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空气动力学百科全书 - 阿布尔
是谁做出了这些重要的发现，从而形成了我们今天所知的现代空气动力学？首先，我们要感谢丹尼尔·伯努利 (1700-1782)，他是艾萨克·牛顿的同时代人，也是伯努利的同事，莱昂哈德·欧拉 (1707-1783) 和乔治·凯莱爵士 (1773-1857) 被一些权威人士视为重于空气的飞行空气动力学之父。许多其他伟人也参与了空气动力学的发展，特别是在 20 世纪上半叶。这些名字可以归功于少数几个 - 比如阿道夫·布塞曼教授、尼古拉·尤可夫斯基、西奥多·冯·卡门、马丁·库塔、路德维希·普朗特、迪特里希·库赫曼博士和理查德·惠特科姆。这个名单并不完整，本书中还提到了其他几个名字；不过，我向那些没有被提及的人表示歉意，他们也为空气动力学做出了巨大贡献。这些早期研究大部分起源于欧洲大陆——瑞士、德国、俄罗斯和英国，其他国家也有少量研究。美国大型 NACA/NASA 研究中心始于 20 世纪，它们为空气动力学研究做出了巨大贡献，至今仍在做出贡献。
采样的对抗性鲁棒性
随机抽样是现代算法，统计和Ma-Chine学习中的基本原始性，用作获取数据的较小但“代表性”子集的通用方法。在这项工作中，我们研究了在流式设置中对自适应对手攻击的鲁棒性：对手将宇宙U的一系列元素传递到采样算法（例如Bernoulli采样或储层采样），并以“构成非常无用的”效果'nesprestation's repressented'nesperate'nesprestanter''对手是完全自适应的，因为它知道沿流的任何给定点的样本的确切内容，并且可以以在线方式选择下一个相应地发送的元素。静态设置中的众所周知的结果表明，如果提前选择完整的流（非适应性），则大小ω（d /ε2）的随机样本是具有良好概率的完整数据的εApproximation，其中D是d是基础设置系统的VC-dimension（u，r）。此样本量屈服于适应性对手的鲁棒性？简单的答案是负面的：我们演示了一个设定的系统，其中恒定样本大小（对应于1个的VC维度为1）在静态设置中，但是自适应对手可以使用简单的和易于实现的攻击。但是，此攻击是“仅理论上的”，要求设定的系统大小至（本质上）在流长中指数。这几乎与攻击施加的约束相匹配。这不是一个巧合：我们表明，为了使采样算法与自适应对手进行鲁棒性，所需的修改仅是在样本大小中替换VC差异项D中的VC差异项D，并用基数期限log | r |替换。 。也就是说，具有样本尺寸ω（log | r | /ε2）的Bernoulli和储层采样算法，即使在存在自适应对手的情况下，也有良好的可能性输出流的代表性样本。
演示者主题：物理代码：459时间-NTRCA通知
单位：两个（物质的特性）引力：牛顿的普遍重力定律，由于重力及其变化而引起的加速度，化合物摆的重力和Kater的摆造成的加速度的测量以及简单的情况下的重力和场，逃避速度，行星，行星和卫星。弹性：胡克定律，弹性模量及其相互关系，对杨氏和刚性模量的确定，圆柱体的扭转，横梁和悬臂的弯曲。流体力学：表面张力和表面能量，表面张力的分子起源，接触角及其测量，确定水和汞下降的表面张力，流线和湍流，Bernoulli的方程和应用，粘度性Poiseuille公式的粘度良好，其校正及其校正，确定Capill capilly Capilly Flow方法。
普通微分方程中的第二个课程
1简介1 1。1对第一门课程的评论。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 1一阶微分方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 2秒阶线性微分方程。 。 。 。 。 。 6 1。 1。 3恒定系数方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 1。 1。 4未确定系数的方法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1。 1。 5 Cauchy-Euler方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 1。 2课程概述。 。 。 。 。 。 。 。1对第一门课程的评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1。1。1一阶微分方程。。。。。。。。。。。。2 1。1。2秒阶线性微分方程。。。。。。6 1。1。3恒定系数方程。。。。。。。。。。。。。。7 1。1。4未确定系数的方法。。。。。。。。。。9 1。1。5 Cauchy-Euler方程。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1。2课程概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1。3附录：减少顺序和复杂根。。。。。。16 1。4个应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1。4。1个质量弹簧系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1。4。2简单的摆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。3 LRC电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。4曲线的正交轨迹*。。。。。。。。。。。。21 1。4。5追踪曲线*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1。5其他一阶方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。1 Bernoulli方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。2 Lagrange和Clairaut方程*。。。。。。。。。。。。28 1。5。。3 riccati方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31个问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
简介报告：人机协作 - 学科：...
科学与工程学院 概况报告：人机协作 - 学科：人工智能 - 级别：终身制助理教授 - 全职：全职 (1,0) 1. 科学学科 该职位专注于通过采用认知工程、脑机接口和多智能体交互模型的方法，增强人机协作。它将在利用机器学习技术的数据驱动方法和从一般原则中得出实际选择的理论驱动方法之间取得平衡。目标是努力实现人机协作优于单独协作的设计。 2. 职位空缺 该职位由学院董事会根据行业计划开放，将嵌入伯努利研究所、基础单位人工智能、认知建模组。该职位属于“科学职业道路 4”（“Bèta's in Banen 4”）框架。请参阅链接了解标准和条件。 3. 评选委员会 (BAC) Prof. dr. NA Taatgen 伯努利研究所科学主任、认知建模教授 F. Cnossen 博士 人工智能与人机通信项目主任 HB Verheij 教授 人工智能系主任、人工智能与辩论副教授 LC Verbrugge 教授 逻辑与认知教授 F. Turkmen 博士 信息保障与安全助理教授 MA Neerincx 教授 代尔夫特理工大学人本计算教授、TNO 感知与认知系统高级研究员 R. Verhoeven 学生会员 人力资源顾问：NF Clemencia-Lokai 4. 研究领域 在人工智能领域，人机协作可以采取不同的形式。一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作，一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作。
EEL-508课程标题：机器学习-LTP：3-1-0
课程概述：概率，随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF＆PDF及其属性。存在定理。高斯RV，Poisson RV，Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV，线性系统对随机信号输入的响应；功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。