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World File Search System向量和
神经预测和对齐的光谱理论
通过在神经网络反应和从生物系统中测得的神经网络反应进行回归，通常将神经网络的表示与生物系统的表示。许多不同的深层神经网络产生相似的神经预测，但尚不清楚如何在预测神经反应方面表现良好的模型之间进行区分。为了深入了解这一点，我们使用了一个最新的理论框架，该框架将回归的概括误差与模型和目标的光谱特性相关联。我们将该理论应用于模型激活和神经反应之间的回归情况，并根据模型特征谱，模型特征向量和神经反应的比对分解神经预测误差以及训练集的大小。使用这种分解，我们引入了几何措施来解释神经预测误差。我们测试了许多预测视觉皮层活动的深神经网络，并表明有多种类型的几何形状导致通过回归测量的神经预测误差低。这项工作表明，仔细分解代表性指标可以提供模型如何捕获神经活动的解释性，并指向改善神经活动模型的道路。
狄拉克在物理教师教育中的量子力学方法：从线性偏振到圆偏振
摘要。由于量子力学在物理教育研究中取得了令人鼓舞的成果，通过双态系统进行量子力学的教学/学习正在中学不断普及。一种可能性是使用光子的偏振态。本文报告了物理教师教育中基于偏振的量子力学介绍。一种广泛使用的学校材料为教师培训生的未来工作做好准备，同时也提高了他们的概念知识。这部分包括仅使用中学数学的统计计算和仅使用实数的不确定关系的新公式。第二步是使用实二维向量和矩阵准备量子力学的形式。考虑到学生可能不会学习复杂的线性代数，我们提供了一种通过圆偏振介绍双态系统完整形式的新方法，提供了对复杂量子态的逐步探索。这指出了通过物理示例使用复杂线性代数的优势，提供了接触高级量子物理和量子计算元素的机会，同时深化了中学材料的物理背景。
B. Tech（常规时间）的学术法规（R23）
单元I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非奇异矩阵倒数，线性方程式系统，方程式的线性系统的一致性求解了均匀和非均匀方程的系统，高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法。ii二：特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，对角度的对角线化，基质，Cayley-Hamilton定理（没有证明），Cayley-Hamilton Theorem，Quad theorem，Quad to y defuctation to y defuctation to y duiguctation y duiguctation y duiguctation y y y y y y dy fi y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y dy fiqur通过相似性转换，拉格朗日的减少和正交转换，复杂矩阵的类型（Hermition偏向Hermition＆Unity）
锂离子电池基于模型的故障诊断的最新进展：全面评论
锂离子电池（LIB）在各种磁场中发现了广泛的应用，例如电气传输，固定存储和便携式电子设备。电池管理系统（BMS）对于确保LIB的可靠性，效率和寿命至关重要。最近的研究见证了高级BMS中基于模型的故障诊断方法的出现。本文对LIB的基于模型的故障诊断方法进行了全面综述。首先，现有文献中广泛探索的电池模型分为基于物理学的电化学模型和电气等效电路模型。第二，描述电池故障的电气动力学的一般状态空间表示。然后详细阐述了状态向量和参数矩阵的识别。第三，两个电池故障的故障机理（包括过度拨动/过度过度故障，连接故障，短路故障）和传感器故障（包括电压传感器故障和电流传感器故障）。此外，还详细阐述了不同类型的建模不确定性，例如建模误差和测量噪声，老化效应，测量异常值。然后将重点放在观察者的设计上（包括在线状态观察员和离线状态观察员）。还提出了用于电池故障诊断的典型状态观察者的算法实现。最后，提供了讨论和展望来设想一些可能的未来研究方向。
剥离量子决策图的身份
摘要 — 量子态和操作的经典表示形式是向量和矩阵，随着系统规模的扩大，内存和运行时需求呈指数增长，这给量子态和操作带来了困扰。基于它们在经典计算中的应用，人们提出了一种称为决策图 (DD) 的替代数据结构，在许多情况下，这种结构既能提供更紧凑的表示，又能提供更高效的计算。在经典领域，人们已经对 DD 进行了数十年的研究，并且存在许多针对特定应用而定制的变体。然而，用于量子计算的 DD 才刚刚起步，仍有空间使它们适应这项新技术。特别是，现有的 DD 表示需要通过表示单位矩阵的节点进行扩展，将量子电路中的所有操作扩展到整个系统大小。在这项工作中，我们通过从量子操作中剥离这些身份结构，为量子 DD 迈出了重要的一步。这大大减少了表示它们所需的节点数量，并减轻了其实现的关键构建块的压力。因此，我们获得了一种更适合量子计算的结构，并显著加快了计算速度——与最先进的技术相比，运行时间提高了 70 倍。索引术语——决策图、量子计算、量子电路模拟
工程技术与
目录：第一单元：代数、向量和几何；第一章：方程的解；第二章：线性代数：行列式、矩阵；第三章：向量代数与立体几何；第二单元：微积分；第四章：微分学及其应用；第五章：偏微分及其应用；第六章：积分学及其应用；第七章：多重积分和 Beta、Gamma 函数；第八章：向量微积分及其应用；第三单元：级数；第九章：无穷级数；第十章：傅里叶级数；第四单元：微分方程；第十一章：一阶微分方程；第十二章：一阶微分方程的应用；第十三章：线性微分方程；第十四章：线性微分方程的应用；第十五章：其他类型的微分方程；第 16 章：微分方程和特殊函数的级数解；第 17 章：偏微分方程；第 18 章：偏微分方程的应用；第五单元：复分析；第 19 章：复数和函数；第 20 章：复函数微积分；第六单元：变换；第 21 章：拉普拉斯变换；第 22 章：傅里叶变换；第 23 章：Z 变换；第七单元：数值技术；第 24 章：经验定律和曲线拟合；第 25 章：统计方法；第 26 章：概率和分布；第 27 章：抽样和推断；第 28 章：方程的数值解；第 29 章：有限积分
电气和电子工程I＆II ...
数学，以发展学生处理各种现实世界问题及其应用的信心和能力。课程成果：在课程结束时，学生将能够co1：开发和使用工程师需要用于实际应用所需的矩阵代数技术。二氧化碳：将平均值定理用于现实生活中的问题。co3：熟悉几个变量的功能，这些函数在优化方面有用。CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。 co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。 单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。 cauchy – binet公式（无证明）。 通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。 II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。 jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。 单元V多个积分（多变量演算）CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。单元V多个积分（多变量演算）第三单分子的平均值定理：罗尔定理，拉格朗日的平均值定理，其几何解释，库奇的平均值定理，泰勒的泰勒和麦克劳林理论具有剩余（无证明），上述理论的问题和应用。第四单元部分分化和应用（多变量计算）功能的几个变量：连续性和不同性，部分导数，总导数，链规则，定向导数，泰勒和麦克拉林的两个变量功能的串联功能扩展。
使用神经网络解决特征问题
机器学习或模式识别中出现的许多问题都可以归结为求解关于 x 和 λ 的特征值问题 Ax = λx。降维（PCA、Fisher 判别）、谱聚类或数据表示（拉普拉斯、Hessian 特征图或扩散图）等任务都是基于计算矩阵的特征向量和特征值。有多种方法可以找到矩阵的谱分解。由于在高维中查找矩阵特征多项式的根在计算上不可行，因此只有在特殊情况下才有可能在有限的步骤内准确计算出特征值。通常，查找特征值和特征向量的算法是迭代的，例如幂法、逆法、瑞利商法、QR 方法，并且提供数值近似值而不是精确解。随着行业中矩阵规模的增加，使用快速、准确且可行的方法（即使对于大量数据也适用）尽可能高效地解决特征问题变得非常重要。最近，针对此问题提出了基于神经网络的方法。研究表明，他们的方法可以在相对较短的训练时间内成功解决线性代数系统。在本文中，我们将使用人工神经网络 (ANN) 解决特征问题，并在准确性、效率等方面将结果与标准求解器进行比较。我们通过求解热方程来证明所获得的特征向量的准确性。
生成检索作为多向量密集检索
生成检索使用给定查询的序列到序列体系结构以端到端的方式生成相关文档的标识符。尚未完全理解生成检索和其他检索方法之间的关系，尤其是基于密集检索模型中匹配的方法之间的关系。先前的工作表明，使用原子标识符的生成检索等效于单载体密集的检索。因此，生成检索表现出类似于在使用层次语义标识符时，在树索引中类似于层次搜索的行为。但是，先前的工作仅关注检索阶段，而没有考虑生成检索的解码器内的深层相互作用。在本文中，我们通过证明生成检索和多向量密集检索共享相同的框架，以衡量与文档查询的相关性相同的框架。具体来说，我们研究了生成检索的注意力层和预测头，表明可以将生成检索理解为多向量密集检索的特殊情况。两种方法都将相关性计算为查询和文档向量的产品和对齐矩阵的总和。然后，我们探讨了生成检索如何应用此框架，采用不同的策略来计算文档令牌向量和对齐矩阵。我们已经进行了实验来验证我们的结论，并表明两个范式在其比对矩阵中表现出术语匹配的共同点。
游戏艺术和动画的单身汉
图形设计的单元1介绍•世界上最著名的图形设计师故事。•如何将他们的图形设计知识用于当今世界。•在图形设计模块中使用草图/涂鸦简介•我们将要涵盖的工具•图形设计的未来•使用UI/UX，Motion Graphic等图形设计的未来，图形等图形等图形2彩色理论•颜色的历史记录。•铅笔颜色介绍•不同品牌如何有用，可实现美丽的结果。•使用不同的纸。•介绍色轮•不同类型的颜色和声，凉爽和温暖的色彩•颜色心理学。•对不同颜色的阳性和负效率。单元3图形。栅格图形•向学生介绍Adobe Photoshop。该模块的目的是通过实践练习和作业实际上教育学生在与数字艺术相关的Photoshop中的特定工具和功能。•图像修复（了解克隆和愈合刷以恢复受损的照片）如何使用笔工具创建矢量艺术 /多边形艺术•照片操纵，图像编辑，如何创建按钮基本工具简介（笔工具，形状构建器，选择和直接选择工具等）向量图形•向量和栅格图形之间的差异•如何使用参考创建向量艺术。•创建一个插画家•如何创建曼陀罗•对排版的理解•掩盖和另一种混合效果。•如何进行等距设计。•如何使用黄金比率和网格系统创建徽标•如何创建品牌