XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试问题
Microsoft Word - 博士论文 Isaac PyN_complete_170426_vReduced.docx
特别是在几何形状发生较大变化的情况下。所提出的方法是多目标结构化混合直接搜索，本论文介绍了为此目的开发的 MOST-HDS 模型。该模型是一种通用、自动、灵活且稳健的方法，适用于许多不同的气动优化领域，并结合了梯度、遗传和群体搜索的元素。MOST-HDS 应用于两个相关且明显不同的工业案例：封闭风洞的设计和联合循环发电厂中使用的工业锅炉的进气道设计。使用所提出的优化方法获得的结果显示，与传统设计相比，性能有显著提高，而且在某些情况下获得了创新和非传统的设计，这些设计也优于当前的设计指南。对 MOST-HDS 和基于代理的优化（使用响应面）进行了比较，并详细讨论了每种方法的优点和局限性。最后，为本论文开发的算法还应用于一个众所周知且具有挑战性的数学测试问题（WFG 测试套件），并与流行的高级多目标进化算法 NSGA-II 进行了比较。结果非常有希望，也说明了 MOST-HDS 在一般优化目的方面的潜力。
看到的是：用于机械解释性的脑启发的模块化训练
摘要：我们引入了脑启发的模块化训练（BIMT），这是一种使神经网络起作用的方法更模块化和可解释。受到大脑的启发，BIMT将神经元嵌入几何空间中，并以与每个神经元连接长度成正比的成本增强损失函数。这是受到进化生物学中最低连接成本的想法的启发，但我们是首先将这一想法与培训神经网络结合起来的，具有梯度下降以供解释性。我们证明，BIMT发现了许多简单任务的有用的模块化神经网络，以符号公式，可解释的决策边界和分类特征以及算法数据集中的数学结构揭示了组成结构。在定性上，受BIMT训练的网络具有肉眼容易识别的模块，但经常训练的网络似乎更为复杂。定量，我们使用纽曼的方法来计算网络图的模块化； BIMT在我们所有的测试问题上都达到了最高的模块化。一个有前途且雄心勃勃的未来方向是应用提出的方法来了解视力，语言和科学的大型模型。
Cyber COBRA（情境客观评级）
根据周围标准对发现进行评级，通过遵循定义的经验方法来得出计算评级，建立了一种符合上下文的一致方法。当今存在许多行业方法和框架，例如通用漏洞评分系统 (CVSS)，它试图根据回答一般性问题对发现进行评级 [1]。此外，还有通用配置评分系统 (CCSS)，它通过关注软件配置问题来衡量严重性 [8]。当应用于洛克希德马丁生态系统时，事实证明按照设计使用这些框架具有挑战性，洛克希德马丁生态系统是一家托管国家安全系统 (NSS) 和处理受控非机密信息 (CUI) 的国防承包商 [6、11、12]。CVSS 虽然通用、基础广泛且缺乏适应能力，但它为进一步研究提供了基础，以确定产生一致、准确结果所需的修改。该团队使用过去参与的真实网络测试结果创建了上下文目标评估 (COBRA) 框架，以调整问题、类别等。COBRA 旨在从网络测试利用的角度确定发现的关键性（严重性评级）。请注意，在本文中，关键性和严重性、任务和参与度等术语有时可以互换使用。最终，COBRA 会提出由子问题支持的初始网络测试问题：
算法和硬度用于估计统计相似性
我们研究了计算概率分布之间统计相似性的问题。对于有限的样品空间上的分布P和Q，它们的统计相似性定义为S Stat（P，Q）：= P X Min（p（x），q（x））。统计相似性是分布之间相似性的基本量度，具有几种自然解释，并捕获了预测和假设测试问题中的贝叶斯错误。最近的工作已经确定，有些令人惊讶的是，即使对于简单的产品分布，精确的计算统计相似性也是＃p -hard。这激发了设计统计相似性的近似算法的问题。我们的主要贡献是用于估计两个产品分布之间统计相似性的完全多项式确定性近似方案（FPTA）。为了获得此结果，我们引入了背包问题的新变体，我们称之为“掩盖背包”问题，并设计了一个FPTA，以估算此问题的多维版本的解决方案数量。这种新的技术贡献可能具有独立的利益。此外，我们还建立了一个完全的硬度结果。我们表明，当p和q是估计统计相似性的NP -HARD是内度2的贝叶斯净分布时。
测试讲义的策略
答案•然后回答简短的答案和论文问题•在其他测试问题中寻找答案多项选择问题： *检查是否可以要求多个答案要求 *在查看答案之前 *回答每个问题 - 这可能有助于避免回答 - 当您查看所有答案时 *在选择一个答案时，请读取所有答案，然后选择一个答案，但只有两个答案可能是不正确的，如果您没有猜测，如果您猜测是什么，如果您猜测是什么，如果您猜测是什么，如果您猜测是什么，那么如果您猜测是什么，那么如果您猜测是什么，那么如果您猜测是什么，那么如果您猜测是什么？有…1。如果两个答案相似，除了一个或两个单词，请选择其中一个2。如果两个答案具有外观或听起来相似的单词，请选择3个。如果答案完成了句子，则消除了在语法上无法正确的答案4。如果两个数量几乎相同，请选择一个5。如果答案涵盖了广泛的范围，请在中间6中选择一些东西。如果没有猜测和1-5不起作用的罚款，请选择一个答案 - 您没有什么可失去的！是/错误的问题：
在细胞制造环境中生产的两阶段随机供应链调度问题：案例研究
摘要。供应链中的综合决定是当今市场上适当竞争的重要原则。本文在两阶段的供应链计划中提出了一种新颖的数学模型，以在采购和制造活动之间进行协调。供应链计划以及需求，处理时间和运输时间不确定性的蜂窝制造方法的生产方法，使商业环境可持续地响应客户不断变化的客户需求。不确定性是由排队理论提出的。在本文中，使用新的混合企业非线性编程公式来确定携带原材料的类型，以获取原材料，采购供应商，每个部分的优先级以进行处理以及用于调解工作中心的细胞形成。目标是最大程度地减少迟到。一种线性化方法用于简化模型的障碍性。由于该问题的NP坚硬性质而开发了一种遗传算法。通过Taguchi的实验设计设置并估算了遗传算法的参数。采用了许多测试问题来验证建模的功能和解决方案方法的效率。最后，讨论了一个真实的案例研究和灵敏度分析，以提供重要的管理洞察力并评估所提出模型的适用性。
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。
用于偏差补偿的物理信息神经网络 ...
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型进行裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。使用数值实验来展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测飞机机翼面板上使用的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 每个机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而导致的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏进行排名（可用于确定检查优先级）。
用于腐蚀疲劳偏差补偿的物理信息神经网络
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并在一起。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型的裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。数值实验用于展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测用于飞机机翼面板的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 按机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而产生的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏情况进行排名（可用于确定检查的优先顺序）。
科罗拉多大学丹佛分校 NIST PREP 项目提供博士后职位
科罗拉多大学丹佛分校 NIST PREP 项目博士后职位空缺 NIST 组织（部门/组）：计算和通信理论组 该职位是美国国家标准研究所 (NIST) 专业研究经验 (PREP) 计划的一部分。NIST 认识到其研究人员可能希望与学术机构的研究人员合作开展共同感兴趣的特定项目，因此要求此类机构必须是 PREP 奖的获得者。PREP 计划要求来自广泛背景的员工在许多领域从事科学研究。担任该职位的员工将执行支持合作科学研究的技术工作。 职位和任务：该职位涉及量子信息科学研究。主要任务是开发应用量子信息科学的理论和方法。这可能包括量子表征协议的理论和分析、开发此类协议、研究不同随机化协议和电路的行为以及指定用于比较量子和经典计算系统性能的测试问题。 主要职责包括但不限于： 物理学或相关领域的博士学位。 具有理论量子信息科学研究经验。 熟悉量子信息理论及其应用。 能够实施和模拟模型。 具有良好的口头和书面沟通能力。 NIST 赞助者姓名：Emanuel Knill 任职级别：博士后