XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正交投影
机械动力学的机器学习替代模型
图1：通过正交投影（绿色三角形）校正a）校正a）纠正预测，嘈杂和划分的浓度（蓝色三角形），b绿色三角形）b）在缩放模型的缩放范围的缩放范围的范围（缩放量表）中的缩放范围（缩放量表）的正交投影（）缩放量表的标准循环范围（）浓度空间和与来自A）的thogonal投影进行了比较。
B.TECH 的计划和教学大纲。（人工智能...
CO1 根据情况选择、构建和解释适当的绘图比例。CO2 绘制简单曲线，如椭圆、摆线和螺旋线。CO3 绘制点、线和平面的正交投影。CO4 绘制立体的正交投影，如圆柱体、圆锥体、棱柱和金字塔，包括截面。CO5 为实际情况开发立体布局。CO6 绘制简单物体的等距投影。介绍和写信。平面、对角线和游标尺的构造和使用。绘制椭圆、抛物线和双曲线的方法。绘制摆线、螺旋线的方法。正交投影和点投影。线投影、平面投影、立体投影。棱柱、金字塔、圆柱和圆锥的介绍。立体的截面、表面相交的介绍。平面和曲面的发展。等距投影。教科书/参考书目 1.N.D. Bhatt。基础工程。绘图，Rupalee 出版，Anand。2.Lakshmi Narayan 和 Vaishwanar。实用几何教科书，Jain Brother，新德里。3.R.B.Gupta。工程制图教科书，SatryPrakashan，新德里。4.技术制图基础，帕金森。
书籍（PDF） - 带有Python的高级定量经济学
1个正交预测及其应用5 1.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2关键定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3正交投影定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4正式基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6回归方。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.7正交化和分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.8练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。
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。
电子技术与工程学士学位 (B.TECH. ELECTRONICS & ...) 课程安排与教学大纲
简单正交投影、第一角和第三角、不同象限的点和线的投影、轨迹、倾角、线的真实长度、辅助平面上的投影、最短距离、相交线和非相交线。除参考平面之外的平面——垂直和斜平面、轨迹、倾角等，平面内线的投影，斜平面到辅助平面的转换以及相关的演示问题。不同形状的平面图形的不同情况，与一个或两个参考平面成不同的角度，以及平面图形中的线成不同的给定角度，通过投影获得平面图形的真实形状。立体投影，放置在不同位置的立体的简单情况，轴面和线位于立体的面上成给定角度，曲面的发展——简单物体的发展，如四面体、立方体、八面体、方形金字塔和五角棱柱，等轴测投影简介。
量子仪器的设备独立表征
人们正在努力表征通常的冯·诺依曼模型无法捕捉到的测量值。例如，参考文献 [ 28 , 29 ] 展示了如何表征非正交投影的秩一 POVM。人们对其测量后状态不完全由与测量结果相关的 Kraus 算子确定，而且还取决于输入状态的测量知之甚少。在这种情况下，必须一起考虑测量统计数据和测量后状态，以验证测量是否实现了扰动和信息增益之间的理想权衡。这种量子仪器 [ 30 ]，有时称为弱测量 [ 31 ]，在实践中比投影或秩一测量更有效，例如用于产生随机性。虽然基于投影测量的随机性生成至少需要与认证随机比特数一样多的最大纠缠态，但原则上可以通过应用不破坏纠缠的连续量子仪器从单个最大纠缠态中提取任意数量的随机比特[32, 33, 34, 35]。因此，对此类测量的认证并不
关于量子复合系统复杂性的注释
摘要：量子系统的联合概率分布一般不存在，解决这一问题的关键是Ohya发明的复合态。通过输入态的Schatten分解（即一维正交投影）构造的Ohya复合态显示了输入系统和输出系统状态之间的相关性。1983年，Ohya应用这种复合态提出了量子互熵。由于这种互熵满足基本不等式，所以可以说它表示从输入系统通过通道正确传输到输出系统的信息量，在讨论量子系统中的信息传递效率时可能发挥重要作用。由于Ohya复合态是可分离态，因此我们必须更加仔细地研究纠缠复合态。本文旨在研究纠缠复合态的构造，并介绍混合纠缠复合态。本文的目的是探讨复合态构建量子互熵型复杂性的有效性。似乎可以合理地假设，用纠缠复合态定义的量子互熵型复杂性对于讨论从初始系统到最终系统的信息传输效率没有用。
使用分割形状合并方法重建建筑物
梁 M.K.和杨，Y.H. （1990_. 曲线拟合中的动态条带算法。计算机视觉、图形和图像处理，51：146-165。Overby，J.，Bodum，L.，Kjems，E.和Iisoe，P.M.（2004）。自动3D建筑物重建使用霍夫变换从机载激光扫描和地籍数据中重建。国际摄影测量、遥感和空间信息科学档案，35(B3)：296-301。Peternell, M. 和 Steiner, T. (2004)。分段平面物体的重建从点云重建建筑物模型。计算机辅助设计。36:333-342。Rau, J.Y. 和 Chen, L.C. (2003)。从三维线段重建建筑物模型。摄影测量工程与遥感，69(2):181-188 . Schealbe，E. (2004)。通过特定正交投影中的直线检测从机载激光扫描仪数据生成 3D 建筑物模型。国际摄影测量、遥感和空间信息科学档案，XXXV(B3):249-254。Schroder，F. 和 Robbach，P . (1994). 管理数字地形模型的复杂性。计算机与图形学，18:775-783。Sugihara, K. 和 Hayashi, Y. (2003). 通过集成半自动生成 3-D 建筑模型CG 和 GIS。国际地球科学和遥感研讨会，6:919-3921。Vosselman, G. 和 Dijkman, S. (2001)。从点云和平面图重建 3D 建筑模型。国际摄影测量、遥感和空间档案信息科学,34(3/W4):37-43。
大脑网络转换器
为了了解大脑功能和精神障碍，人脑通常被建模为感兴趣区域 (ROI) 及其连接的网络。最近，基于 Transformer 的模型已经针对不同类型的数据（包括图）进行了研究，结果显示可广泛提高性能。在这项工作中，我们研究了基于 Transformer 的大脑网络分析模型。在数据的独特属性的驱动下，我们将大脑网络建模为具有固定大小和顺序的节点的图，这使我们能够 (1) 使用连接配置文件作为节点特征来提供自然且低成本的位置信息，以及 (2) 学习 ROI 之间的成对连接强度，并在个体之间使用有效的注意力权重，从而对下游分析任务具有预测性。此外，我们提出了一种基于自监督软聚类和正交投影的正交聚类读取操作。该设计考虑了决定 ROI 组之间相似行为的底层功能模块，从而产生可区分的聚类感知节点嵌入和信息图嵌入。最后，我们在唯一一个公开可用的大型脑网络数据集 ABIDE 上重新标准化了评估流程，以便对不同的模型进行有意义的比较。实验结果表明，我们提出的 B RAIN N ETWORK T TRANSFORMER 在公开的 ABIDE 和我们受限的 ABCD 数据集上都有明显的改进。实现可在 https://github.com/Wayfear/BrainNetworkTransformer 上获得。