XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习的
增强学习的数学
1个随机匪徒1 1.1快速潜入两个阶段的随机实验。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2随机匪徒简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.3算法：探索 - 探索折衷。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3.1基本委员会 - 然后探索算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2从贪婪到UCB。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.3 Boltzmann探索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 1.4随机匪徒的下限。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.1在相对熵上有点。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。15 1.3.3 Boltzmann探索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.4随机匪徒的下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.1在相对熵上有点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。34 1.4.3渐近下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。36
多机构学习的研究人员
2020–2021 MPHIL高级计算机科学，英国剑桥大学，GPA，GPA：87.09/100，主管：Amanda Prorok教授在运输网络设计上使用遗传算法和增强型学习2017-2020 Beng在2017-2020 Beng in Computer Enginesering，Politecnico di Milano，glanano di Milano，cumano di cuman cumano di cuman cuman cuman cum la comploy of Mydi-Agen网络设计。 29.16/30软件工程项目：在线多人游戏和3D Graphics
青春期学习的动机
野生生菜（Lactuca Aff。Canadensis L.）属于Asteraceae家族，是在巴西进行的，可能起源于非洲，亚洲，欧洲和北美。普遍称为加拿大生菜，是一种非常规的绿叶蔬菜。对该物种的研究在巴西很少，其科学名称在专家之间进行了辩论。它具有很高的形态变异性和有争议的植物分类。这项研究表征了气孔，组织了核型，并确定了四种野生生菜形态型的核DNA含量，以促进正确的分类。使用的遗传物质是从UFLA中的非规定蔬菜种质中获取的。野生生菜形态型的叶子是最不受欢迎的，在弱点表皮中有更多的气孔。在形态型（绿色和紫色）之间以及光滑的紫色类型（狭窄的叶子和宽叶）之间存在相似之处。在四种形态型中的染色体数量（2n = 18）或DNA含量中没有发现变化。野生生菜的形态的分离与形态学分类或核学数据不符。评估的四种形态型被放置在同一物种下，与其他研究相比，获得的结果导致我们推断出野生乳酸的四种形态型属于该物种L. indica l。进一步的研究可以提供对该物种进化史的见解。
机器学习的基础
我们首先介绍了分类和预测的近似正确的学习理论。然后，我们考虑调谐参数的正则化和数据驱动的选择。我们将讨论如何使用Python和Scikit-Learn软件包执行监督的学习任务。我们将讨论规范正常手段模型。在此模型中，我们将以不同的方式激励收缩估计器，并证明收缩估计器可以统一地主导常规估计器的著名结果。我们接下来将引入深度神经网，这是一种非常成功的监督学习方法。在这种情况下，我们还将考虑用于训练神经网的数值方法，例如随机梯度下降。我们通过讨论变压器和（大型）语言模型来完成课程的这一部分，这是深度神经网的应用，最近在最近受到了特别关注。课程的下一部分将涵盖在线和自适应学习的不同框架。我们将从对抗性在线学习设置开始，那里根本没有对数据生成的概率假设。我们将接下来考虑多臂匪徒，并回顾一些理论结果，为在土匪设置中用于学习的算法提供性能保证（后悔界限）。
基于深度学习的侧面...
摘要。基于深度学习的侧渠道分析代表了最强大的侧通道攻击方法之一。由于其在处理原始功能和对策方面的能力，它成为SCA社区的事实上的标准方法。最近的作品显着改善了来自各种观点的深度学习攻击，例如高参数调整，设计指南或自定义的neu-ral网络体系结构元素。仍然，对学习过程的核心 - 损失函数的核心已被不足。本文分析了现有损耗函数的局限性，然后提出了一种新型的侧道渠道分析优化损耗函数：焦距损耗比（FLR），以应对其他损失函数中观察到的识别缺陷。为了验证我们的设计，我们1）考虑了各种情况（数据集，泄漏模型，神经网络体系结构）和2）进行彻底的实验研究，2）与基于深度学习的侧渠道分析（“传统”的侧通道分析和侧通道分析的范围分析）进行比较。我们的结果表明，FLR损失在各种条件下都优于其他损失函数，而没有像最近的一些损失功能建议那样的计算开销。
机器学习的趋势分析
机器学习的快速增长已大大改变了各种行业，包括健康，金融和自治系统。了解这个动态领域的趋势对于指导研究，分配资源和预期未来的发展至关重要。本研究通过研究科学文章的标题和摘要来解决2014年至2024年机器学习研究中进行全面趋势分析的必要性。通过提取描述性限定词，我们将文章分类为特定的主题，并随着时间的推移分析了它们的演变。我们的方法包括对预选赛的详细研究，对这些资格符与关联规则的共同存在的研究，文章的主题分类以及每个主题的趋势预测。关键发现突出了“人工神经网络和深度学习”等主题的持续突出以及“生成模型”等新领域的出现。分析显示研究重点的重大转变，并确定了一致的趋势，为该领域的发展提供了宝贵的见解。这项研究证明了文本挖掘技术在跟踪和预测研究趋势中的有效性。
基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
基于学习的基于学习的运动伪影在功能近红外光谱中的去除
尽管多年来FNIRS技术得到了改进，但FNIRS数据集的处理仍然是一项艰巨的任务。尤其是，由于Optodes和Scalp之间的耦合变化而导致的运动伪影识别并纠正并纠正了很难且耗时。此类伪影表示为时间序列信号中的峰值或偏移。由于峰或移位的幅度通常比血液动力学反应功能（HRF）高得多，因此FNIRS信号被显着污染，并且不会反映皮质激活。当头部和四肢的运动在实验方案中不可避免甚至需要时，这种现象就会更明显，例如语音，17个步行，18和手术任务。11，12最近，由于可穿戴或无线FNIRS设备（19，20）的升高，该问题加剧了这些设备的移动范围，用于跑步或团队工作，这些设备更容易受到运动文物的影响。因此，消除运动伪影的有效方法对于在这些情况下利用FNIR是必不可少的。多年来开发的一些策略包括在数据处理过程中保留任何具有运动伪像的试验。仅当收集大型数据集并且不是当前的主要实践时才使用。另一种策略是通过视觉检查识别具有运动伪影的试验/通道，或在普遍的FNIRS数据处理工具箱Homer2中使用诸如HMRMotionArtifact功能之类的功能，然后从进一步分析中丢弃它们。为例，参考。35最近的研究36不过，最合适的方法是使用高级时间序列数据处理方法处理这些试验/通道。这些包括样条插值，21小波滤波，22个主成分分析（PCA），23 Kalman滤波，24和基于相关的信号改进（CBSI）。25这些方法的性能在很大程度上取决于一组假设，以描述运动伪影和参数相关调整的主观选择（表1）。29证明，选择PCA参数，即PCA删除27为0.80和0.97的数据中的方差百分比产生了显着不同的结果。因此，高度可取的方法，不需要对参数的主观微调或不依赖严格的假设的方法。在这里，我们提出了一种自动学习噪声特征的深度学习方法。在过去十年中，深度神经网络已成为一种强大的工具，可以快速有效地抑制图像数据集中的噪声。深度学习模型已被证明可以增强竞争性降解结果，同时与召开方法相比，保留了更多纹理细节。30 - 33深度学习网络在应用于医学成像问题时也表现出卓越的性能。例如，denoising自动编码器（DAE）模型可以Denoise乳房X线照片[结构相似性指数量度（SSIM）从0.45到0.73]和Dental X射线数据（SSIM从0.62到0.86）。34 A DAE模型的峰值信噪比（PSNR）和SSIM高10％，而SSIM比胸部辐射图中的常规算法高。