XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有向图
失败的零强迫和定向图上的关键集
摘要让D为简单的Digraph（有向图），带有顶点s v（d）和弧集a（d），其中n = | v（d）| ，每个弧都是有序的一对不同的顶点。如果（v，u）∈A（d），则u被视为d中V的邻居。最初，我们将每个顶点指定为已填写或为空。然后，应用以下颜色更改规则（CCR）：如果一个填充的顶点V具有一个空的邻居U，则U将被填写。如果V（d）中的所有顶点最终都在CCR的重复应用下填写，则初始集合称为零强迫集（ZFS）；如果不是，那是失败的零强迫集（FZFS）。我们在Digraph上介绍了零强迫f（d），这是任何FZF的最大基数。零强制数z（d）是任何ZF的最小基数。我们表征具有f（d） 我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。 最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k
排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式
使用 Quantum 进行智能供应链管理
当今的量子云实例为用户提供了量子模拟器和实际量子比特两种选择。这些可用于设计供应链优化用例的算法，从而使零售商能够将成本节省转嫁给消费者 [10]。旅行商问题 (TSP) 是 NP 完全问题的一个例子。我们可以使用有向图来表示该问题：G =（V，E），其中 V ∈ 顶点集 E ∈ 边集目标是找出推销员访问图中的所有城市并返回家乡的最短距离。如果图中有 n 个顶点，则路径的数量随着 n 2 和复杂度 n！而呈二次增长，这使得它成为 NP 难问题。即使是包含 10 个城市的小图，也需要 100 个量子比特才能在量子计算机上求解。对于少于 50 个城市的问题，今天可以在传统计算机上求解，但是，对于大量节点，求解变得难以解决。随着量子计算机在未来十年的改进（表 1），更多的量子比特机器将能够轻松应对这些复杂的问题挑战。在本节中，我们将研究一家领先的医疗零售商在美国地区设有门店的分销网络。该图显示了使用量子算法解决 TSP 和最大切割（NP-hard）的拟议网络解决方案。经典算法将
根据时间序列fMRI数据计算出的阿尔茨海默氏病的因果功能连通性
已知大脑区域之间的功能连通性在阿尔茨海默氏病中发生改变，并有望成为早期诊断的生物标志物。功能连接性的几种方法获得了代表大脑区域之间随机关联（相关）的非指导网络。但是，关联不一定意味着因果关系。相比之下，因果功能连通性（CFC）更有信息，提供了代表大脑区域之间因果关系的有向网络。在本文中，我们通过静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）记录了来自三个临床组的受试者的静止功能磁共振成像（RS-FMRI）的因果功能连接组：认知正常，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。我们应用了最近开发的时间感知PC（TPC）算法来推断整个大脑的因果功能连接组。TPC在时间序列设置中基于有向图形建模的全脑CFC的模型估计。我们将TPC的CFC结果与文献中其他相关方法的结果进行了比较。然后，我们使用了TPC的CFC结果，并基于Welch的t -test t -test t -Values获得的Alzheimer和认知正常组之间的CFC边缘强度的差异进行了探索性分析。因此，发现大脑区域与临床/医疗机构的研究人员发表的有关受阿尔茨海默氏病影响的大脑区域的文献一致。
脑机接口中的信息传输速率
摘要。目的。信息传输速率 (ITR) 或有效比特率是一种流行且广泛使用的信息测量指标，尤其适用于基于 SSVEP 的脑机 (BCI) 接口。通过将速度和准确性结合为单值参数，该指标有助于评估和比较不同 BCI 社区中的各种目标识别算法。为了计算 ITR，通常假设输入分布均匀，并且通道模型过于简单，该模型无记忆、静止且本质上对称，字母大小离散。因此，为了准确描述性能并启发未来 BCI 设计的端到端设计，需要更彻底地检查和定义 ITR。方法。我们将视网膜膝状体视觉通路承载的共生通信介质建模为离散无记忆通道，并使用修改后的容量表达式重新定义 ITR。我们利用有向图的结果来表征由于新定义导致的转换统计不对称与 ITR 增益之间的关系，从而得出数据速率性能的潜在界限。主要结果。在两个著名的 SSVEP 数据集上，我们比较了两种尖端目标识别方法。结果表明，诱导的 DM 通道不对称对实际感知的 ITR 的影响大于输入分布的变化。此外，证明了新定义下的 ITR 增益与通道转换统计的不对称呈反比。进一步表明，单独的输入定制可以带来感知的 ITR 性能改进。最后，提出了一种算法来寻找二分类的容量，并进一步讨论了通过集成技术将这些结果扩展到多类情况。意义。我们期望我们的研究结果将有助于表征高度动态的 BCI 通道容量、性能阈值和改进的 BCI 刺激设计，以实现人脑与计算机系统之间更紧密的共生，同时确保有效利用底层通信资源。
课程大纲第三年 CSE(AI) V & VI 学期..pdf
课程目标：1. 介绍各种数学概念和模型，并提供实施这些模型所需的技能。2. 对各种数值和数据进行批判性评估。3. 培养对非确定性问题建模的设计技能。预期课程成果：1. 展示对数据科学中与线性代数、概率和微积分相关的基本数学概念的理解并运用它们。 2. 应用线性模型进行回归，使用线性模型进行分类 3. 采用核模型、SVM 和 RVM 4. 将问题概念化为图模型、混合模型，并使用估计最大化算法进行分析 5. 用说明性例子进行演示 PCA 单元：1 线性代数 3 小时 矩阵、求解线性方程、向量空间、线性独立性、基和秩、线性映射、仿射空间、范数、内积、正交性、正交基、函数内积、正交投影 单元：2 矩阵分解 4 小时 行列式和迹、特征值和特征向量、Cholesky 分解、特征分解、奇异值分解、矩阵近似 单元：3 向量微积分 4 小时 单变量函数的微分、偏微分和梯度、向量值函数的梯度、矩阵的梯度、计算梯度的有用恒等式、反向传播和自动微分、高阶导数、线性化和多元泰勒级数。单元：4 概率、分布和优化 4 小时 概率空间的构建、离散和连续概率、求和规则、乘积规则和贝叶斯定理、汇总统计和独立性、高斯分布、共轭和指数族、变量变换/逆变换、连续优化、使用梯度下降的优化、约束优化和拉格朗日乘数、凸优化单元：5 数据模型 4 小时 数据、模型和学习、经验风险最小化、参数估计、概率建模和推理、有向图模型、模型选择
KPI 测量、监测和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内从一群人中产生大量围绕共同主题的想法。原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。检查表 一种系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响正在研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。只有通过改变系统才能消除常见原因变异。控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程更改是否产生了预期的效果。控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的行为或问题的证据。相互关系 有向图 复杂问题、系统或情况中所有因素的图形表示。LSL 下限规格限是产品或流程性能可接受的值。这也称为下限规格限或 LSL。平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。根本原因 造成不良状况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于根据时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。任何异常的不可预测的变化。散点图 通过图形方式显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。特殊原因 原因通常不是过程的一部分，会导致过程变化，通常会使过程失控。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
KPI 测量、监控和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
术语 描述 亲和图 一种创造性过程，与团队合作或由团队使用，用于收集和组织想法、意见、问题等。 头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内让一群人围绕一个共同主题产生大量想法。 原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。 检查表 系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响所研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。常见原因变异只能通过改变系统来消除。 控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程变化是否产生了预期的效果。 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。 不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的动作或问题的证据。 相互关系 有向图 以图形方式表示复杂的问题、系统或情形中所有因素。 下限规格限值是一个值，高于该值时产品或流程的性能是可以接受的。这也称为下限规格限或 LSL。 平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。 中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。 根本原因 造成不良情况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。 根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于按时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。 散点图 用于通过图形显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。 特殊原因 通常不属于过程的一部分的原因会导致过程变化，通常会使过程失控。 任何异常的不可预测的变化。
KPI 测量、监控和分析指南 - 欧洲空中导航安全组织
术语 描述 亲和图 一种创造性过程，与团队合作或由团队使用，用于收集和组织想法、意见、问题等。 头脑风暴 一种强大、通用且简单的技术，用于在很短的时间内让一群人围绕一个共同主题产生大量想法。 原因 问题存在的已证实原因 - 不要与症状混淆。 检查表 系统的数据收集和解释工具 常见原因变异 系统固有且可预测的变异源。它影响所研究的过程输出的所有单个值；在控制图中，它作为随机过程变异的一部分出现。常见原因变异只能通过改变系统来消除。 控制图 按数据发生的顺序显示数据，并统计确定预期常见原因变异的上限和下限。它用于指示过程变异的特殊原因，监控过程以进行维护，并确定过程变化是否产生了预期的效果。 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。不要将控制限与规格限相混淆 控制限 控制限定义控制图上绘制的数据中心线或平均值两侧三个标准差的区域。 不要将控制限与规格限相混淆 效果 可观察到的动作或问题的证据。 相互关系 有向图 以图形方式表示复杂的问题、系统或情形中所有因素。 下限规格限值是一个值，高于该值时产品或流程的性能是可以接受的。这也称为下限规格限或 LSL。 平均值 一组数字的平均值。等于所有值的总和除以值的数量。 中位数 在一系列数字中，中位数是至少有一半的值大于或等于它，至少有一半的值小于或等于它的数字。 根本原因 造成不良情况或问题的基本原因。在许多情况下，根本原因可能由几个较小的原因组成。 根本原因分析 使用一种或多种不同的工具来确定特定故障的根本原因。运行图 用于按时间或顺序分析过程的图表。它们给出了某个过程随时间变化的图像，并有助于检测该变化的特殊（外部）原因。 散点图 用于通过图形显示两个变量之间的关系来解释数据的图表 σ 用于表示标准偏差的希腊字母。 特殊原因 通常不属于过程的一部分的原因会导致过程变化，通常会使过程失控。 任何异常的不可预测的变化。