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World File Search System点数
近期量子算法的无条件正确性......
本文结构如下。我们的主要技术结果是定理 2.18，它表明与推论 1.5 中的格 L 类似的格 L 具有高概率的短向量基。使用简单的数几何（参见第 2.5 节），我们将这个问题简化为估计半径不断增长的球中的格点数。不幸的是，我们无法直接获得合适的 L 格点数。我们通过从论证一开始就考虑不同的格 LM 来解决这个问题（使用第 2.2 节中的引理）。在第 2.3 节中，我们根据模 N 的狄利克雷特征展开 LM 的格点数。这会产生一个可以精确估计的主项和一个误差项。证明的核心在于使用模 N 的狄利克雷特征的零密度估计来无条件地限制这个误差项。最后，我们在第 3 节中证明了我们的量子算法应用（定理 1.1 和 1.2）。
专利 2021-22, 2022-23(47)
混合 RDA-BWO（红鹿算法-黑寡妇优化）用于无线传感器网络的节能。在 H-WSN 中，集成了 FCM（模糊 C 均值）聚类、基于 RDA 的 CH（簇头）选择、数据收集和聚合机制、基于 BWO 的 10 MSLP、热点消除和 MSTP（移动接收器遍历路径）等策略。HWSN 使用 FCM 算法进行聚类。所提出的 HWSN 在 NS2 平台上实现。模拟结果在吞吐量、网络寿命、网络剩余能量、死节点数、稳定期和活动节点数等不同指标上均优于基线 15 种协议，证明了所提出的 RDA-BWO 方法的优越性。10 基于机器学习和图像处理的生产线上产品质量检测系统
10 克劳顿露台邮政信箱 47 莫伊河...
• 最新的中央供应商数据库注册证明（CSD 报告）。服务提供商应与南非税务局保持良好关系，这将通过 CSD 进行验证。 • 税务清关证书 • MBD 4 – 利益声明 • MBD 6.1 – PPR2022 的优先点数要求 I 条款 • MBD 8 – 投标人过去的 SCM 实践声明 • MBD 9 – 独立投标决定证书未能提供任何必需的强制性信息将导致提交被视为无效，并应被视为无响应。第二阶段：价格和偏好目标（所有权作为具体目标）根据市政当局的 SCM 政策，80/20 优先点数系统将适用如下：其中 80 分分配给价格，20 分分配给具体目标，具体目标分为三个部分（种族、性别和残疾）
e1 216计算机视觉 - 讲座05：鲁棒性
•绘制一小部分数据点•将模型拟合到这些点•检查与此模型“接近”的点数•用此数字为每个拟合模型评分•使用随机采样进行许多试验•选择具有最高分数的模型•使用此模型检测和删除异常值•使用此模型•剩余点是“好”点
网络弹性能量
本文的其余部分组织如下。在第 2 部分中，网络的弹性能量 (EE) 是通过对网络点进行从 1 到网络中节点数的 (随机) 标记而得出的。标签可以看作对应于线上的等距点。因此，我们可以将标记看作是网络 (特别是节点) 在 ℤ 或 ℕ 的某个子集中的嵌入。4) 。我们坚持将该过程称为“嵌入”，而不是定义“表示”。然后，标签可用于定义网络的总弹性能量 (TEE) 或平均弹性能量 (AEE)。当考虑标签的所有排列时，TEE 是网络弹性能量的总和。AEE 是每个排列的 EE 的平均值，或者 AEE = TEE /𝑛!，其中 𝑛 是所考虑的网络中节点数。如果我们查看嵌入式网络并假设图中与连接节点相对应的挂钩实际上是由橡皮筋连接的，每个弧都有一个橡皮筋，那么术语就变得清晰了。一条边被视为一对弧：一条弧和它的反弧。因此，一条边由两条橡皮筋表示。第 3 节介绍了子网络及其行为
研究论文 WSN 网络中传感器节点部署的粒子群优化算法
为了解决无线传感器网络因资源有限、开放部署、无人值守等特点导致节点定位过程中存在安全隐患的问题，本文结合目前WSN节点提出一种主流的定位算法，通过降低网络定位中的误差，使无线传感器网络定位技术发挥到实用效益，实现基于节点资源和有限容量的WSN发射源定位。将一些定位技术应用到发射源定位中，取得了一些有意义的结果。针对无线传感器网络中主要节点定位算法存在的问题，深入研究定位技术的功耗、定位精度等问题，降低定位误差。实验表明，在节点发送不同状态时，保持节点数150不变，通信半径不变，环境输出不变，网络中的骨干节点数可以改变，两种算法经过多次仿真实验，都可以看到定位方案受到锚节点部分影响的定位结果曲线。
主动 3D 成像激光雷达相机
1 激光雷达技术 相位检测 2 波长 860 nm 3 深度范围 可达 12 米 4 深度精度 < 10 cm，范围可达 5 米 5 更新率（摄像头） 5 Fps 6 FOV 90ºx60º 7 每帧 3D 点数 每帧 76800 个点 8 尺寸 370 x 275 x 246 mm 9 重量 8 Kg
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。