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使用高斯过程增量学习基于 EMG 的控制命令
摘要：肌电控制是利用肌肉的电信号来控制假肢或辅助机器人的过程。肌电控制中的模式识别是一个具有挑战性的领域，因为信号的底层分布在应用过程中可能会发生变化。协变量变化（包括手臂位置的变化或不同程度的肌肉激活）通常会导致控制信号的严重不稳定。这项工作试图通过使用稀疏高斯过程 (sGP) 近似变分自由能和引入基于无监督增量学习方法的新型自适应模型来增强肌电人机界面，以克服这些挑战。新型自适应模型整合了类间和类内距离，以提高具有挑战性条件下的预测稳定性。此外，它展示了增量更新的成功结合，这被证明可以显著提高在线用户研究中预测的性能和稳定性。
压缩热环境中高斯熵不协的时间演化
摘要。我们描述了由两个非耦合玻色子模式组成的系统的高斯量子不和谐的马尔可夫动力学，分为两种情况：当它们与一个共同的压缩热浴接触时，以及当它们各自与自己的压缩热浴相互作用时。这项研究是在基于完全正量子动力学半群的开放量子系统理论框架下进行的。我们取初始压缩热态，并表明高斯量子不和谐的行为取决于浴参数（温度、耗散系数、压缩参数和压缩相）以及系统的初始状态（压缩参数和平均光子数）。我们表明，由于环境的影响，高斯量子不和谐随时间衰减，渐近趋于零。我们还将高斯量子不和谐与高斯几何不和谐进行了比较。
3dgut：在高斯弹头中启用扭曲的摄像机和次级射线
尽管对于静态针孔摄像头情况（第一个列），两种分布的分布都是一致的，但与基于EWA的基于EWA的估计值相比，基于UT的速度更为准确，而对于静态拟合摄像机案例（第三列），则在较高的非网络性非线性的情况下，UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势（第二和第四列），基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下，RS-Unaware EWA线性化分解，无法近似此情况（直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化，但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布）。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的，导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
基于高斯混合模型算法的客户细分和分析
摘要。数字时代改变了业务范式，数字营销成为处理现代市场动态的关键要素。在线内容消费中，消费者行为的变化鼓励公司利用数字技术来吸引更广泛的受众并亲自联系。对消费者购买行为的深刻了解至关重要，使公司能够设计响应式和相关的营销策略。这项研究还强调了面对激烈竞争，将客户购买行为细分的重要性。通过使用高斯混合模型（GMM）算法的聚类分析，消费者支出数据被减少并分组为群集，使公司能够了解消费者的偏好和趋势。实验表明，有4个最佳簇作为基本信息以进行进一步分析。每个集群都会带来营销策略，例如强调健康和积极的生活方式，提高特定产品的销售以及对低支出集群的教育。此分析还强调了数据预处理和特征选择在确保聚类结果准确性方面的重要性。
量子和经典贡献费尔米金和玻色子高斯系统的熵产生
如前所述，熵产生（表征热力学过程的不可逆性的关键数量）与系统自由度及其热环境之间的相关程度的产生有关。这就提出了一个问题，即这种相关性是否具有分类或量子性质，即，是否可以通过对相关自由度的局部测量来访问它们。我们通过考虑费米子和玻色症高斯系统来解决这个问题。我们表明，对于费米子，熵产生主要是量子的，这是由于均衡超选择规则限制了一组物理允许的测量值，从而显着限制了经典可访问的相关性的数量。相比之下，在骨髓系统中，可以通过高斯测量访问更多的相关性。特别是在低温下量子的贡献可能很重要，但在高温限制中，熵产生对应于纯粹的经典位置 - 摩托明相关性。我们的结果表明，在熵产生的显微镜公式中，费米子和骨系统之间存在着关于存在量子到古典跨性别的重要区别。他们还表明，即使在弱耦合极限中，熵产生也可能主要是由量子相关性引起的，该耦合极限在状态种群的经典速率方程方面以及在低粒子密度极限中的描述，其中玻色子的传输性能和费米子的运输特性将其转化为经典颗粒的粒子。
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。
基于低维高斯流程回归的锂离子电池的健康状况预测
准确确定电池状况是操作中的关键挑战。随着锂离子电池的性能随着时间的推移而降级，对健康状况的准确预测将提高整体效率和安全性。本文根据高斯过程回归提出了一种预测方法，并在单个模型中使用自动相关性确定内核，用于三种不同类型的电池电池。降低了问题的维度和对特征的灵敏度分析后，对模型进行了训练，验证并在看不见的数据上进行了进一步测试。最小测试误差的平均绝对误差为1.33％。结合了预测结果的低不确定性，这表明了使用数据驱动方法预测电池状况的适用性和巨大潜力。
霍金辐射中的信息回归，高斯量子信息理论的视角
𝐶= 𝑆 diag 𝑑 1 , 𝑑 1 , 𝑑 2 , 𝑑 2 , ⋯, 𝑑 𝑁 , 𝑑 𝑁 𝑆 𝑇 实对称 C 可以通过辛变换 S 转化为对角形式。高斯纯态有 𝑑 1 = 𝑑 2 = ⋯= 𝑑 𝑁 = 1 。
噪声信道中双模高斯态的可提取量子功
我们研究了一种基于高斯态的 Szilard 引擎，该系统由两个玻色子模式组成，位于一个噪声通道中。系统的初始状态为纠缠压缩热态，通过对两个模式之一进行测量来提取量子功。我们使用马尔可夫 Kossakowski-Lindblad 主方程来描述开放系统的时间演化，并使用基于二阶 Rényi 熵的量子功定义来模拟引擎。我们表明，可提取的量子功随着库的温度和模式之间的压缩、热光子的平均数量和模式的频率而增加。功也随着测量强度的增加而增加，在异差检测的情况下达到最大值。同样，随着噪声通道的压缩参数的增加，可提取的功也在减少，并且它随着压缩热库的相位而振荡。