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manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：
稳健高斯和非线性混合不变聚类特征辅助方法加速脑肿瘤诊断
1 纳季兰大学医学院内科放射学系，纳季兰 61441，沙特阿拉伯；yealmalki@nu.edu.sa 2 世宗大学无人驾驶车辆工程系，首尔 05006，韩国；umair@sejong.ac.kr 3 Secret Minds，创业组织，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦；engnr.waqasahmed@gmail.com 4 国立科技大学（NUST）机械与制造工程学院（SMME）机器人与智能机械工程系（RIME），H-12，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦； karamdad.kallu@smme.nust.edu.pk 5 伊巴达特国际大学电气工程系，伊斯兰堡 54590，巴基斯坦 6 卡西姆大学医学院放射学系，沙特阿拉伯布赖代 52571；salduraibi@qu.edu.sa（SKA）；al.alderaibi@qu.edu.sa（AKA） 7 纳季兰大学工程学院电气工程系，沙特阿拉伯纳季兰 61441；miditta@nu.edu.sa 8 扎加齐格大学人类医学学院放射学系，埃及扎加齐格 44631；maatya@zu.edu.eg 9 纳季兰大学应用医学科学学院放射科学系，沙特阿拉伯纳季兰 61441； hamalshamrani@nu.edu.sa * 通信地址：amad.zafar@iiui.edu.pk † 这些作者作为第一作者对这项工作做出了同等贡献。
基于高斯映射蝙蝠算法的VGG和极限学习机诊断脑微出血
摘要 脑微出血（CMB）是一个严重的公共健康问题。它与痴呆症有关，可以通过脑磁共振图像（MRI）检测到。CMB 在 MRI 上通常表现为微小的圆点，它们可以出现在大脑的任何地方。因此，人工检查既繁琐又耗时，而且结果通常难以重现。本文提出了一种基于深度学习和优化算法的新型 CMB 自动诊断方法，该方法以脑 MRI 作为输入，将诊断结果输出为 CMB 和非 CMB。首先，使用滑动窗口处理从脑 MRI 生成数据集。然后，使用预训练的 VGG 从数据集中获取图像特征。最后，使用高斯映射蝙蝠算法（GBA）训练 ELM 进行识别。结果表明，所提出的方法 VGG-ELM-GBA 比几种最先进的方法具有更好的泛化性能。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
JabczyńskiJan Karol，GontarPrzemysław：部分相干截断的高斯梁的腐蚀性分析，应用光学，光学S
自1960年代初在上一个century [1-7]中，自1960年代初以来，高功率，衍射有限的激光系统是激光物理和工程中最重要的任务之一[1-7]。这些系统是科学研究，各种技术应用所必需的，最重要的是，军事应用需要[7-9]。高功率连续波激光系统最有前途的技术是Fier激光技术，它与散装晶体或化学激光器相比提供了更好的尺寸，重量和功率。然而，存在基本的物理现象（布里渊散射，拉曼散射，横向模式不稳定性，热启动效应，表面和体积损坏），它们将单个纤维的输出功率限制在几个kws [4、5、9-13]中。在接近划分的模式下，超过100 kW激光输出功率的路径似乎是光束组合技术[14 - 17]分为两组：连续束与单个孔径结合和平行的“瓷砖”光束组合，可以将其实现为不连贯的光束组合（ICBC）和CoherentBeamBeamBeambembc（CBC）。在ICBC的情况下，远场中的功率密度与n（发射器的数量）相关。实验证明了此类系统，并且发现相对于大气中的长传播距离是可行的[18-22]。CBC的最大强度与N 2
f或引用Adam I.A.，Yashin D.A.，Kargina D.A.，Nasedkin B.A.自由空间QKD中高斯和涡流梁与tur>中的相位编码的比较
量子密钥分布（QKD）是通信技术的新方向。QKD建立了两个当事方（通常称为Alice和Bob）之间的安全连接，其中量子力学定律提供了有目的的通道的可靠性，其中最重要的是无关定理[1]。从长远来看，QKD基于计算数学函数的复杂性，QKD比常见的密码系统提供了更安全的连接。第一个提出的方案是BB84 [2]，其中秘密键是通过使用两个正交光子极化碱基来生成的。从那时起，研究了许多方案和实验方案以改善QKD系统的参数并扩大其应用的可能性[3]。尤其是，自由空间QKD由于其灵活性和移动性而积极开发，可用于移动设备[4]，卫星通信[5]和物联网（IoT）[6]。与光纤纤维相比，自由空间QKD尚未在商业系统中广泛使用。这些系统的主要局限性是高斯光束偏离由大气湍流和天气条件引起的原始传播方向的偏差。为解决此问题，目前使用了具有较大入口或特殊校正系统的伸缩系统，这增加了QKD系统的复杂性，重量和成本。作为梁偏差补偿的另一种方法，可以使用光涡旋，根据许多研究[7，8]，在湍流气氛中更稳定。这些问题将在本文中探讨。光涡流或具有轨道角动量（OAM）的光辐射在其中心具有空间奇异性，相位保持不确定，并且沿着梁的内边缘从0到2π不等[9]。这些过渡的数量对应于涡旋的拓扑电荷。目前，已经在QKD系统中研究了涡流束，特别是作为编码信息的基础[10]和相对于轨道动量的通道[11]。但是，在自由空间QKD中具有湍流气氛的高斯和涡流梁的传播及其对此类系统参数的影响之间没有比较。此外，没有对相位调节保存进行的实验研究，并对涡流束进行了额外的调节和解调，这对于将大气通道与光学纤维有效整合是必不可少的。
使用Lafesi磁电材料的热能收割机
在连续变化（CV）量子物理学中，高斯国家长期以来一直是研究的富有成果的话题[1-10]。它们自然而然地作为热状态形式的许多非相互作用颗粒的系统的基础状态[11]，或描述了由激光发出的光的相干状态[3]。通过非线性过程，可以将噪声降低到超过射击噪声限制（以互补可观察到的噪声增加的价格），并产生挤压状态[12-17]。出于Metrol-Ogy的目的，这种挤压状态通常足以获得性能的显着提升[18-21]。在理论上，高斯州相对容易处理[8，9]。高斯智能功能描述了连续变量可观察物的量子统计（例如，量子光学中的四倍）。所有有趣的量子特征都可以从相协方矩阵中推导，该协方差矩阵表征了相位空间上的高斯分布。因此，每当模式的数量仍然有限时，符号矩阵分析的技术就足以研究高斯量子状态。这已经对高斯州的纠缠特性产生了广泛的了解[22-27]，最近它也导致了高斯州的量子转向（参见[28]）的发展[29-32]，我们将其称为Einstein-Podolsky-Podolsky-podolsky-podolsky prosen（Epr）。即使它们具有许多优势，高斯州对
《现代物理学和机器学习》讲义
第四章 量子光学基础 51 4.1. 简介 51 4.2. 电磁场的量化 51 4.2.1. 经典电磁学回顾 51 4.2.2. 电磁场的量化 53 4.2.3. 量化场的对易关系 55 4.3. 玻色子高斯态 56 4.3.1. 简介：单模 56 4.3.2. 多模 58 特征函数 58 玻色子高斯态 59 高斯幺正运算 61 例子：高斯纯态 62 4.3.3. 应用于弱相互作用 BEC 63 4.4. 费米子高斯态 65 4.4.1. 简介：单模 65 4.4.2.多模式 66 高斯幺正运算 68 例子：费米子高斯纯态 70 费米子相干态和特征函数 71 4.4.3. 对 BCS 超导体的应用 75 4.5. 变分原理 77 4.5.1. 简介 77 4.5.2. 复值变分流形 78
数据驱动的重叠 - 轨道轮廓建模在冷喷雾添加剂制造
添加剂制造。因此，本研究介绍了使用高斯过程回归模型对重叠轨道进行表面吸引数据驱动的建模。所提出的高斯工艺建模框架明确合并了两个相关的几何特征（即，从喷嘴出口到表面的表面类型和极长），以及广泛采用的高斯超级底座模型，作为先前的域知识，形式为显式均值函数。表明，所提出的模型可以比单独使用高斯超级插曲模型和纯粹的数据驱动的高斯过程模型提供更好的预测性能，从而提供了一致的重叠轨道预测预测。通过将轨道几何形状的准确预测与工具路径计划相结合，可以预计在冷喷雾添加剂制造中可以提高几何控制和产品质量。