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World File Search System距离测量
将IC发动机改造为两轮车中的EV
电子和电信工程部，AISSMS的理工学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文使用单个超声波传感器，Arduino板和带有驱动程序模块的5V步进电机的单个超声波传感器，Arduino板和5V步进电动机的设计和实现。该项目的目的是创建一个能够在整个360度范围内扫描环境的低成本，有效的类似系统。安装在步进电机上的超声波传感器允许在多个角度位置进行距离测量，从而提供周围区域的全面空间映射。Arduino董事会充当中央控制器，处理传感器数据采集，电机控制和实时数据处理。5V步进电动机与驱动器模块结合使用，可实现精确的旋转运动以进行准确的扫描，同时确保平稳可靠的操作。在各种应用程序中都证明了系统的功能，例如障碍物检测，环境映射和基本自主导航。本文还讨论了系统集成过程中遇到的挑战，包括实现准确的电机控制，传感器校准以及为实时数据可视化管理处理速度。结果表明，该雷达系统由负担得起的组件提供动力，是用于在机器人技术，监视和教育项目中应用的有效解决方案。
EE 589 量子信息理论
课程描述 量子香农理论：量子信道和纠缠；密集编码、隐形传态、量子压缩和量子容量定理。量子通信中的未解决的问题。 学习目标 完成本课程的学生将了解量子香农理论的基本概念和数学技术。他们将了解量子信息理论的基本协议：直接编码、纠缠分布、超密集编码和量子隐形传态。将定义和解释各种数学工具，包括各种距离测量和熵量。他们将了解量子协议中使用的资源：量子和经典信道（无噪声和有噪声）、共享纠缠、共享随机性和私人通信。他们还将了解这些资源之间的权衡，以及量子信息论中各种信道容量的定义。他们将了解围绕这些容量的许多计算困难，以及我们目前对量子信息论的理解中存在的未解决的问题。建议准备：需要具备丰富的复杂线性代数和概率论工作知识，例如从高级本科课程（MATH 225、MATH 307、EE 364 等级别）获得的知识。先前掌握量子信息知识（例如来自 EE 520 或 EE 514 的知识）会很有帮助。
有效的2D双Quantum固态NMR光谱学具有较大的光谱宽度
固态核磁共振（SSNMR）是一种强大的光谱技术，可以在原子分辨率下为各种样品提供独特的结构信息，从生物大分子到无机材料。可以从偶极重耦实验1,2获得有价值的结构信息，因为它们重新引入了耦合，该耦合与所涉及的旋转之间的距离立方体成反比。因此，这样的实验可以直接深入了解空间接近，甚至允许进行内部距离测量。对于同性核重耦实验，双量器（DQ）重耦方案非常有用，因为可以通过适当的阶段循环抑制来自未耦合旋转的信号（“ DQ滤波器”）。3,4当这种贡献主导频谱并掩盖耦合自旋对中所需的信号时，这是必不可少的，因为例如将核与低自然同位素丰度（Na）相关的情况，例如13 c（1.1％Na）或29 Si（4.7％Na）。5,6这种实验通常患有非常低灵敏度的可行性在近年来大大增加，这是因为通过具有魔法旋转的动态核极化（MAS-DNP）可实现的实质灵敏度增强。7,8有效的激发和DQ相干的重新分配对于成功实施DQ重新耦合实验至关重要。高DQ过滤效率（〜73％）可以从理论上
使用贝尔不等式寻找相互无偏基的三种数值方法
互不偏向的基对应于量子信息论中非常有用的测量对。在最小的复合维度 6 中，已知存在 3 到 7 个互不偏向的基，而几十年前的猜想，即 Zauner 猜想，指出互不偏向的基最多只有 3 个。这里我们通过对每对整数 n，d ≥ 2 构建贝尔不等式来数值解决 Zauner 猜想，当且仅当 n 个 MUB 存在于该维度中时，这些整数在维度 d 中可以被最大程度地违反。因此，我们将 Zauner 猜想转化为优化问题，并通过三种数值方法解决该问题：跷跷板优化、非线性半定规划和蒙特卡洛技术。这三种方法都正确地识别出了低维空间中的已知情况，并且都表明在六维空间中不存在四个相互无偏的基，并且都找到了相同的基，这些基在数值上优化了相应的贝尔不等式。此外，这些数值优化器似乎与六维空间中的“四个最远的基”相吻合，这是通过数值优化距离测量发现的 [P. Raynal, X. Lü, B.-G. Englert, Phys. Rev. A , 83 062303 (2011)]。最后，蒙特卡罗结果表明十维空间中最多存在三个 MUB。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
揭示对称系统中量子态设计的出现
量子态设计通过实现随机量子态的有效采样，在设计和基准测试各种量子协议中发挥着重要作用，其应用范围广泛，从电路设计到黑洞物理。另一方面，对称性有望降低状态的随机性。尽管对称性无处不在，但它对量子态设计的影响仍然是一个悬而未决的问题。最近引入的投影集合框架通过结合投影测量和多体量子混沌来生成高效的近似状态 t - 设计。在这项工作中，我们研究了从表现出对称性的随机生成器状态中状态设计的出现。利用平移对称性，我们通过分析建立了导致状态 t - 设计的测量基础的充分条件。然后，通过利用迹距离测量，我们通过数值研究了设计的收敛性。随后，我们检查了充分条件的违反情况，以确定无法收敛的基。通过研究具有平移对称性的混沌倾斜场伊辛链的动力学，我们进一步证明了物理系统中状态设计的出现。与对称性破坏的情况相比，我们发现在早期时间演化过程中迹线距离的收敛速度更快。为了描述我们结果的普遍适用性，我们将分析扩展到其他对称性。我们希望我们的发现能够为进一步探索封闭和开放量子多体系统的深度热化和平衡铺平道路。
教学大纲（计算机科学）
1. 获得机器学习领域的知识。 ac 2. 了解数据分析算法 achi 3. 学习高级分析算法 acij 第一单元：学习类型（15 小时） 学习系统的定义、机器学习的目标和应用 - 学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习。分类概述：设置、训练、测试、验证数据集、过度拟合。 第二单元 - 分类算法（15 小时） 有关分类和预测的问题、贝叶斯分类、反向传播分类、基于关联规则挖掘概念的分类、其他分类方法、分类准确性。第三单元 — 决策树（15 小时） 决策树简介 – 决策树中的分裂方法 - 通过决策树归纳进行分类 – 树修剪方法（成本复杂度修剪 - 卡方修剪） – 决策树中的问题 – 扩展决策树（模糊决策树） 第四单元 — 聚类算法（15 小时） 距离测量 – 相似性函数 – 误差测量 – K 均值算法 – 模糊 CMeans 算法 – 层次聚类算法 – 高斯混合算法 – 期望与最大化方法 – 概率聚类算法 第五单元 — 文本分析（15 小时） 简介 - 文本挖掘操作 - 边界增量文本挖掘算法 - 预处理技术 – 使用降维进行特征选择 – 支持向量机 (SVM) – NLP 基础。 参考文献
4 ViSig：使用自动解释视觉身体信号...
视觉身体信号是传递特定应用信息的身体姿势。此类信号广泛用于体育（裁判员和裁判员发出信号）、交通运输（海军军官和飞机调度员）和建筑（索具工和起重机操作员发出信号）的快速信息通信，仅举几例。自动解释此类信号有助于在这些行业中保持更安全的运营，有助于记录审计或事故调查目的，并充当体育赛事的记分员。当需要自动化这些信号时，传统上是从观看者的角度通过在摄像机馈送上运行计算机视觉算法来执行。然而，基于计算机视觉的方法在诸如照明变化、遮挡等场景中性能会下降，可能面临分辨率限制，并且安装起来可能很困难。我们的工作 ViSig 打破了传统，而是部署了用于信号解释的人体传感器。我们的主要创新是融合超宽带 (UWB) 传感器（用于捕获身体距离测量）、惯性传感器 (IMU)（用于捕获几个身体部位的方向）和光电二极管（用于手指信号识别），从而实现对信号的稳健解释。通过仅部署少量传感器，我们表明身体信号可以在许多不同的环境中得到明确解释，包括板球、棒球和足球比赛，以及起重机操作和海上导航旗帜信号等操作安全用例，准确率超过 90%。总体而言，我们已经看到了这种方法的巨大前景，并预计未来大量的后续工作将开始使用 UWB 和 IMU 融合模式来解决更一般的人体姿势估计问题。
ViSig：利用身体传感器自动解读视觉身体信号
视觉身体信号是传递特定应用信息的身体姿势。此类信号广泛用于体育（裁判员和裁判员发出信号）、交通运输（海军军官和飞机调度员）和建筑（索具工和起重机操作员发出信号）的快速信息通信，仅举几例。自动解释此类信号有助于在这些行业中保持更安全的运营，有助于记录审计或事故调查目的，并充当体育赛事的记分员。当需要自动化这些信号时，传统上是从观看者的角度通过在摄像机馈送上运行计算机视觉算法来执行。然而，基于计算机视觉的方法在诸如照明变化、遮挡等场景中性能会下降，可能面临分辨率限制，并且安装起来可能具有挑战性。我们的工作 ViSig 打破了传统，而是部署了用于信号解释的人体传感器。我们的主要创新是融合超宽带 (UWB) 传感器（用于捕获身体距离测量）、惯性传感器 (IMU)（用于捕获几个身体部位的方向）和光电二极管（用于手指信号识别），从而实现对信号的稳健解释。通过仅部署少量传感器，我们表明身体信号可以在许多不同的环境中得到明确解释，包括板球、棒球和足球比赛，以及起重机操作和海上导航旗帜信号等操作安全用例，准确率 > 90%。总体而言，我们已经看到了这种方法的巨大前景，并预计未来大量的后续工作将开始使用 UWB 和 IMU 融合模式来解决更一般的人体姿势估计问题。
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机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。