XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计器
卷积瑜伽姿势估计器
实时身体姿势估计是计算机视觉中的关键组件，在各个域中找到了应用程序。这项研究深入研究了OpenCV和Mediapipe的合并，这是两个可靠的库，以实时实现精确有效的人体姿势估计。OpenCV以其计算机视觉功能而闻名，与MediaPipe联手，该公司提供了预先训练的机器学习模型，该模型明确制作了用于关键点的估计。这项合作能够准确检测和持续跟踪人体地标。该研究的方法是利用OpenCV的能力来管理视频输入和采用MediaPipe的姿势估算模型，以识别解剖关键。OpenCV负责重要的视频流操作，例如框架调整大小，颜色空间转换和降低噪声，优化了MediaPipe的专用模型的输入数据。随后，MediaPipe精巧地查明并跟踪关键的身体接头，从而赋予实时视频流或相机馈送中复杂人类姿势的实时估计。对该系统的全面评估包括对其准确性，实时性能和在不同条件下的鲁棒性的审查，包括遮挡和不同环境环境的情况。该系统在检测和持续跟踪关键点的功效，再加上其实时功能，揭示了其在多方面应用中的潜力，例如Sports Analytics，Healthcare，Healthcare，Human-Computer互动等。OpenCV和MediaPipe的融合封装了实时姿势估计的有希望的轨迹，为精确的人类姿势分析提供了坚固的框架。该研究的发现通过为实时姿势估计提供可靠，有效的解决方案，从而有助于推动计算机视觉领域的进步。这些进步具有影响各种行业和领域的希望，暗示了实时姿势估计技术的重大进步。
材料碳排放估计器（MCE2）
MCE 2的重点是材料碳排放（通常称为“前期体现的碳”），该碳排放量直接由收获和生产建筑材料引起的排放量。在2021年，加拿大自然资源发布了一份报告，得出结论，低层住宅建筑物可能导致平均150公斤（kg）的二氧化碳等效含量（CO 2 E）每平方米的地板面积（28吨28吨）（28吨的2,000平方英尺房屋）。1将这一估算值乘以加拿大每年建造的所有低层住宅建筑，总计8到900万吨排放量，相当于大约三个燃煤电厂。该报告还表明，根据材料的选择，对于相同设计和能源性能的房屋，材料碳排放（MCE）可能高达513，或低至2，kg Co 2 E/m 2。这种差异强调了MCE对实现排放降低目标的重要性。
鱼类：科学工作流程的碳足迹估计器
ppo [6]，[48]，[76]，[88]，[98]，[114]，[153]，[167]，[203]，[208]，[208]，[308，309]，[338]，[338]，[342] trpo [342] trpo [43]，[43]，[312]，[312] 2其他[6]，[30]，[30]，[30]，[30]，[60]，[60]，[60]，[60]，[60]，[60] 171]，[196]，[218]，[260]，[288]，[342] 12基于模型的其他[340]，[131]，[327] 3表1。基于RL方法和算法对每个出版物进行分类。
一种新的数据收集指数型比率估计器...
系统抽样是有限总体调查中常用的概率设计，参见 WG Madow 和 LH Madow”[1]。除了简单之外，系统抽样提供的估计量对于某些类型的总体来说比简单随机抽样或分层随机抽样更有效。Hajeck [2]、Cochran [3] 和 Gautschi [4]。后来，利用辅助变量信息估计总体均值的问题也得到了许多作者的讨论，其中包括 Quenouille [5]、Hansen 等人[6]、Swain [7]、Banarasi 等人[8]、Kadilar 等人[9]、Robson [10]、Singh 等人[11]、Singh 等人[12]、Singh 等人[13]、Singh 等人[14]、Kushwaha 等人[15]和 Khan 等人。 [16]、Khan 等人 [17]、Singh [18]、Shukla [19]、Koyuncu 等人 [20]、R. Singh 等人 [21]、R. Singh 等人 [22]、Bahl 等人 [23]、Srivastava 等人 [24]、Tailor 等人 [25] 和 Ozel Kadilar 等人 [26]。考虑一个大小为 N 个单位的有限总体。从第一个单位和每个后续单位中随机抽取大小为 n 的样本，则 N = 其中和为正整数，因此，将有大小为的样本，并观察样本中选定的每个单位的研究变量和辅助变量。令表示第个样本中第个单位的值。然后，系统样本均值定义如下：和总体均值的无偏估计量，为了获得一阶近似的估计量，使用以下误差项：
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
rrcov：具有高分解点的可扩展稳定估计器
巴士。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6灌木丛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9辆车。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9辆车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个级联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 cov类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13共瓦斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15五阶级类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 covcontrol类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 covcontrolcd。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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基于非参数感应电机转子磁链估计器...
基于电流模型和电压模型的传统感应电机转子磁通观测器对参数不确定性很敏感。本文提出了一种基于前馈神经网络的非参数感应电机转子磁通估计器。该估计器无需电机参数即可运行，因此不受参数不确定性的影响。该模型采用 Levenberg-Marquardt 算法离线训练。所有数据收集、训练和测试过程均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。训练过程中强制迭代 1,000 个时期。此建模过程总共使用了 603,968 个数据集。该四输入两输出神经网络模型能够为磁场定向控制系统提供转子磁通估计，其误差为 3.41e-9 mse，训练时间为 28 分 49 秒。该模型在参考速度阶跃响应和参数不确定性下进行了测试。结果表明，所提出的估计器改进了电压模型和电流模型转子磁通观测器的参数不确定性。
tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。
使用大脑连接性估计器改善基于EEG的驱动器分心分类
摘要：本文讨论了通过使用大脑连接估计器作为特征来讨论脑电图（脑电图）基于脑电图分散分类的新方法。有超过一年的驾驶经验和平均年龄为24.3的健康志愿者参加了具有两个条件的虚拟现实环境，简单的数学解决问题任务和一项骑行任务，以模仿分心的驾驶任务和一项非分布驾驶任务。独立的组件分析（ICA）是在与额叶，中央，顶，枕骨，左运动和右运动区域相关的六个选定组件的选定时期进行的。Granger – Geweke因果关系（GGC），定向转移函数（DTF），部分定向相干（PDC）和广义部分定向相干性（GPDC）大脑连接估计器用于计算连接性矩阵。这些连接矩阵被用作具有径向基函数（RBF）的支持向量机（SVM）的功能，并将分心和非分布驾驶任务分类。GGC，DTF，PDC和GPDC连接估计器的分类精度分别为82.27％，70.02％，86.19％和80.95％。进行了PDC连接估计器的进一步分析，以确定分散注意力和非分布驾驶任务之间的最佳窗口。这项研究表明，PDC连接性估计器可以为驾驶员分心提供更好的分类精度。
实施数字碳足迹排放估计器和移动设备的预测指标
摘要 - 随着数字化的激增和技术的不断增加，数字碳足迹的大幅增加。普通人至少对行业，油耗产生的碳足迹有某种认识。，但许多人甚至没有考虑他们的手机如何促进一种称为数字碳足迹的特殊碳足迹。本文提出了一个旨在检测单个用户不同应用程序的屏幕时间的应用程序，从而计算和考虑用户的整体碳足迹。为了预测用户可以生成的未来碳足迹，设计了机器学习模型。这项研究的主要目的是探索各种来源，并收集有关不同移动应用程序产生的数字碳足迹的信息，测量单个应用程序的屏幕时间，从而计算数字碳足迹。应用程序生成了单个应用程序的数字碳足迹，并通过考虑所有应用程序的贡献并预测其未来价值来显示数字碳足迹的累积价值。