XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拟合
具有能量的中子检测器的广义前向拟合 -
图。1。示例能量谱，代表直接驱动DT低温实验的产物，其离子温度为2 keV，而面积的密度为100 mg/cm 2。sev-sev-sev-sup子在冷DT燃料中经历散射或参与分解反应n（d，p）2n，均以面积密度的优势。通过使用中子传输代码iris3d 9来生成这种能量谱，以使中子光谱用于球形和对称分布的冷燃料层，该频率围绕球形，体积分布的中子源。
根据数据质量解释档案横截面与 LET 拟合参数
• 例子：对于易受影响的部分，低起始 LET 似乎与高饱和截面相关……但仅限于低 LET 时，但在较大的数据集中相关性不太明显，尤其是在不知道威布尔宽度和形状的情况下 • 但我们对起始 LET (LET 0 ) 和饱和截面 ( σ s ) 有多了解？如果我们知道威布尔 w 和 s，情况会有所不同吗？ • 这些参数是如何确定的？最小二乘法？广义线性模型？用肉眼看？它们是最佳拟合还是有界的？ • 不同的数据质量（例如 σ 与 LET 中的 LET 数量、每个点的事件数量）是否会导致不同的 LET 0 / σ s 估计值产生不同的误差？
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
SiC MOSFET 建模及使用遗传算法进行参数拟合
在这一部分，我想感谢那些在工作中给予我帮助的人。副教授 Dimosthenis Peftitsis 和博士候选人 Ole Christian Spro 是我的导师，他们的指导和支持对我的工作至关重要。我感谢 Dimosthenis 的激励和积极性，鼓励我工作。Ole Christian 是我的日常导师，帮助我解决遇到的困难。他的指导总是挑战我的思维，给我指点，帮助我理解，而不是简单地给我最简单的答案。这帮助我成长为一个人。我感谢 Ole Christian 花了很多时间来指导和激励我的工作。此外，我还要感谢博士候选人 Daniel Alexander Philipps 与我讨论不同的话题并给我反馈。这帮助我改进了我的工作。最后，我要感谢我的家人和朋友对我的信任和鼓励。这帮助我克服了困难时期并最终完成了学业！
DNA-拟合超铁银纳米线的动力学
在DNA模板上制备的银纳米线的最新研究集中在两个基本应用上：纳米级电路和传感器。尽管具有广泛的潜力，但尚不清楚DNA-纳米线的形成动力学。在这里，我们提出了一个实验证明，表明在单分子水平下通过化学还原在单分子水平下直径为2.2+0.4 nm的银纳米线形成。我们使用光学镊子与微富集化学结合使用了AG⁺-DNA复合物和Ag-DNA复合物的形成期间的平衡和扰动动力学实验，以测量力光谱和Ag-DNA复合物。添加Agno 3导致2分钟内的力增加5.5-7.5 pn，表明Ag +紧凑了DNA结构。相比之下，添加氢验导致力减少4-5 pn。形态表征证实了由银原子形成的致密结构，桥接了DNA链，并在金属化之前和之后揭示了构象差异。我们使用粗粒的双链DNA（DSDNA）模型将实验数据与Brownian动力学模拟进行了比较，该模型提供了对力对持久长度的依赖性的见解。
使用Harmony搜索算法和快速圆圈拟合BLOB检测
可以轻松实施，并且基于虹膜的用户身份验证方法可以保证其高稳定性和可重复性。生物识别技术的开发在银行业务中特别可见，在银行业务中，它被用来将用户授权为身份验证阶段之一。提出的术语方法可以用作检测学生或虹膜早期疾病症状的阶段之一，这证明了其普遍性。所开发的方法可能对诸如周围的疾病有帮助[1]。该方法的另一个重要应用可能是学生在黄斑病理学研究中的位置[2]。使用我们的方法检测到的学生区域与其大小无关。实验图像具有不同大小的学生 - 学生区域的确切确定可能有助于分析病变。我们证明所提出的方法可确保在分割过程中提高效率。使用HSA在眼睑边界的近似中给出了令人满意的结果。检测由我们开发的虹膜内部边界的方法允许以高精度检测学生的边界，即使学生由于记录的图像或疾病的不完美而没有圆形的形状。学生检测和分割算法是使用形状和颜色检测器的另一种方法。该出版物中提出的解决方案已在ubiis.v1数据库[3]，mmu.v1数据库[4]，Miles [5]上测试。值得注意的是，可以在人眼的其他结构上进行人类的识别和认证。出版物介绍了基于人眼的视网膜的细分和用户识别过程的一个很好的例子。虹膜分割算法的特征是高精度。不幸的是，使用用于此目的的机器学习的方法需要耗时的培训。另一方面，使用经典图像处理的人要么很难进行，要么仅在一组图像上进行了测试。更重要的是，作者仅在一个数据库上测试了一些分割算法，这并不能使研究完成。应考虑虹膜分割算法实施的可用性和简单性的问题。我们的任务是为学生和虹膜开发一个简单快速的眼睛结构细分，并检查创建的系统是否符合人类识别系统的标准和要求。为此，我们使用了修改，随时可用的算法来实现高精度的操作。我们将我们开发的方法与本出版物中讨论的四项精选作品进行了比较，在虹膜分割过程中获得了更好的结果。
简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
随机性作为过度拟合的解决方案——一种新的模型和非侵入性脑电图前景的比较研究
内在语言的潜力和实用性对于开发实用的日常脑机接口 (BCI) 应用至关重要，因为它代表了一种独立于外部刺激运行的大脑信号，但由于在解读其信号方面面临挑战，它在很大程度上尚未得到充分开发。在本研究中，我们在公开可用的数据集上评估了各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型的行为，采用流行的预处理方法作为特征提取器来增强模型训练。我们面临着重大挑战，例如受试者相关的变异性、高噪声水平和过度拟合。为了特别解决过度拟合问题，我们建议使用“BruteExtraTree”：一种依赖于从其基础模型 ExtraTreeClassifier 继承的中等随机性的新分类器。该模型不仅在我们的实验中与最佳深度学习模型 ShallowFBCSPNet 相匹配，在主题无关场景中达到 32% 的准确率，而且在主题相关情况下达到 46.6% 的平均主题准确率，超越了最先进的模型。我们在主题相关情况下的结果显示，使用受 LLM 预训练启发的内部语音数据的新范式是可能的，但我们也强调，迫切需要彻底改变数据记录或噪声消除方法，以便在主题无关情况下实现更实际的准确率。
singh认为胡须覆盖技术和紧身过滤面件的定量拟合测试（FFP3）
背景：在最近的Covid-19大流行期间，锡克教宗教界的成员参加了医学，牙科，护理或盟友卫生学校，或者已经从事医学专业的人必须做出一个艰难的决定，是否要剃光他们的胡须，以继续他们的学校和职业，还是改变了他们的投影专业或改变他们的专业志向或职业。他们面临着艰巨的任务，即确保自己受到职业空中危害，同时也遵守宗教和文化期望。在大流行的最初阶段缺乏可用的替代方案进一步需要探索创造性解决方案。