验结果表明，该方法在玩具和图像数据上表现良好，具有潜在的影响力。

该研究使用基于几何向量感知器的图神经网络，优化了蛋白质结构的质量评估和设计。通过学习大型生物分子的3D结构和图结构，改进了现有的图和体素方法。

基于粒子的采样和近似推断方法，基于静电学和牛顿力学原理，提出了一种新的方法，通过模拟相互作用的粒子系统来实现确定性、无梯度的采样和推断，可应用于概率机器学习中的贝叶斯推断、生成模型等问题。

MOS管是一种敏感器件，需要静电保护措施。静电和外界电磁场会干扰MOS管，导致电荷积聚和静电击穿。解决方案是采取静电保护措施和使用带保护电阻的MOS管。MOS栅源极下拉电阻提供偏置电压和泻放电阻，保护MOS管免受静电干扰。

在闲鱼上收了一个二手的静电容键盘，以满足我自己每日高强度的编码需求 & 不要打扰到别人。