XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSajid
Sajid Javed博士
Sajid是Khalifa科学技术大学计算机视觉助理教授。他隶属于Khalifa大学自治机器人系统中心（Kucars）和英国沃里克大学。 Sajid博士获得了博士学位。韩国共和国Kyungpook国立大学的计算机科学与工程学士学位及其学士学位 （荣誉）英国赫特福德郡大学计算机科学学位。 以前，他曾在沃里克大学，大学医院和英国沃里克郡和阿联酋的库卡尔斯大学担任研究员。 他领导了库卡斯的计算机视觉组，他目前的研究兴趣涵盖了计算机视觉和计算病理学领域。他隶属于Khalifa大学自治机器人系统中心（Kucars）和英国沃里克大学。Sajid博士获得了博士学位。韩国共和国Kyungpook国立大学的计算机科学与工程学士学位及其学士学位 （荣誉）英国赫特福德郡大学计算机科学学位。 以前，他曾在沃里克大学，大学医院和英国沃里克郡和阿联酋的库卡尔斯大学担任研究员。 他领导了库卡斯的计算机视觉组，他目前的研究兴趣涵盖了计算机视觉和计算病理学领域。Sajid博士获得了博士学位。韩国共和国Kyungpook国立大学的计算机科学与工程学士学位及其学士学位（荣誉）英国赫特福德郡大学计算机科学学位。以前，他曾在沃里克大学，大学医院和英国沃里克郡和阿联酋的库卡尔斯大学担任研究员。他领导了库卡斯的计算机视觉组，他目前的研究兴趣涵盖了计算机视觉和计算病理学领域。
预印本正在审查主动推断，贝叶斯最佳设计和预期的实用程序Noor Sajid 1*，Lancelot da Costa 1,2，Thomas Parr 1和Karl
抽象的主动推理是自由能原理的推论，是描述某些类型的随机动态系统的行为的形式方法 - 具有感知的外观。在本章中，我们描述了主动推断如何在单个命令下结合贝叶斯决策理论和最佳的贝叶斯设计原理，以最大程度地减少预期自由能。正是主动推理的这一方面允许自然而然地出现寻求信息行为。从预期的自由能中删除先前的结果偏好时，主动推断将减少为最佳贝叶斯设计，即信息增益最大化。相反，在没有歧义和相对风险的情况下，即预期的效用最大化，主动推论会减少贝叶斯决策理论。使用这些限制案例，我们说明了当代理选择优化预期效用，预期信息增益和预期自由能的动作时，行为如何不同。我们的T迷宫模拟显示了优化的预期自由能产生目标指导的信息寻求行为，同时优化预期的实用程序会诱导纯粹的利用行为，并最大程度地提高信息增益产生本质上动机的行为。
Tulay Aygan Atesin Sajid Bashir Jingbo Louise Liu 编辑 用于下一代能源存储和转换的纳米结构材料
© Springer-Verlag GmbH 德国，Springer Nature 2019 的一部分 本作品受版权保护。所有权利均由出版商保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、在微缩胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或通过现在已知或今后开发的类似或不同的方法。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等并不意味着（即使没有具体声明）这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以免费用于一般用途。出版商、作者和编辑可以安全地假定本书中的建议和信息在出版之日是真实和准确的。出版商、作者或编辑均不对本文所含材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图中的司法管辖权主张和机构隶属关系保持中立。