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World File Search System参数估计
技术学士
模块5：应用统计（8小时）随机抽样，参数估计，最大似然估计，置信区间。回归和相关分析：直线的拟合（避免正方形的方法），与基本属性相关系数。教科书：1。E. Kreyszig的高级工程数学，John Willey＆Sons Inc.第10版。2。Ronald E. Walpole，Raymond H. Myers，Sharon L. Myers＆Keying Ye，“工程师与科学家的概率与统计数据”，第八版，2007年，新德里Pearson Education Inc.。 参考书：1。 J. Sinha Roy和S. Padhy，Kalyani出版商的普通和部分微分方程。 2。 B. V. Ramana的高级工程数学，McGraw Hill Education。 3。 PAL和S. Bhunia的工程数学，牛津出版物。 随机过程，Roy D. Yates，Rutgers和David J. Goodman，John Wiley and Sons，Inc。Ronald E. Walpole，Raymond H. Myers，Sharon L. Myers＆Keying Ye，“工程师与科学家的概率与统计数据”，第八版，2007年，新德里Pearson Education Inc.。参考书：1。J. Sinha Roy和S. Padhy，Kalyani出版商的普通和部分微分方程。2。B. V. Ramana的高级工程数学，McGraw Hill Education。3。PAL和S. Bhunia的工程数学，牛津出版物。随机过程，Roy D. Yates，Rutgers和David J. Goodman，John Wiley and Sons，Inc。
对比传统方法和机器学习方法......
基于光学的深亚波长尺寸特征尺寸的精确测量一直受到制造工艺改进的挑战，包括更小的线宽、更密集的布局以及近原子尺度上更大的材料复杂性。电磁建模在很大程度上依赖于用于解决光学测量逆问题以进行参数估计的前向映射。机器学习 (ML) 方法一直受到关注，要么作为绕过与模拟直接比较的手段，要么作为增强非线性回归的方法。在这项工作中，使用特征明确的实验数据集及其假设二维几何的模拟库来研究 ML 方法。通过比较一种直接的库查找方法和两种 ML 方法（使用径向基函数 (RBF) 的数据驱动非线性回归替代模型和间接应用模拟强度数据的多输出高斯过程回归 (GPR)），说明了 ML 在光学临界尺寸 (OCD) 计量方面的优势和局限性。 RBF 和 GPR 通常比传统方法的准确度更高，而且训练点数最少只有 32 个。然而，随着测量噪声的降低，RBF 和 GPR 的不确定性差异很大，因为 GPR 的方差后验估计似乎高估了参数不确定性。在 OCD 中，必须同时解决准确度和不确定性问题，同时平衡模拟与 ML 计算要求。
意外反应是压缩记忆状态的探测
近期记忆容量有限，不可避免地会导致对过去刺激的部分记忆。还有证据表明，对新奇或罕见刺激的行为和神经反应取决于一个人对过去刺激的记忆。因此，这些反应可以作为不同个体记忆和遗忘特征的探测。在这里，我们利用了两种固有涉及遗忘的刺激序列有损压缩模型，这不仅在许多情况下是必需的，而且具有理论和行为优势。一个模型基于一个简单的刺激计数器，另一个模型基于信息瓶颈 (IB) 框架，该框架为生物和认知现象提出了一个更普遍、理论上合理的原理。这些模型用于分析通常称为 P300 的新奇检测事件相关电位。在听觉奇异范式中记录的 P300 反应的逐次试验变化都经过每个模型的测试，以提取每个受试者的两个刺激压缩参数：记忆长度和表征准确性。然后利用这些参数估计受试者在任务条件下的近期记忆容量极限。结果以及最近发表的关于单个神经元和 IB 模型的研究结果强调了如何利用有损压缩框架来解释不同空间尺度和不同个体的神经反应的逐次变化，同时使用基于理论的简约模型提供不同表征水平的个体记忆特征估计值。
mitgcm-ad V2：自动分化工具塔tape of
马萨诸塞州技术研究所通用循环模型（MITGCM）被气候科学界广泛使用，以模拟行星氛围和海洋循环。MITGCM的一个定义特征是它已开发为与算法二元组合（AD）工具（TAF）兼容，可以使切线线性和伴随模型的产生。这些提供了梯度信息，该信息可以基于动态的灵敏度和归因研究，状态和参数估计以及严格的不确定性定量。重要的是，梯度信息对于计算全面敏感性和执行E ffi cient大规模数据同化至关重要，确保可以从卫星和原位测量工具中收集的观察结果可以用来优化大型不确定的控制空间。因此，MITGCM构成了物理海洋学研究界采用的关键数据同化产品的动态核心：估计海洋的循环和气候（ECCO）国家估计。尽管MITGCM和ECCO在研究社区中广泛使用，但AD工具TAF是专有的，因此很大一部分用户无法访问。此处介绍的新版本2（MITGCM-AD V2）框架是基于源代码广告工具thaus的，该工具最近是开源的。tap的另一个功能是，默认情况下它存储了所需的变量（而不是重新计算它们），从而简化了e ffi cient，与AD兼容的代码的实现。该框架已与MITGCM模型的主分支集成在一起，现在可以免费使用。
火炬松小面积估计的新应用...
火炬松 ( Pinus taeda L.) 是全球种植最广泛的树种之一。随着估计森林特征（例如体积、生物量和碳）的可靠性变得越来越重要，可用于评估的必要资源通常不足以满足所需的置信度水平。研究了小区域估计 (SAE) 方法在提高 9-43 岁火炬松人工林体积估计精度方面的潜力。开发了包括激光雷达高度百分位数和林分稀疏状态作为辅助信息的区域级 SAE 模型，以测试是否可以实现精度增益。与单独使用激光雷达相比，使用两种辅助数据的模型提供了更大的精度增益。在某些情况下，与区域级模型相比，发现单位级 SAE 模型提供了额外的增益；然而，结合激光雷达和稀疏状态的区域级模型表现几乎一样好甚至更好。尽管单元级模型在精度方面有潜在的提升，但由于需要高度精确、空间定义的样本单元，并且无法纳入某些区域级协变量，因此在实践中应用起来更加困难。这项研究的结果引起了那些希望减少林分参数估计不确定性的人的兴趣。随着估计精度的提高，管理者、利益相关者和政策制定者可以对资源评估更有信心，从而做出明智的决策。
生物物理神经网络的分布式在线估计
随着神经记录技术的进步，我们很快就能同时监测活体大脑中数百个相互连接的神经元的膜电位 [1]。这种高分辨率数据为开发实时闭环干预措施开辟了新的可能性，这些干预措施旨在治疗癫痫和帕金森氏症等神经兴奋性疾病 [2]。有效监测和控制脉冲系统的能力也影响着新兴的神经形态工程领域 [3]。良好的闭环控制设计通常需要可靠的模型估计，因此任何旨在控制神经活动的方法都必然涉及神经元模型的估计，这是一项不简单的任务。已经提出了许多用于批处理模式或离线估计神经元动力学的技术，例如 [4]、[5]、[6]、[7]。然而，活体大脑系统具有自适应性 [8]，因此在线估计方法是必要的，尤其是涉及实时应用时。为了满足这一需求，[9] 中最近提出了一种基于自适应观测器的电导型神经网络在线估计方法。自适应观测器的灵感来自 [10] 和 [11]，它以我们熟悉的递归最小二乘 (RLS) 算法 [12] 为基础，可以近似地跟踪缓慢变化的时变参数。基于 RLS 的自适应观测器的一个限制是观测器状态相对于参数数量迅速增加。更多的观测器状态需要更多的计算能力，这在尝试对包含数千个参数的大型神经网络模型进行在线估计时可能变得至关重要。在本文中，我们提出了一个分布式版本的线性参数估计
确保现有的量子位置验证协议免受任意传输丢失的影响
摘要 当所选协议缺乏损失容忍度时，信号丢失会对量子密码学的安全性构成重大威胁。在量子位置验证 (QPV) 协议中，即使相对较小的丢失率也会危及安全性。因此，目标是找到在实际可实现的丢失率下仍能保持安全的协议。在这项工作中，我们修改了 QPV 协议的通常结构，并证明这种修改使验证者和证明者之间潜在的高传输丢失对于一类协议而言与安全性无关，该类协议包括受 BB84 协议 ( QPV f BB84 ) 启发的实用候选协议。这种修改涉及光子存在检测、证明者的短暂时间延迟以及在继续之前进行游戏的承诺，将总体丢失率降低到仅证明者的实验室。经过调整的协议 c- QPV f BB84 随后成为一种具有强大安全性保证的实用 QPV 协议，即使面对使用自适应策略的攻击者也是如此。由于验证者和证明者之间的丢失率主要由他们之间的距离决定，因此可以在更长的距离上实现安全的 QPV。我们还展示了所需光子存在检测的可能实现，使 c-QPV f BB84 成为解决 QPV 中所有主要实际问题的协议。最后，我们讨论了实验方面并给出了参数估计。
课程结构和教学大纲M.Tech CSE
比例并根据统计检验的结果得出结论。使用数字理论设计各种密码。将图理论应用于网络路由问题等实时问题。单元I：基本概率和随机变量：随机实验，样本空间事件，概率的概念概率的公理，一些有关概率分配的重要定理，条件性概率定理，对条件性概率，独立事件，独立事件，贝叶斯定理或规则。随机变量，离散概率分布，随机变量的分布函数，离散随机变量的分布函数，连续随机变量单元II：抽样和估计理论：种群和样本，使用和不替换随机示例进行统计推理采样，随机数量量级统计分布，频率分布，相对频率分布，相对分布，计算，计算，计算，均值分布，计算，计算，计算，计算。公正的估计值和有效估计点估计值和间隔估计值。可靠性置信区间的人口参数估计，最大似然估计单元III：假设和意义的检验：统计决策统计假设。null假设假设测试和I型和II型误差的显着性和II型误差的显着性测试水平，涉及正态分布的一尾和两尾测试P值的特殊样本的特殊测试特殊测试的特殊样本具有估算理论和假设测试特征曲线之间的小样本关系的特殊显着性测试。测试质量控制图的功率将理论分布拟合到样本频率
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
Ali Keyhani 博士 俄亥俄州立大学教授
摘要：本次演讲将介绍全球变暖、光伏建模、控制光伏微电网、新研究前沿、神经网络预测控制和深度学习的最新发现。随着微电子技术的最新进展，智能手机的内存和计算速度与 1969 年阿波罗登月时的计算机系统相同。目前，数字信号处理 (DSP) 提供高速数据处理、内存和速度，可以开发神经网络预测控制模型并实现对太阳能微电网的精确控制。演讲结束时将介绍深度学习算法及其对技术各个方面的影响。关于演讲者：Keyhani 博士是 IEEE 研究员，并于 1989 年、1999 年和 2003 年获得俄亥俄州立大学工程学院研究奖。1967 年至 1972 年，他曾在惠普公司、哥伦布南俄亥俄电气公司和 TRW 控制公司工作。从 1975 年到 1980 年，他担任德黑兰德黑兰理工学院的教授。目前，他是俄亥俄州立大学（位于俄亥俄州哥伦布）的电气和计算机工程教授。Keyhani 博士的研究活动主要集中在分布式能源系统中可再生和绿色能源的设计、控制和集成、电力电子系统的控制、先进的电力推进、电机建模、基于 DSP 的机电系统控制虚拟测试台、汽车系统、建模、参数估计和故障检测系统。他的研究工作得到了美国国家科学基金会、美国电力合作公司、德尔福汽车系统、Liebert 合作公司、通用汽车、福特汽车公司和 TRW 的支持。