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发现共振纳米结构中的最大手性
摘要：手性纳米结构允许手性反应的工程；但是，它们的设计通常依赖于经验方法和广泛的数值模拟。尚不清楚是否存在一般策略来增强和最大化亚波长光子结构的内在手性。在这里，我们建议一种显微镜理论，并揭示了共振纳米结构的强性手性反应的起源。我们揭示了反应性螺旋密度对于在共振下实现最大的手性至关重要。我们在平面光子晶体板和元图的示例上演示了我们的一般概念，其中平面镜像对称是通过双层设计打破的。我们的发现为设计具有最大手性的光子结构提供了一般配方，为许多应用铺平了道路，包括手性传感，手性发射器和探测器以及手性量子光学器件。关键字：光学手性，手性元结构，连续体中的界限，圆形二科主义
学习增强的最大独立集-DROPS
找到最大独立集是经典的NP - 硬性问题之一[42]。此外，[36，60]的开创性工作证明了近似MIS的大小至在任何δ> 0的n 1-δ以内的NP硬度。相比之下，输出任何一个顶点都可以琐碎地给出n- apptroximation。[10]给出了一个非平凡的O（n/ log 2 n） - 近似MIS，后来[29]改进了这一点。这些结果表明，该问题的一般形式很难，因此，许多研究工作已致力于在特殊情况下进行近似算法，例如平面图[3，47]，矩形交流图[16，22，32]，and Expiented-timential-pimential-pimential-time algorith算法[51，31，31，59，59，59，59，59，12]。另一方面，启发式算法尽管有糟糕的案例保证，但在现实世界图上通常表现出值得称赞的表现[4，24，57]。例如，贪婪算法仅提供O（∆）的近似保证，其中∆是g的最大程度。但是，它经常产生令人满意的经验结果。最差的硬度硬度和实际效率之间的差距激发了我们通过超出最坏情况分析的视角研究MIS问题[11，52]。，特别是在现代背景下，我们提出了一个问题的问题，该问题是通过学习吸引人的甲壳的最大独立集。
最大技术的最大结构能力...
Greengirt Max和Greengirt Optima都是来自高级建筑产品家族的复合金属混合动力车（CMH）Z-Girts，旨在与各种Greengirt Conture Conture Instruiled Insiver层和SmartCi建筑物外壳系统一起使用。GreenGirt Max是主要模型，设计为最大强度，耐用性和热效率，在两个法兰中具有16口径的金属插入物，可增强性能和紧固件保留。它利用了数千个建筑项目开发的最佳实践工程和质量标准。
MX 915 最大性能。 最小空间。
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最大40型风速计校准项目
nrgsystems.com › 资源 › lock40 PDF 作者：GLLLGG LLLLLLLLS — 作者：GLLLGG LLLLLLLLS 线性回归线散点的标准偏差为 0.06 ... 一些风洞测试问题，例如阻塞，但上方没有信号...
机器学习中的最大似然 - 迈克尔·林德斯特罗姆
频繁主义者：一个常见主义者会说：“知道先前没有意义！我们如何才能了解与其相关参数集的所有可能模型的概率密度/质量？让我们放弃先验，专注于最大程度地提高可能性！”
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+
傅立叶变换与最大似然方法
摘要量子状态的相是用于量子电信，信号处理和计算的重要信息载体。量子相估计是在量子水平上提取和控制有用信息的基本操作。在这里，我们分析了量子相估计的各种方法时，当表征量子过程的相参数被刻在连接到用作探针信号的量子状态的相对相中。估计方法基于信号处理的标准概念（傅立叶变换，最大似然），但在量子领域中运行。我们还以经典和量子形式利用了Fisher信息，以评估每种量子相估计方法的性能。我们证明了可以通过优化的量子纠缠获得的，可以通过经典地获得增强的估计性能。超出对量子相估计的意义，结果说明了信号处理的标准概念如何有助于量子信息和量子技术的持续发展。