XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMatrices
伊莎贝尔嫁给狄拉克：量子计算和量子信息图书馆
3 量子比特和量子门 13 3.1 量子比特. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.5 内积 . ... ..................................................................................................................................................................38 3.9 按位内积 .................................................................................................................................................................39
抗血管生成药物在小细胞肺癌的一线治疗中的研究进度
近年来，心脏病病例的数量大大增加，心脏病与高死亡率有关。此外，随着技术的发展，发明了一些高级设备，以帮助患者在家中衡量健康状况并预测患心脏病的风险。与医疗保健提供者在使用五种机器学习模型预测心脏病方面测量的所有指标相比，该研究旨在找到可自我测量的物理健康指标的准确性。五个模型用于预测心脏病，包括物流回归，K最近的邻居，支持矢量模型，决策树和随机森林。用于研究的数据库包含13种健康测试结果和303名患者患心脏病的风险。所有矩阵均由所有13个测试结果组成，而家庭矩阵包括6个可以在家中测试的结果。在为家庭矩阵和所有矩阵构建五个模型后，每五个模型都计算了准确性得分和假阴性率。结果表明，所有矩阵的精度得分都比所有五个模型中的家庭矩阵都高。对于五个机器学习模型，所有矩阵的假负率均低于或等于家庭矩阵。得出的结论是从预测患者心脏病风险的所有物理指标的结果中得出的结果，其准确性不如所有物理指标。因此，如果没有未来的家庭测试指标的发展，则所有身体健康指标都偏爱患有心脏病的风险。
机械臂可以由大脑控制吗？
我们在一名志愿者的大脑中放置了四个微电极阵列。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在大脑控制手和手臂运动的部分放置了两个矩阵。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在大脑中接收来自手部信息的区域放置了另外两个矩阵。这些感觉基质产生神经信号。当机械手接触到物体时，我们的志愿者就会收到警报。
使用可解释的人工智能发现表征多发性硬化症表型的功能连接特征
图 3 敏感性分析流程示意图，旨在识别 MS 患者表型的大脑 RS FC 的显著变化。输入数据 (a) 以基于协方差的 RS FC 矩阵的形式使用主导集算法 (b) 使用所有矩阵进行聚类（不使用任何交叉验证框架）。得到的聚类代表（测地线质心）用于提取以距质心测地线距离形式呈现的特征。然后使用引导机制训练多个分类器，使我们能够分析与每个特征相关的权重统计数据。(c) 然后使用置换测试来选择一组重要特征，然后使用这些特征来识别和选择 (d) 正确分成几组的样本。(e) 最后，计算每组的测地线均值矩阵，并通过简单地将这些测地线均值矩阵（参考连接组）彼此相减来突出显示突出的连接。
生物医学工程技术学士...
Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。
使用符合 RIP 标准的 CMOS 成像器架构和 Landweber 重建进行压缩成像
摘要 — 本文提出了一种新的图像传感器架构，用于快速准确地对自然图像进行压缩感知 (CS)。CS CMOS 图像传感器中通常采用的测量矩阵是递归伪随机二进制矩阵。我们已经证明，这些矩阵的限制等距性质受到低稀疏常数的限制。这些矩阵的质量还受到伪随机数生成器 (PRNG) 的非理想性的影响。为了克服这些限制，我们提出了一种硬件友好的伪随机三元测量矩阵，该矩阵通过 III 类基本细胞自动机 (ECA) 在芯片上生成。这些 ECA 表现出一种混沌行为，比其他 PRNG 更好地模拟了随机 CS 测量矩阵。我们将这种新架构与基于块的 CS 平滑投影 Landweber 重建算法相结合。通过单值分解，我们调整了该算法，使其在操作二进制和三元矩阵时执行快速而精确的重建。提供了模拟来验证该方法。
Matni的Nicolai - Subember的更新12，2024
秋季'24讲师：ESE 2030：线性代数与工程和AI的应用，这是针对新生/大二工程专业学生的线性代数的第一门课程的完整重新设计。Students are introduced to key concepts of the field, including but not limited to vectors, vector norms and inner products, matrices, matrix-vector and matrix-matrix multiplication, matrix inverses, solving systems of linear equations, vector spaces, orthogonality, least-squares, eigenvalues and eigenvectors, singular value decompositions, and principal component 分析。这些理论工具将基于科学，工程，机器学习，数据科学，物流和经济学的令人兴奋的问题。通过基于应用程序的案例研究，将向学生展示如何使用线性代数对问题进行建模以及如何使用标准Python Scientififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififbra模拟问题。
M.Tech控制工程 /控制系统< / div>
编写一组线性方程的矩阵表示，并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I：矩阵矩阵：矩阵的类型，对称；隐士偏度对称；偏斜;正交矩阵；单一矩阵；按梯形形式和正常形式的矩阵等级，高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数；线性方程系统；解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法；高斯Seidel迭代方法。单元-II：特征值和本征载体线性变换和正交转换：特征值和特征向量及其特性：矩阵的对角线化； Cayley-Hamilton定理（没有证据）；查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行；二次形式的二次形式和性质；通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式：序列与串联序列：序列的定义，极限；收敛，发散和振荡序列。系列：收敛，发散和振荡系列；一系列积极术语；比较测试，p检验，D-Alembert的比率测试； Raabe的测试；库奇的整体测试；库奇的根测试；对数测试。泰勒的系列。交替系列：Leibnitz测试；交替收敛序列：绝对和有条件收敛。单元-IV：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释和应用，Cauchy的平均值定理。
第 3 章 自旋的基本量子统计力学...
其中 ϵ abc 是完全反对称张量，ϵ xyz = 1。该代数被称为旋转（即角动量分量）生成代数。这里，旋转不是在自旋的位置，而是在其“方向”上（加引号是因为当然不可能测量量子自旋的所有三个分量）。量子自旋的希尔伯特空间通过选择自旋算子的表示来定义。李代数的表示是一组满足对易关系的三个矩阵，对于 su (2)，由 (3.1) 给出。不可约表示是一组矩阵，使得没有一个酉变换 US a U † 能使这三个矩阵块对角化。根据李代数理论，已知对于 su (2)，每个整数 n 恰好有一组（最多酉变换）不可约 n × n 矩阵。出于很快就会明白的原因，对于所有整数和半整数 s ，习惯上都写为 n = 2 s + 1 。指标 s 通常被称为粒子的“自旋”，这有点令人困惑。因此，空间中固定点处的单个自旋为 s 的量子粒子具有希尔伯特空间 C 2 s +1 ，因此矩阵 S a 均为 (2 s + 1) × (2 s + 1)。正交基由任何一个矩阵的特征态给出。哪一个并不重要；任何选择的此类基都可以“旋转”（在自旋空间中！）为任何其他基。对于 s = 0，矩阵都由数字零组成；毫不奇怪，这被称为平凡表示。对于 s = 1 / 2，它变得有趣；S a = σ a ℏ / 2，其中 σ a 为