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线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
线性溶剂强度 (LSS) 模型
在标记为 1 的部分中，分析物 2（橙色迹线）的保留时间比分析物 1（紫色迹线）更长。在标记为 2 的图表部分，两种分析物在该 %B 成分下以单个峰的形式同时流出。最后，在标记为 3 的部分中，分析物 1 的保留时间比分析物 2 更长。LSS 模型是色谱优化软件的基础，也是方法开发的强大工具。图 4 显示了使用 HALO 90 Å AQ-C18、2.7 µm 色谱柱的不规则样品混合物的示例。
线性动力学系统的算法验证
线性动力系统（LDS）是在工程和科学中广泛使用的数学模型，以描述随着时间的推移而发展的系统。在本文中，我们研究了离散时间线性动力学系统各种决策问题的算法。我们的主要重点是模型检查问题，即在给定线性动力学系统和ω规范规范的情况下，决定LDS的轨迹是否满足规范。使用来自各种数学学科的工具，大多数
线性和角脉冲的作用和机制
简介：俯仰是一种全身运动，涉及人体段的顺序旋转，导致释放时的球速度接近最大（Pappas等，1985）。人体与地面之间的相互作用对于俯仰生物力学至关重要（MacWilliams等，1998）。我们在这项研究中的目的是确定每条腿在释放球前产生线性和角度脉冲中的作用。每条腿在棒球投球中的作用已经长期存在。Elliot等。 （1988）建议，后腿向前驱动身体，而前腿为骨盆和躯干提供了稳定的底座。 MacWilliams等。 （1998）发现，前腿是将“向前和垂直动量转变为旋转组件”的“锚”。 使用能量流分析，Howenstein等。 （2020）建议，后腿推进动力学有助于传递线性力量，而前腿制动动力学会产生旋转力。 尽管峰值地面反作用力（GRF）值与俯仰速度有关（Elliot等，1988; McNally等人，2015年，Macwilliams等，1998），仅在grf方面提供了有限的地面相互作用的视图，并且在球场上如何调节身体的线性和角度和角度的角度（McNelly and McNally and and and and and and and and and and and。 虽然在俯仰期间观察到骨盆和躯干的片段旋转，但后腿和前腿在俯仰上在俯仰期间产生COM的角脉冲的相对贡献在很大程度上是未知的。 （2018）。Elliot等。（1988）建议，后腿向前驱动身体，而前腿为骨盆和躯干提供了稳定的底座。MacWilliams等。（1998）发现，前腿是将“向前和垂直动量转变为旋转组件”的“锚”。使用能量流分析，Howenstein等。（2020）建议，后腿推进动力学有助于传递线性力量，而前腿制动动力学会产生旋转力。尽管峰值地面反作用力（GRF）值与俯仰速度有关（Elliot等，1988; McNally等人，2015年，Macwilliams等，1998），仅在grf方面提供了有限的地面相互作用的视图，并且在球场上如何调节身体的线性和角度和角度的角度（McNelly and McNally and and and and and and and and and and and。虽然在俯仰期间观察到骨盆和躯干的片段旋转，但后腿和前腿在俯仰上在俯仰期间产生COM的角脉冲的相对贡献在很大程度上是未知的。（2018）。Yanai等人已经计算出身体围绕垂直轴的角度动量。但是，对沥青生物力学的影响需要进一步的解释。了解每条腿如何有助于净线性冲动和净角度冲动，预计将提供有意义的见解个人在球场期间用来调节线性和角度动量的策略。我们假设后腿负责从土丘到本垒板产生前向线性冲动，并且前腿负责产生向后线性冲动，净线性脉冲产生了身体水平动量向本垒板的增加。相反，我们假设前腿产生的GRF会导致对通过COM从Mound到第一垒的水平轴更大的角度冲动，而不是后腿。
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
线性系统的状态和扰动估计
摘要 本文简要介绍了线性系统比例积分观测器的设计。该观测器能够同时估计状态和未知输入，包括系统中出现的扰动或模型不确定性。使用 Matlab/Simulink 成功地完成了使用 PO 进行状态和输出估计以及使用 PIO 进行状态、输出和扰动估计的设计。使用 PO 和 PIO 进行估计的模拟，结果证明，当工厂中没有扰动时，可以正确估计状态变量和输出，而当对比例观测器的状态变量和工厂输出引入恒定扰动后，估计中会出现恒定的稳态误差，并且无论工厂中有无扰动，比例积分观测器都能够正确估计状态变量、扰动和系统输出。
三个...
在这里，我们对低对称性（3D）导电材料的线性电形效应进行了深入的理论分析。我们的研究确定了对线性电形效应的两个不同动力学贡献：一种旋转的Hermitian（保守）作品和一个可以发起光学增益的非遗传学术语。我们集中于沿着三角形轴静态电偏置的32（d 3）分组的3D材料的研究。我们的研究表明，掺杂的三角醇舍列留毒具有有希望的特性，其旋转电响应响应为实现电偏发电磁隔离器的潜力提供了潜力，并诱导了显着的光学二科主义。最值得注意的是，在足够大的静态电偏见下，泰勒里姆的非富尔米特电响应响应可能会导致光学上的增益。使用第一个原理计算，表明n掺杂的柜员是特别有前途的，因为它可以比更常见的p掺杂的柜子托管明显更大的浆果曲率偶极子。
质子和离子线性加速器-Fermilab
∞𝑋𝑖𝑗-在j th单元格中的场;细胞的特征功能。•单模近似：𝐸=𝑋𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝐸𝑗𝐸𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝐸𝑋𝑗𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑗𝑗𝑋𝑗𝑗除了孔𝐸0 -tm 010模式的特征函数以外，无处不在。 •通过一个小孔通过相似腔的田地激发腔体：•激发腔场的边界条件𝑬：𝐸= 0； S 1（孔）上的𝐸=𝐄=。 s+ s 1上的特征功能𝐸= 0 = 0•从麦克斯韦方程进行本征函数和激发领域：无处不在。•通过一个小孔通过相似腔的田地激发腔体：•激发腔场的边界条件𝑬：𝐸= 0； S 1（孔）上的𝐸=𝐄=。s+ s 1上的特征功能𝐸= 0 = 0•从麦克斯韦方程进行本征函数和激发领域：
Mott Materia中的超线性响应性
类似大脑的智力将人类引入了感知互联网（IOP）的时代，在这里，许多传感节点生成的大量数据对传输带宽和计算硬件构成了显着的挑战。最近提出的近传感器计算体系结构是一种有效的解决方案，可减少数据处理延迟和能耗。但是，具有多功能近传感器图像处理功能的创新硬件的紧迫需求。在这项工作中，开发了基于莫特的材料（二氧化钒）基于近红外的光热探测器，它们具有电极依赖性和可调的超线性光响应（指数𝜶> 33），具有超导MIA的偏置。These devices demonstrate an opto-thermo-electro-coupled phase transition, resulting in a large photocurrent on/offratio ( > 10 5 ), high responsivity ( ≈ 500 A W − 1 ), and well detectivity ( ≈ 3.9 × 10 12 Jones), all while maintaining rapid response speeds ( 𝝉 r = 2 μ s and 𝝉 d = 5 μ s) under the bias of 1 V. This发现电极依赖性的超线性响应是由通过Seebeck系数的极性确定的电子掺杂效应产生的。此外，该工作还展示了强度选择性的近传感器处理和夜视模式重组，即使有嘈杂的输入。这项工作为开发具有医疗图像预处理，灵活的电子设备和智能边缘传感的近传感器设备的方式铺平了道路。
线性和数字 IC 应用 - IARE
< 100 活跃 100-1000 1000- >100000 超过 1 个设备活跃 100000 个活跃 百万个设备活跃 设备活跃 设备设备集成电阻器、二极管和 BJT