XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拉普拉斯
人工智能与城市治理：风险冲突与策略选择
人工智能的兴起是影响经济和社会形态的重要事件，对城市生产生活方式产生积极影响的同时也带来了严峻的挑战，不可否认人工智能并不是被誉为万能工具的拉普拉斯妖。本文从人的能动性、未来发展、人的经验等角度分析人工智能与城市治理的关系及价值，从治理、伦理、产业、就业、经验、理念、健康、创新等角度分析人工智能与城市治理的风险与冲突，并在论文的最后从政府、企业、公众三个角度提出相应的策略选择。本研究对人工智能与城市治理研究具有一定的价值，特别是对于那些希望通过发展人工智能来推动城市治理但又无法有效应对人工智能治理的发展中国家。
瓦特平衡：走向质量单位的新定义？
千克是国际单位制（SI）中唯一仍由实物定义的基本单位。鉴于 IS 过去的发展以及对国际原型稳定性的了解甚少，该定义并不令人满意。从长远来看，最好用基于原子属性或基本常数的定义来替代它。在计量实验室正在进行的各种研究项目中，最有前景的途径之一似乎是“瓦特平衡”。其原理是将机械力与电磁力进行比较。它是通过两个阶段的测量得出的：静态阶段，将施加在载流导体上并放置在感应场中的拉普拉斯力与标准质量的重量进行比较；动态阶段，当导体以已知速度在相同感应场中移动时，确定相同导体端子上感应出的电压。通过与约瑟夫森效应和量子霍尔效应进行比较来确定电量，就可以将质量单位与普朗克常数联系起来。虽然实验原理仍然简单明了，但获得相对不确定性
回顾：图像融合技术与应用
摘要 — 图像融合是将多个输入图像组合成单个输出图像的过程，该输出图像比任何单个输入图像提供的场景描述更能描述场景。为了获得更好的视觉效果，需要对全色和多光谱图像或真实世界图像进行高分辨率图像融合。图像融合有多种方法，一些图像融合技术包括 IHS、PCA、DWT、拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、DCT、SF。在许多应用中已经开发了几种数字图像融合算法。图像融合从给定场景的多个图像中提取信息，以获得最终图像，该图像具有更多适合人类视觉感知的信息，并且更适合额外的视觉处理。它还打算回顾图像融合算法的质量评估指标。在像素级、特征级探索灰度图像融合技术，并回顾每种技术的概念、原理、局限性和优势。
B-技术自动化和机器人技术 - ...
引言 ；一些基本函数的逆变换 ；求逆变换的一般方法 ；求逆拉普拉斯变换的偏分式和卷积定理 ；用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 第 3 单元：傅里叶变换 [09 小时] 定义 - 积分变换 ；傅里叶积分定理（无证明） ；傅里叶正弦和余弦积分 ；傅里叶积分的复数形式 ；傅里叶正弦和余弦变换 ；傅里叶变换的性质 ；傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第 4 单元：偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消去任意常数和函数形成偏微分方程；可通过直接积分解的方程；一阶线性方程（拉格朗日线性方程）；变量分离法 - 用于求一维解的应用
基于图像的混凝土裂纹检测方法使用中值绝对偏差
摘要：本文提出了一种创新的方法，用于使用基于图像中中位绝对偏差（MAD）的自适应阈值方法来检测和量化混凝土裂纹。该技术应用有限的预处理步骤，然后根据像素的灰度分布，动态地确定适用于每个子图像的阈值，从而导致定制的裂纹分割。使用拉普拉斯边缘检测方法获得裂纹的边缘，并为每个中心线点获得裂纹的宽度。该方法的性能是使用检测概率（POD）曲线作为实际裂纹大小的函数来测量的，从而揭示了显着的功能。发现所提出的方法可以检测到狭窄至0.1 mm的裂纹，对于具有较大宽度的裂纹的概率为94％和100％。还发现该方法的精度，精度和F2分数值比OTSU和Niblack方法更高。
电气科学学院（电子与通信工程）基础科学学院（数学）Q-Exam主题＆...
教学大纲：矢量空间，场，子空间，碱基和维度；线性方程，矩阵，等级，高斯消除系统；线性变换，矩阵，rank-nullity定理，二元性和转置的线性变换表示；决定因素，拉普拉斯膨胀，辅助因子，伴随，cramer的规则；特征值和特征向量，特征多项式，最小多项式，Cayley-Hamilton定理，三角剖分，对角线化，有理规范形式，约旦规范形式；内部产物空间，革兰氏阴性正统计，正交投影，线性功能和伴随，遗传学，自我伴随，单一和正常运算符，正常运算符的光谱定理；瑞利商，最小最大原则。双线性形式，对称和偏斜的双线性形式，实际二次形式，西尔维斯特的惯性定律，正定性。
磁铁：用于有向图的神经网络
基于图的数据的流行刺激了图神经网络（GNN）和相关的机器学习算法的快速发展。然而，尽管许多数据集自然而然地按照指示图进行建模，包括引文，网站和交通网络，但本研究的绝大多数都集中在无向图上。在本文中，我们提出了磁铁，这是一个基于复杂的Hermitian基质的有向图的GNN，称为磁性拉普拉斯式。此矩阵在其相位中的条目的大小和方向信息中编码了无方向的几何结构。“电荷”参数将光谱信息与定向周期之间的变化变化。我们将网络应用于各种有向的图节点分类，并链接预测任务，显示磁铁在所有任务上都表现良好，并且其性能超过了大多数此类任务的所有其他方法。磁铁的基本原理可以使其适应其他GNN架构。
图形小波包用于焦虑和抑郁的脑数据分类
摘要 —最近的研究一直专注于图形信号处理 (GSP)，以结合不同的神经成像模式，从而实现结构和功能性大脑数据的整合。为了描述信号如何与大脑网络相互作用，通过在结构图拉普拉斯特征值上设计光谱滤波器，将傅里叶变换和小波变换扩展到图形设置。在这里，我们基于波士顿青少年抑郁和焦虑神经成像 (BANDA) 数据集，介绍了使用扩散 MRI 和 fMRI 数据在神经成像中利用图形小波包的好处。我们考虑特征向量之间的距离来提取与结构图的光谱域相关的特征。与传统的 GSP 方法相比，我们提出的框架在分类方案中表现出更高的准确性。索引词 —焦虑、抑郁、功能性 MRI、图形信号处理、结构连接、图形小波包
mth 289 - 微分方程扩展（3 cr。）
修订了8/24 Nova College Pousshore内容内容摘要MTH 289 - 微分方程扩展（3 cr。）课程描述介绍了微分方程，功率系列解决方案，傅立叶系列，拉普拉斯变换和傅立叶变换，部分微分方程和边界价值问题的系统。设计为数学，物理和工程科学计划的数学选修课程。讲座3小时。每周总计3小时。一般课程目的本课程的目的是提供STEM学生向4年大学的平稳过渡，并将其介绍到数学，物理和工程学的先进主题：用于求解微分方程的数值方法，经典的偏微分方程，用于解决PDES和边界值问题的方法（BVP）。课程先决条件/前提条件先决条件：MTH 267的完成级别或等同或同等学历。课程目标•线性一阶微分方程的系统