XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征向量
课程和教学大纲
线性方程的线性代数系统：矩阵的范围空间和空空间，矩阵的等级，线性方程系统的解决方案的存在和唯一性，与线性方程系统相关的解决方案空间的尺寸。向量空间：向量空间，子空间，双空间，内核，空空间，线性独立性和依赖性，线性跨度，基础，维度，直接总和，线性变换。矩阵表示：特征值和特征向量，相似性，等级和无效，对角线化，约旦形式。随机变量和随机过程随机变量，分布和密度函数，力矩和力矩生成功能，多元分布，独立的随机变量，边际和条件分布，条件期望，随机变量的转换，随机变量的转换，随机过程的元素，随机过程的元素，一般随机过程的分类。马尔可夫链：定义，示例，过渡概率，状态和链的分类，基本限制定理，限制马尔可夫链的分布。ODE的ODE和计算系统的系统：通过Lipchitz条件，解决方案和稳定性的解决方案的存在和独特性。变化的计算：变分问题的示例，变异问题的基本计算，弱和强大的极端和强大的终点问题，哈密顿量。参考：
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。
用于高效尖峰分类的部分二值化神经网络
摘要 虽然可以使用高效算法实现脑植入式神经尖峰分类，但是噪声的存在可能使得使用传统技术难以保持高性能分类。在本文中，我们首次探讨了使用部分二值化神经网络 (PBNN) 对神经尖峰特征向量进行分类。结果表明，与基于波形模板的方法相比，PBNN 可在各种数据集和噪声水平上提供稳健的尖峰分类。介绍了基于 PBNN 的尖峰分类系统在标准 180 nm CMOS 工艺中的 ASIC 实现。后布局和布线模拟结果表明，合成的 PBNN 在 24 kHz 下工作时仅消耗 1.8 V 电源下的 0.59 휇 W 功耗，占用 0.15 mm 2 的硅面积。结果表明，所设计的基于 PBNN 的脉冲分类系统不仅在各种噪声水平和数据集上提供与最先进的脉冲分类系统相当的精度，而且占用的硅面积更小，功耗更低。这使得 PBNN 成为实现可植入大脑的脉冲分类系统的可行替代方案。
使用稀疏极限学习机进行癫痫和癫痫发作检测的多类分类的 LETTER VLSI 设计
摘要 一种用于区分健康、发作期和发作间期脑电图信号的自动检测系统在临床实践中具有重要意义。本文介绍了一种用于癫痫和癫痫发作检测的低复杂度三类分类 VLSI 系统。设计的系统包括基于离散小波变换 (DWT) 的特征提取模块、稀疏极限学习机 (SELM) 训练模块和多类分类器模块。在三级 DWT 中引入了 Daubechies 4 阶小波的提升结构，以节省电路面积并加快计算时间。SELM 是一种新型的机器学习算法，具有低硬件复杂度和高性能，用于片上训练。由于其分类精度高，因此首次设计了一对一的多类非线性 SELM。设计的系统在 FPGA 平台上实现，并使用公开的癫痫数据集进行评估。实验结果表明，设计的系统在低维特征向量下实现了高精度。关键词：低复杂度，分类，DWT，多类，SELM 分类：集成电路（存储器，逻辑，模拟，RF，传感器）
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
B. Tech（常规时间）的学术法规（R23）
单元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）。通过高斯 - 约旦方法的非奇异矩阵倒数，线性方程式系统，方程式的线性系统的一致性求解了均匀和非均匀方程的系统，高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法。ii二：特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，对角度的对角线化，基质，Cayley-Hamilton定理（没有证明），Cayley-Hamilton Theorem，Quad theorem，Quad to y defuctation to y defuctation to y duiguctation y duiguctation y duiguctation y y y y y y dy fi y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y dy fiqur通过相似性转换，拉格朗日的减少和正交转换，复杂矩阵的类型（Hermition偏向Hermition＆Unity）
带有 GNN 的电路图，用于探索最佳设计空间
模拟电路的设计自动化在设计空间大、电路规范之间复杂的相互依赖关系以及资源密集型模拟方面提出了重大挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一个创新框架，称为电路图探索器 (GCX)。利用图结构学习和图神经网络，GCX 能够创建一个代理模型，该模型有助于在半监督学习框架内有效探索最佳设计空间，从而减少对大型标记数据集的需求。所提出的方法包括三个关键阶段。首先，我们学习电路的几何表示并用技术信息丰富它以创建一个综合特征向量。随后，将基于特征的图学习与少样本和零样本学习相结合，增强了对未见电路预测的普遍性。最后，我们介绍了两种算法，即 EASCO 和 ASTROG，它们与 GCX 集成后可优化可用样本以产生符合设计者标准的最佳电路配置。通过使用 180 nm CMOS 技术中导出的参数对各种电路进行模拟性能评估，证明了所提方法的有效性。此外，该方法的通用性扩展到高阶拓扑和不同的技术节点，例如 65 nm 和 45 nm CMOS 工艺节点。
基于水下计算机视觉的视频溺水检测设备
抽象溺水是一个重要的公共健康问题。视频溺水检测算法是找到溺水受害者的有用工具。但是，溺水研究研究的三个挑战通常会遇到：缺乏实际的溺水视频数据，微妙的早期溺水特征以及缺乏实时时间。在本文中，作者提出了一个水下计算机视觉的溺水检测装置，该检测设备由嵌入式AI设备，相机和防水外壳组成，以解决上述问题。检测设备利用Jetson Nano的高性能计算通过在获得的水下视频流中提出的溺水检测算法实现溺水事件的实时检测。所提出的溺水检测算法主要由两个阶段组成：在第一步中，成功地解决了周围环境的干扰，并为视频溺水检测提供了值得信赖的基础，Yolov5N网络用于根据溺水者的特征来检测近事实的人体。在第二阶段，作者提出了一个基于深层高斯模型，用于快速特征向量检测。轻巧的DDN与高斯模型相结合，以检测高级语义特征的异常，该功能具有更高的鲁棒性，并解决了缺乏溺水视频的缺乏。实验结果表明，所提出的溺水检测算法具有良好的全面性能和实际应用值。
一种基于健康脑表面肌电图的机器学习特征提取新方法
摘要：特征提取是基于表面肌电（sEMG）模式识别的多功能假肢控制中最重要的步骤之一。本文提出了一种基于肌肉活跃区域的sEMG特征提取新方法。设计了一个实验，利用不同的特征对四种手部运动进行分类。该实验用于证明新特征具有更好的分类性能。实验结果表明，新特征活跃肌肉区域（AMR）比传统特征平均绝对值（MAV）、波形长度（WL）、零交叉（ZC）和斜率符号变化（SSC）具有更好的分类性能。AMR、MAV、WL、ZC和SSC的平均分类误差分别为13％、19％、26％、24％和22％。新的EMG特征基于手部运动和前臂活跃肌肉区域的映射关系。这种映射关系已经在医学中得到证实。通过新的特征提取算法从原始EMG信号中获得活跃肌肉区域数据。从该算法获得的结果可以很好地表示手部运动。另一方面，新特征向量大小比其他特征小很多，新特征可以降低计算成本，证明了AMR可以提高sEMG模式识别的准确率。
通过语义分析实现自动对象分类
当前用于对象识别和分类的方法主要依赖于单帧图像中的静态信息。但是，对于战斗空中视频（通常是低分辨率视频），几乎无法获得用于对象分类和识别的所有静态索引。为了应对这一挑战，我们提出了一种创新的3D和动态语义场景分析的方法，该方法利用监视视频数据主要是从无人机平台捕获的，以对静态对象进行分类（例如建筑物）和移动对象（例如车辆）自动。在我们提出的自动对象检测和分类框架中，除了3D静态对象的视觉特征（例如建筑物或车辆的形状，线取向，颜色和纹理）以及城市环境的3D静态结构，我们还探索了动态视频功能，其中包括随时间推移的车辆运动图案。所有这些静态和动态特征都将被视为构造时空特征向量，然后将新生成的向量发送到实时和自动建筑物和车辆分类的概率动态影响图（DID）推理模型。此外，我们还提出了有关自动建筑物检测，3D地形建模和可视化的新颖3D算法，以支持准确的对象分类/分类。1。简介