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World File Search System高斯分布
![arxiv：2501.04352v1 [cs.cv] 2025年1月8日](/simg/2\20b4b7601c5e5a91b018a205c40e7fc43aa3e198.webp)
arxiv：2501.04352v1 [cs.cv] 2025年1月8日
视觉模型（VLM）的在线测试时间适应（OTTA）最近引起了人们的注意，以利用沿流观察到的数据，以改善未来的预测。不幸的是，现有方法依赖于数据集特异性的超参数，从而大大限制了它们对看不见的任务的适应性。为了响应，我们提出了在线高斯适应（OGA），这是一种新颖的方法，该方法使用高斯分布来对视觉特征的可能性进行建模，并将零摄影先验纳入可启动的最大a后验（MAP）估计框架中，并与所有数据集中的固定超参数一起使用。我们证明，在大多数数据集和运行中，OGA优于最先进的方法。此外，我们表明，将OTTA与流行的几弹技术结合起来（一种实用但被忽视的先前研究环境）是非常有益的。此外，我们的实验研究表明，由于所有OTTA方法在运行中观察到的实质性可变性，常见的OTTA评估方案的平均性能在每个数据集中最多要超过三个。因此，我们主张更多的索式评估实践，包括增加运行的数量和考虑其他定量指标，例如我们提出的预期尾巴准确性（ETA），计算为最差10％的运行中的平均准确性。我们希望这些贡献将鼓励OTTA社区中更严格，更多样化的评估实践。代码可在https://github.com/cfuchs2023/oga上找到。
![[PQC-FORUM] [FALCON官方] Keygen实施](/simg/2\2422c7c2657e9f030fd16c794514e6a20cee26c9.webp)
[PQC-FORUM] [FALCON官方] Keygen实施
ZJQCMQRYFPFPTBANNEREND与NIST讨论后，通过利用https://eprint.iacr.org/2023/290中所述的技术来修改关键配对生成实现方法，并在HAWK方案中使用了hawk的其他范围（hawk wasts in hawk wastpps in。签名）。在简而言之，猎鹰钥匙对生成过程使用以下内容： - 两个多项式F和G是用以零为零的固定高斯分布生成的。如果向量（F，G）具有太大的标准，则该过程重新开始。- 满足NTRU方程（FG -GF = Q）的多项式F和G（使用Babai的Found -Off算法）计算并减少。- 如果找不到合适的F和G，则过程重新开始。可以轻松验证解决方案以实现方程式，因此没有接受“错误”（F，G）的风险。通常，对于给定的（f，g），可以减少几种（F，G）的解决方案，并且“不像其他任何”。最初的Falcon提案在还原过程中使用浮点操作，从而引发了各种硬件平台的某些实现问题，并且略微损害了测试矢量可重复性，因为不同的平台可能会采用不同的舍入并落入不同的（F，G）解决方案。鹰队中使用的实现仅使用整数计算，从而更容易在许多软件平台上重现。它也更快，使用较少的RAM。拒绝率小于29％（Falcon-512约8.2％，Falcon-1024为28.5％），因此对安全性的影响不得比log_2（1-0.29）位更糟，即因此，它可以拒绝某些（F，g）对数学上存在的（F，G）解决方案的（F，G）对，但没有通过实现而发现，从而导致新（F，G）对的再生。从理论上讲，我们可能会在最坏的0.49位安全性左右输掉。没有被拒绝的密钥对闻名，但即使有，它
使用
摘要研究研究了三种分类算法，即使用来自Kaggle的数据集对糖尿病的分类进行分类，以分类糖尿病。k-nn使用欧几里得距离公式依靠测试和训练数据之间的距离计算。K的选择，代表最近的邻居，显着影响K-NN的有效性。天真的贝叶斯是一种概率方法，可以根据过去事件预测类概率，并采用高斯分布方法进行连续数据。决策树，以易于实现的规则形成预测模型。数据收集涉及获取具有八个属性的糖尿病的糖尿病数据集。数据预处理包括清洁和归一化，以最大程度地减少不一致和数据不完整的数据。使用RapidMiner工具应用了分类算法，并比较结果的准确性。天真的贝叶斯产生77.34％的精度，K-NN的性能取决于所选的K值，而决策树生成了分类规则。该研究提供了对糖尿病分类每种算法的优势和缺点的见解。关键字：分类算法，决策树，糖尿病，k-nearest邻居，幼稚的贝叶斯1。引言技术的发展和持续的时间发展对人类生活方式产生了重大影响，人类的生活方式正在迅速从传统变为现代。这些改变还带来了疾病出现模式的改变，尤其是与个人生活方式相关的疾病[1]。一种不健康的生活方式有助于肥胖，高血压，冠心病和糖尿病等疾病的发展。糖尿病，通常称为糖尿病，是一种长期代谢疾病，其血糖水平高于正常水平[2]。高糖水平是由于人体无法将食物加工成能量而引起的[1]。
课程大纲第三年 CSE(AI) V & VI 学期..pdf
课程目标：1. 介绍各种数学概念和模型，并提供实施这些模型所需的技能。2. 对各种数值和数据进行批判性评估。3. 培养对非确定性问题建模的设计技能。预期课程成果：1. 展示对数据科学中与线性代数、概率和微积分相关的基本数学概念的理解并运用它们。 2. 应用线性模型进行回归，使用线性模型进行分类 3. 采用核模型、SVM 和 RVM 4. 将问题概念化为图模型、混合模型，并使用估计最大化算法进行分析 5. 用说明性例子进行演示 PCA 单元：1 线性代数 3 小时 矩阵、求解线性方程、向量空间、线性独立性、基和秩、线性映射、仿射空间、范数、内积、正交性、正交基、函数内积、正交投影 单元：2 矩阵分解 4 小时 行列式和迹、特征值和特征向量、Cholesky 分解、特征分解、奇异值分解、矩阵近似 单元：3 向量微积分 4 小时 单变量函数的微分、偏微分和梯度、向量值函数的梯度、矩阵的梯度、计算梯度的有用恒等式、反向传播和自动微分、高阶导数、线性化和多元泰勒级数。单元：4 概率、分布和优化 4 小时 概率空间的构建、离散和连续概率、求和规则、乘积规则和贝叶斯定理、汇总统计和独立性、高斯分布、共轭和指数族、变量变换/逆变换、连续优化、使用梯度下降的优化、约束优化和拉格朗日乘数、凸优化单元：5 数据模型 4 小时 数据、模型和学习、经验风险最小化、参数估计、概率建模和推理、有向图模型、模型选择
用于自主视线导航的高精度星跟踪器算法的设计和仿真。⋆
深空立方体卫星正成为普通航天器的宝贵替代品。它们的开发可以标志着太空探索的新纪元，由于任务成本明显降低，为许多太空领域参与者拓宽了可能性。为了正确利用微型探测器，自主导航是必不可少的支柱。在此框架中，视线 (LoS) 导航是深空巡航期间状态估计的宝贵选择。视线导航是一种光学技术，基于对可见天体（例如行星）的观测，这些天体的星历表是众所周知的。这些天体的方向是通过机载光学仪器（照相机或星跟踪器）获得的，并在导航滤波器中将其与机载存储的星历表检索到的实际位置进行比较。在机载上执行完整估计程序的可能性使该技术成为自主深空立方体卫星的有效候选者。导航精度尤其取决于两个特性：观测几何和视线方向提取精度 [1]。第一个取决于任务场景，它定义了可见物体及其相对几何形状。第二个取决于成像硬件、图像处理算法以及任务几何形状。尽管可以稍微调整任务以在有利的观测几何窗口期间发生 [2]，但通常它不够灵活，无法提高估计精度。因此，LoS 方向提取精度在整体导航性能中起着至关重要的作用。在此背景下，这项工作旨在正确生成合成星跟踪器图像，然后用于测试设计的 LoS 提取算法的性能。合成图像的生成取决于成像传感器和镜头的特性。对于星跟踪器，假设使用针孔相机模型。Hipparcos-2 目录用于检索可见恒星的方向，这些方向在传感器参考系中转换。恒星的视星等转换为传感器阵列上读取的光电子数量。此转换取决于传感器的特性（像素大小、填充因子、量子效率）、镜头直径和曝光时间。为了在恒星质心算法中达到亚像素精度，入射光被故意弄模糊，因此信息分散在不同的像素上。这是用高斯分布模拟的。行星的模拟不那么简单，因为形状和视星等都取决于观测几何。为了正确
快速视觉呈现以支持地理空间大数据处理
鉴于任何组织中人类GIS/图像分析师数量有限，其时间和组织资源的使用很重要，尤其是考虑到大数据应用方案，当组织可能被大量地理空间数据淹没时。目前的手稿专门用于实验研究的描述，概述了人类计算机共生的概念，其中计算机执行任务（例如在大图像数据集上的分类），以及，依次进行分析，人类通过脑电脑接口（BCIS）进行分析，以对机器学习困难的这些图像进行分类。添加BCI分析是利用大脑更好地回答问题的能力：“该图像中的对象是要寻找的对象吗？”为了确定这种系统的可行性，对监督的多层卷积神经网络（CNN）进行了训练，以检测卫星图像数据中的“船”和“无船”之间的差异。然后将一个预测层添加到经过训练的模型中，以输出给定图像在这两个分类中的每个分类中的概率。如果概率在以0.5为中心的高斯分布的平均值的一个标准偏差之内，则将它们存储在单独的数据集中，以使用Psyhopy实施的快速串行视觉呈现（RSVP），使用低成本的情绪“ Insigh” EEG BCI BCI HEADSET对人类分析师实施。在RSVP阶段，可以顺序证明每分钟数百张图像。以这样的速度，人类分析师无法就每个图像中的内容做出任何有意识的决定。但是，耳机仍然可以检测到潜意识的“ aha-moment”。这些时刻的发现是通过事件相关电位（ERP）（特别是p300 ERP）的说明来解析的。如果生成了p300 ERP来检测船，则相关图像将移至其应有的指定数据集；否则，如果尚不清楚图像分类，则将其预留在另一次RSVP迭代中，其中每次都会增加分析师观察每个图像的时间。如果分类在大量的RSVP迭代后仍不确定，则所讨论的图像将位于其较大图像场景的网格矩阵中。然后将相邻的图像添加到网格上的图像中，然后将其添加到演示文稿中，以通过扩展的视野为分析师提供更多上下文信息。如果分类仍然不确定，则提供了视野的最终扩展。最后，如果以某种方式不确定图像的分类，则将图像存储在存档数据集中。
2022 年国际科学院院士
混凝土结构的使用寿命不够长，而且失效现象十分常见。原因有两个：1）荷载的随机性，例如交通、自然灾害、环境和随机振动等荷载；2）材料特性和失效机制的不确定性。虽然前者已经取得了重大进展，但后者的进展直到最近才变得显著。混凝土结构的耐久性通常受到某些腐蚀的影响，这些腐蚀总是由宽度大于 0.1 毫米的裂缝发展引起，这些裂缝允许带有腐蚀性离子的水进入，从而控制使用寿命。历史上，大型桥梁发生失效事件的频率约为千分之一，这是不可接受的。一般认为，桥梁、核安全壳、飞机等的失效概率不得超过百万分之一，也就是被倒下的树木、闪电或野生动物击中而死亡的概率。因此，合理制定设计规范条款需要大量实验证据的推断。例如，在钢筋混凝土的剪切失效中，全球数据库包含约 800 个试验，但其中 95% 涉及 0.4 m 以下的截面深度，而实际发生的截面深度可达 15 m。对于控制桥梁和其他结构耐久性的混凝土徐变和收缩，现有数据库包含 50,000 多个数据点，但其中 96% 是通过 6 年试验获得的，99% 是通过 12 年试验获得的，而设计中通常规定 150 年的寿命。实验室测试和随机有限元代码无法提供低于 1/20 的故障概率信息，因此，如果没有间接验证的理论，就无法推断出 10 -6。本讲座认为，一种有效的扩展方法是确定规模、时间和风险范围两端的渐近定律。此类定律可以在范围的低端通过实验校准，比中间过渡简单得多。使用渐近匹配就足够了，这在流体力学中已经是一种长期常见的做法。渐近匹配可以采用多种方法，通过几个典型示例进行解释 - 1）准脆性和延性断裂缩放的尺寸效应定律，2）钢筋混凝土梁的缩放和剪切破坏，3）在水分扩散和长期水化存在下，混凝土的收缩、自生收缩、自干燥、膨胀和徐变的时间缩放，以及 4）基于交替串并联连接的概率模型将基本失效统计数据外推到失效概率 10 -6，该模型类似于对角拉的鱼网，并描述威布尔分布和高斯分布之间的过渡。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
获取CS2的非线性光学透射参数...
摘要 ：在线性介质中，折射率和吸收系数与光的强度无关，光的频率在介质中不会改变，频率仅取决于光源，重叠原理适用，光和光不能被控制（不会发生光子-光子相互作用）。在非线性环境中；折射率取决于光的强度，频率变化，重叠原理不适用，光可以通过光控制。非线性光学有许多应用，这些应用每天都变得越来越普遍。其中一些应用是光开关，全息图，激光物理，光通信。这些差异可以通过激光脉冲的形状及其与理论形式的偏差来解释，这通常很难确定。影响材料非线性参数测量精度的另一个因素是激光功率测量的不确定性和聚焦光束的腰部尺寸，与高斯分布的偏差，所研究材料的不均匀性等。线性是介质的属性，而不是光的属性。在没有非线性光学物质（空的空间）的情况下，无法观察到它。通过改变介质的性质，光会导致穿过该介质的光的性质发生变化，甚至是其自身的性质。高功率光源在穿过其所经过的材料时可能具有不同的能量（频率）值。如果施加的外部电场（E）的值足够大（使用高能强度光），则偏振矢量也将包括非线性效应。CS 2 被对非线性光学感兴趣的科学家接受为非线性测量的标准测试材料。CS 2 的一些应用是熏蒸、杀虫剂、溶剂、制造、健康影响。关键词：光学、激光、非线性光学、测量技术、Z 扫描、机械工程。简介纳米技术的改进和具有特定性质的新纳米材料的创造导致越来越需要研究新创造材料的光学特性的非线性。光学材料（包括有机材料）的非线性折射和非线性吸收对于使用强大激光源的系统中光学元件的运行至关重要。激光技术的发展和改进要求提高材料光学非线性研究过程的准确性和自动化程度。在实践中，有一些方法用于研究一种或另一种非线性效应。这些方法之一 Z 扫描方法特别适合同时研究与材料介电导率相关的两种非线性效应：非线性吸收和非线性折射。目前已使用两种改进方法：用于研究光学非线性吸收的开孔径 Z 扫描方法和用于研究材料非线性折射的闭孔径 Z 扫描方法。有机非线性光学领域为基础研究和技术应用提供了许多令人兴奋的机会。与微电子和基因工程等其他高科技领域一样，科学和技术可以预期会共享重要的相互作用，其中一个方面的进步可以促进另一个方面的进步