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World File Search System随机过程
使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
2024-2025 年学习课程
APL101 工程应用中的应用数学 3 学分 (3-0-0) 常微分方程：二阶 ODE、待定系数法、参数变异、Strum-Liouville 特征值问题、差分方程。偏微分方程：PDE 的分类、热、波和拉普拉斯方程、分离变量以解决 PDE。傅里叶变换：傅里叶正弦变换、傅里叶余弦变换、解决 ODE 和 PDE 的技术。概率论：概率公理、条件概率、随机变量、工程系统中的不确定性、离散和连续分布、分布函数、联合概率分布、矩、协方差、相关系数。随机过程：随机过程的定义、随机 FE 模型、平稳过程、马尔可夫链、泊松过程。
安德烈·阿加齐
2024 深度学习理论（比萨大学数学系博士课程）、数理统计（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2023 概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2022 随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2021 概率 (MATH 230)（杜克大学数学系）、统计学习理论 (STA 303)（昆山杜克大学数学系）、随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、2020 概率 (MATH 230)（数学系，杜克大学），随机微积分（MATH 545）（杜克大学数学系），毕业设计指导（杜克大学数学系），2019随机微积分（杜克大学数学系），
Quentin Berger -Laga -sorbonne Paris Nord
aoˆut 2024：«约束下的随机过程»（Bielefeld）；火星2024年：法国日本概率互动会议（IHES）；果汁。2023：43 e Conf'erence«随机过程及其应用»（Lisbonne）; d´ec。2022：会议«Lorentz气体在平滑的Ergodic理论与概率理论的交汇处»（Leiden，Pay-Bas）； MAI 2022：会议«随机步行，聚合物和本地化»（Cirm，Marseille）； 2021年11月：会议«随机几何时代»（法国Dunkerque）； 2020年9月：会议“随机聚合物和网络”（法国Porquerolles）； Juin 2019：第2届意大利概率和数学统计会议（Vietri Sul Mare）； 2018年9月：统计力学模型中的“缩放限制”（Oberwolfach）； Juillet 2018：CIMPA学校«随机结构的几何和缩放»（布宜诺斯艾利斯）； Juillet 2018：概率和数学物理学的蒙特利尔夏季研讨会； 2017年9月：研讨会«随机步行，折叠和相关主题»（佛罗伦萨，Italie）； Juin 2016：研讨会«柔软的当地时代，聚合物和相关主题»，（Im´era，Marseille）； Juillet 2013：36 E Conf'erence«随机过程及其应用»（美国博尔德）； Janv。2013：«欧洲裔年轻的欧洲概括者»（埃因霍温（Eindhoven），薪水）； Mai 2012：conf'erence«随机聚合物和相关主题»（Singapour）。
B.Tech第四学期
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
伊萨姆·穆塔西姆·贾扎尔
- 高级数据结构和算法、计算机建模和仿真、高性能计算、数值偏微分方程、计算线性代数、高级线性规划、数字图像处理、人工智能、数字图像处理1、计算机视觉：数字图像处理2、数值优化、随机过程（统计建模）和图像处理中的特殊主题。
分散限制的归因可以更好地解释植物菌群的装配模式
解开社区组装过程对于完全了解微生物群在农业生态系统中的功能至关重要。然而，许多植物微生物组调查逐渐揭示了随机过程在与强大的宿主过滤效果相结合的内生根微生物群的组装中占主导地位，这是一个重要的问题。解决此类冲突或不一致不仅有助于准确预测根部内生菌菌群的组成和结构及其驱动机制，而且还为确定性和随机过程在根部内生菌群的组装中的相对重要性和作物生产力和营养性质量和营养性质量和营养性质量和营养质量的相对重要性之间提供了重要的指导。在这里，我们提出，分散限制的不适当划分可能是这种不一致的主要原因，可以在分散限制的比例纳入确定性过程之后可以解决。本文解释了这种调整在微生物组和植物宿主之间形成霍比特的框架下的合理性，并提出了沿土壤 - 植物连续体的内生微生物群动态组装模式的潜在理论框架。考虑到根部生物学微生物群的组装是复杂的，我们建议谨慎和逐步验证从确定性过程到中性成分到中性成分再到随机过程，当决定未来分散限制的归因以促进基于可持续性农业的扩展和应用基于可持续性的农业组成模式，以促进对社区的发展和应用。
AME 540工程科学的概率和统计
助教：TBD办公室：TBD办公时间：TBD联系信息：TBD IT帮助：DEN Services目录描述概率；随机变量和向量；关节，边缘和条件分布；贝叶斯定理；随机过程简介；统计推断；回归和生成模型。课程描述课程是适用于所有工程学科的概率和统计信息的简介。班级的重点是学习概率和统计数据的基本概念，这些概念在解释工程/科学数据和概率机器学习技术中的应用中找到了应用。该课程的第一部分将重点关注概率空间，随机变量和向量，累积和概率密度函数，关节，边际和条件概率，贝叶斯定理，中央限制定理以及随机过程的简介。在课程的第二部分中，这些想法将应用于包括参数估计，假设测试，回归和机器学习生成模型的统计任务。学习目标的学生成功完成课程
幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家