XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System消除方法
利用卷积干扰消除网络实现人工智能驱动的通用抗干扰解决方案
无线链路越来越多地用于提供关键服务，而故意干扰（干扰）仍然是此类服务的严重威胁。在本文中，我们关注的是通用抗干扰模块的设计和评估，该模块与通信链路的具体情况无关，因此可以与现有技术相结合。我们认为，这样的模块不需要显式探测、探测、训练序列、信道估计，甚至不需要发射机的配合。为了满足这些要求，我们提出了一种依赖于机器学习的进步以及神经加速器和软件定义无线电前景的方法。我们确定并解决了多个挑战，从而产生了卷积神经网络架构和多天线系统模型，以推断干扰的存在、干扰发射的数量及其各自的相位。这些信息被不断输入到消除干扰信号的算法中。我们开发了一个双天线原型系统，并使用软件定义无线电平台在各种环境设置和调制方案中评估我们的干扰消除方法。我们证明，配备我们方法的接收节点可以以超过 99% 的准确率检测干扰器，即使干扰器功率比合法信号高出近两个数量级 (18 dB)，也能实现低至 10 − 6 的误码率 (BER)，而且无需修改链路调制。在非对抗性环境中，我们的方法还可以具有其他优势，例如检测和缓解冲突。
电气和电子工程I＆II ...
数学，以发展学生处理各种现实世界问题及其应用的信心和能力。课程成果：在课程结束时，学生将能够co1：开发和使用工程师需要用于实际应用所需的矩阵代数技术。二氧化碳：将平均值定理用于现实生活中的问题。co3：熟悉几个变量的功能，这些函数在优化方面有用。CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。 co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。 单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。 cauchy – binet公式（无证明）。 通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。 II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。 jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。 单元V多个积分（多变量演算）CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。单元V多个积分（多变量演算）第三单分子的平均值定理：罗尔定理，拉格朗日的平均值定理，其几何解释，库奇的平均值定理，泰勒的泰勒和麦克劳林理论具有剩余（无证明），上述理论的问题和应用。第四单元部分分化和应用（多变量计算）功能的几个变量：连续性和不同性，部分导数，总导数，链规则，定向导数，泰勒和麦克拉林的两个变量功能的串联功能扩展。
Pauline Ezanno、Sébastien Picault、Gaël Beaunée、Xavier Bailly、Facundo Muñoz 等人。人工智能时代动物健康的研究视角。兽医研究，2021 年，52 (40)，10.1186/s13567-021-00902-4。 hal-03161705
摘要 利用人工智能 (AI) 方法处理动物健康 (AH) 领域中遇到的高度复杂问题，例如定量和预测流行病学、动物/人类精准医学或研究宿主×病原体相互作用中遇到的问题。AI 可能有助于 (i) 诊断和疾病病例检测，(ii) 提供更可靠的预测和减少错误，(iii) 表示更现实的复杂生物系统并使计算代码对非计算机科学家更具可读性，(iv) 加快决策速度并提高风险分析的准确性，以及 (v) 更有针对性的干预措施和预期的负面影响。反过来，由于 AH 系统、数据、约束和分析目标的特殊性，AH 中的挑战可能会刺激 AI 研究。本研究基于对 2009-2019 年期间 AI 和 AH 交界处的科学论文的文献综述，以及对处于这一交界处的法国研究人员的采访，解释了目前各种 AI 方法所采用的主要 AH 领域，以及它如何有助于更新 AH 研究问题并消除方法或概念障碍。在介绍可能的障碍和杠杆之后，我们提出了几项建议，以更好地应对 AH/AI 界面所代表的挑战。随着最近几个促进卫生领域全球和多部门视角的概念的发展，AI 应该有助于将 AH 的不同学科转向更横向和综合的研究。关键词：动物疾病、数据、畜牧业、建模、人工智能、决策支持工具
课程结构和详细的教学大纲 - （R23 ...
开发工程师为实用应用所需的矩阵代数技术。查找本征值和本征媒介并使用线性转换解决问题在更高维度中学习微积分的重要工具。熟悉几个变量的功能，这些函数可用于优化。熟悉两个和三个维度的几个变量功能的双重和三个积分。单位-I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy –binet公式（无证明）。线性方程式的高斯 - jordan方法系统的非奇异矩阵倒数：通过高斯消除方法的均质和非均匀方程的求解系统，高斯·塞德尔迭代方法。单位-II：线性变换和正交转换：特征值，特征媒介及其特性（无证据证明），基质的对角线化，Cayley-汉密尔顿定理（没有证明），cayley-hamilton Theorem，quadratic of quadrations of quadrations of quadrations of quadration fore the quadrations fore the quadrations的逆和力量的逆和力正交转换单元-III：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释，Cauchy的平均值定理，Taylor's和Maclaurin定理以及剩余（无证据），问题和上述定理的剩余（无证据）。单位-IV：部分分化和应用（多变量微积分）
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。
M.Tech控制工程 /控制系统< / div>
编写一组线性方程的矩阵表示，并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I：矩阵矩阵：矩阵的类型，对称；隐士偏度对称；偏斜;正交矩阵；单一矩阵；按梯形形式和正常形式的矩阵等级，高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数；线性方程系统；解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法；高斯Seidel迭代方法。单元-II：特征值和本征载体线性变换和正交转换：特征值和特征向量及其特性：矩阵的对角线化； Cayley-Hamilton定理（没有证据）；查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行；二次形式的二次形式和性质；通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式：序列与串联序列：序列的定义，极限；收敛，发散和振荡序列。系列：收敛，发散和振荡系列；一系列积极术语；比较测试，p检验，D-Alembert的比率测试； Raabe的测试；库奇的整体测试；库奇的根测试；对数测试。泰勒的系列。交替系列：Leibnitz测试；交替收敛序列：绝对和有条件收敛。单元-IV：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释和应用，Cauchy的平均值定理。