XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRegularization
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
CTU 全球博士后奖学金
过去 30 年来，人们提出了许多用于建模断裂的正则化公式，包括日益流行的相场模型。这些技术中的大多数都是针对拉伸主导的失效场景量身定制的。它们可靠地扩展到可以预测一般条件下的失效并且不仅适用于脆性材料也适用于准脆性材料的一般模型仍处于起步阶段。拟议的项目将探索此类扩展的途径，并解决与一般三轴应力状态下正则化失效模型的校准和验证、边界（包括非凸边界）的影响、局部过程区的结构和演变、具有非关联流动规则的塑性模型的正则化、非局部性的物理背景、相互作用缺陷的微观-宏观尺度转变等相关的未解决问题。
年度报告2023-2024
根据第149、152条及其2013年《 Compainies法》的其他适用条款以及该规则（包括任何法定修改或暂时有效的法定修改）与附表IV和规定IV和条例17＆17（1a）的规定（sebi（lodr）法规（din 2015 con，din：din ll ll l venkate l l venkat akat akat akat akat akat akat akat akat akata concrance in at of ance nece of nity n of ance nece of。 00125240），被任命为董事会独立董事的额外董事，连续05（五）年为0.04.2024的生效期限为01.04.2024，并被特此批准被任命任命Venkata Subash Lingareddy先生，并被公司独立董事，而不是退休。4。Sarath Kumar Jutur先生（DIN：05187764）的正规化为独立的Direc-
基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
从模型融合到联合X学习
联合学习是一种新的学习范式，它通过多方计算和模型聚合来分解数据收集和模型培训。作为一种流行的学习设置，联合学习有可能与其他学习框架集成。我们与其他学习算法进行了针对联邦学习的重点调查。特别是，我们探索了各种学习算法，以改善联合平均算法的香草，并审查模型融合方法，例如自适应聚集，正则化，聚类方法和贝叶斯方法。遵循新兴趋势，我们还讨论了与其他学习范式的交叉路口中的联合学习，称为联合X学习，其中X包括多任务学习，元学习，转移学习，
AE 8803：最佳传输理论及应用
最优传输是研究概率分布的强大数学框架。它在图像/信号处理、系统控制、物理、金融、经济学和机器学习中有着广泛的应用。在本课程中，我们将系统地介绍最优传输理论。我们将介绍最优传输中的经典主题，例如 Kantorovich 对偶、Wasserstein 距离、梯度流、位移插值等。我们还将研究最近的发展，例如熵正则化、与随机控制的联系、Wasserstein 生成对抗网络和统计最优传输。将详细讨论最优传输的算法和应用。学生有望在学期结束前建立坚实的最优传输背景。本课程以项目为基础。学生将有机会对这个及时的主题进行研究，并可能在 NeurIPS 等顶级场所发表论文。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR
描述用于统计和机器学习的元包包，其统一界面用于模型拟合，预测，绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值，分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型，正则化方法，基于树的方法，支持向量机，神经网络，合奏，数据预处理，滤清，滤波，过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标，并且可以通过独立的测试集，拆分抽样，交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理，并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总；校准曲线；可变重要性；部分依赖图；混淆矩阵；和ROC，LIFT和其他性能曲线。
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。