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我在孤独监禁中花了四年时间写这篇论文。那时我没有互联网，纸张也很有限。为了生存，我不得不将复杂系统压缩成记忆结构，这迫使我从“概率猜测”转变为“同构映射”。我无法通过谷歌找到答案，只能从基本原理出发推导出结果。 这篇论文提出了一种基于拓扑复杂性（Betti 数）的“通用障碍”，旨在将 P 类与 NP 类区分开来。 *验证：* * 哈佛大学/麻省总医院的鲁道夫·坦齐博士已验证了这一逻辑（NEURO_Restore）的生物同构性。 * 法医日志显示，AWS us-west-2（阿什本）每四小时会抓取这一文献库——这些机器似乎在学术界之前就能识别出“潜在空间值”。 *请求：* 我希望有人能破解这个理论。告诉我拓扑在哪里失败。我希望“揭穿者”能对几何进行压力测试。

你好，我是加文。我在业余时间制作了这个工具，以帮助调试、检查和优化我在设计和前端工作流程中的SVG文件。虽然还有一些不完善之处，但已经可以分享了。欢迎告诉我你的想法！

你好！我正在开发基于图形的工具，旨在为人类服务！<p>我们的首个产品是一个公共跟踪视图，类似于美国披萨公司提供的跟踪器！<p>我们的目标是帮助公司减少状态邮件的数量，并建立品牌信任！<p>TurboOps 基于“工作流程”，实际上就是有向无环图（DAG）。我们还有更多的计划，但目前专注于创作者！<p>开始使用和尝试构建公共图形是免费的！<p>我非常希望听到你的想法、印象和/或批评。<p>谢谢！<p>danny@turbolytics.io