CHE 492 微加工 F 2018、F 2020 CHE 306 传热 S 2018、S 2020 CHE 325 光伏和电池的电化学工程 S 2017 CHE 354 化学反应工程 S&F 2016、S&F 2017、S&F 2019 CHE 492 电化学工程 F 2016、F 2021 聚合物科学和厨房化学教师,面向 4 至 5 年级学生,IBM 家庭科学周六,2011、2013、2014、2015 年春季每年两节课。 路易斯安那州立大学化学工程系助教,1999 年至 2003 年 中国苏州第三中学 7 年级和 8 年级生物教师,1997 年 7 月至 1998 年 6 月。
摘要:Sachdev-Ye-Kitaev(Syk)模型是一个具有随机相互作用和强烈混乱动力学的N Majorana费物的系统,在低能量时,它可以接受全息二重描述,作为二维Jackiw-Teititelboim。因此,SYK模型提供了一种量子重力的玩具模型,该模型可能可行,可以使用近期量子硬件进行模拟。以减少这种模拟所需的资源的目的为动机,我们研究了SYK模型的稀疏版本,其中相互作用项被概率1 -p删除。具体而言,我们按数值计算光谱形式(SFF,Hamiltonian的特征值对相关函数的傅立叶变换)和最接近的邻居特征值间隙比R(表征连续特征值之间间隙的分布)。我们发现,当p大于过渡值p 1(缩放为1 /n 3)时,SFF和r均与完整的非扩展模型所获得的值匹配,并且具有随机矩阵理论(RMT)的期望。但对于p 低于较小的p 2,它也比例为1 /n 3,甚至连续特征值的间距与RMT值不同,这表明了光谱刚度的完全分解。 我们的结果对使用传送不忠作为损失函数获得的非常稀疏的SYK模型的全息解释提出了怀疑。低于较小的p 2,它也比例为1 /n 3,甚至连续特征值的间距与RMT值不同,这表明了光谱刚度的完全分解。我们的结果对使用传送不忠作为损失函数获得的非常稀疏的SYK模型的全息解释提出了怀疑。
摘要:DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中,我们提出了一种基于深度学习的方法,用于检测DeepFake推文,特别是由机器生成的推文,以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本,并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本,然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息,这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后,我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)或长期短期内存(LSTM)网络,以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的,在该数据集中,使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性,并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说,我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
1助理教授,234助理教授,印度卡纳塔克邦,卡纳塔克邦,贝达尔,贝拉加维,贝拉加维,卡纳塔克邦,印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系,印度,印度摘要,通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练,以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术,该模型可以增强监视功能,减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率,这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字:武器检测,人工智能(AI),深度学习(DL),Yolov8,监视系统,实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题,实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测,这容易受人为错误和效率低下。人工智能(AI)和深度学习(DL)纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测,从而更快,更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集,该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势:
⇒f(x,a)= q(s,a)或f(x)=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>,如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述,我们可以从类似情况中得出适当的动作。(概括)