XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVolterra
Volterra神经网络（VNN）
推断机器学习（ML）的重要性导致了大量不同的建议，尤其是在深度学习中。试图降低卷积神经网络的复杂性，我们提出了一个伏特拉过滤器启发的网络体系结构。此体系结构以延迟的数据输入样本之间的相互作用形式引起了受控的非线性。我们提出了一个级联的Volterra滤波实现，以大大减少执行与调用神经网络相同的分类任务所需的参数数量。我们证明了该伏特拉神经网络（VNN）的有效的并行实现，同时保持了相对简单且可能更易于处理的结构。此外，我们还展示了该网络对非线性融合RGB（空间）信息和视频序列的光流（时间）信息的相当复杂的适应，以进行动作识别。在UCF-101和HMDB-51数据集上评估了所提出的方法，以进行动作识别，并显示出优于最先进的CNN方法的状态。我们论文的代码库可在GitHub（https://github.com/sid- roheda/volterra-neural-networks）上找到。关键字：Volterra滤波器，活动识别，激活免费学习
AML Altirban Allic Allic
•Elbhilil，N.，Bnis，M。，＆Altirban，A。，（2023）Abaoub -Shkheam变换技术，以求解Volterra Integral和Volterra Integro -Divertional方程。非洲高级纯净和应用科学杂志（AJAPAS）。2（4），254-260。
生态与经济耦合模型。哈密顿形式主义的可持续经济的全球固定国家模型
两种密切相关的危机的严重性，环境和经济危机的严重性也需要以理论上的方式面对；因此，作者提出了一个模型，该模型仅构建了一个生态和经济耦合变量的动力学系统，即乔治库·罗根（Georgescu-Rogen）和赫尔曼·戴利（Herman Daly）的“稳态经济学”的想法。这可能诉诸于广义的伏特拉模型，在汉密尔顿形式主义及其汉密尔顿方程式中翻译，可以使每个变量都可以“结合”每个变量，一种经济，另一种是一种生态学，描述了独特的动力学系统时期的行为。将模型应用于最相关的两个变量最相关的生态经济对，导致模型的“相空间”中的暗示性几何形状：轨迹是包裹“甜甜圈”的曲线，它们的集合是我们正在寻找的“固定状态”。这些轨迹是“准周期性动作”，其特征是两个频率，其值在“小振荡”近似中提供了良好的估计值。在本文中，汉密尔顿方程的解决方案的稳定性来定义一个更一般但更抽象的“固定状态”。使用变量的世界数据时，可以确保模型的全局特征。该模型的一个非常有趣的特征是，使用类似于牛顿动力学的术语给出了可持续性场景的途径。关键字：独特的动力系统，Volterra广义模型，“共轭”哈密顿对，准周期性动作，Lyapunov稳定性，全球固定状态。
本科生成绩预测的现代人工智能模型开发：对工程数学课程的调查
摘要 采用一种计算效率高的人工智能 (AI) 模型极限学习机器 (ELM) 来分析持续评估中嵌入的模式，以对澳大利亚一所地方大学工程数学课程的加权分数 (WS) 和考试 (EX) 分数进行建模。使用 ELM 对六年期间从中级到高级水平的多门课程以及多样化课程提供模式（即校内 ONC 和在线 ONL）的学生成绩数据进行建模，并进一步与竞争模型：随机森林 (RF) 和 Volterra 进行基准测试。由于评估和考试成绩是 WS（导致中级课程成绩）的主要预测因素，因此 ELM（相对于 RF 和 Volterra）的表现优于其对应模型，无论是在 ONC 还是 ONL 报价中。这在测试阶段产生的相对预测误差仅为 0.74%，而这两个数字分别为约 3.12% 和 1.06%，而对于 ONL 录取，预测误差仅为 0.51%，而这两个数字分别为约 3.05% 和 0.70%。在对学生在高级工程数学课程中的表现进行建模时，ELM 记录的误差略大：ONC 为 0.77%（对比 22.23% 和 1.87%），ONL 录取为 0.54%（对比 4.08% 和 1.31%）。本研究提倡率先实施强大的 AI 方法，以揭示学生学习变量之间的关系，开发教学和学习干预以及课程健康检查，以解决与毕业生成果和高等教育领域学生学习属性相关的问题。
fréchet谎言小组
求解普通微分方程的非自主系统导致考虑文献中称为⋆产物的双变量分布的新产品。该产品与卷积产品不同，最近已被用来建立有关非自治差异系统的结构结果，但其正式的未限制仍然不清楚。我们证明了它在r 2的紧凑子集上平滑函数空间的弱闭合。我们确定该弱闭合的子集具有Fréchet空间的结构d。⋆产物源于该空间内态的组成。d的可逆元素形成了它的密集子集，并且为操作的fréchetLie组构成了。该产品概括了卷积，第一类和第二种类型的Volterra组成，并引起了Schwartz的支架。
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
博士课程的教学大纲
1。数学物理学（信用：3，约25小时）Phys04-001-C线性向量空间，线性操作员和矩阵，线性方程系统。特征值和特征向量。张量：引言和定义，对称和反对称张量，笛卡尔和非笛卡尔张量和协变量导数，基督教符号，不可减至表示，直接产物和收缩，牛顿力学和相对论中的张量。线性普通微分方程，物理学中的线性偏微分方程，绿色功能，变量解决方案方法的分离，特殊功能及其在物理学中的应用。复杂的变量理论；分析功能。Taylor和Laurent扩展，分析延续，轮廓整合，分散关系。积分方程：Fredholm和Volterra方程，微分方程向积分方程的转换，求解积分方程的方法。有限和连续群体简介。小组表示和操作，置换组及其表示群体。建议的书：
达尔文式的癌症治疗方法
摘要：传统抗癌治疗的主要问题之一是它们导致耐药细胞的出现，从而导致治疗衰竭。为了避免或延迟这种现象，要考虑到肿瘤的生态进化动力学是很重要的。设计基于进化的治疗策略可能有助于克服耐药性问题。尤其是有希望的候选者是自适应疗法，这是一种遏制策略，该策略将治疗周期调整为肿瘤的演变，以便保持受到治疗耐药细胞的群体的控制。数学建模是理解癌症动力学的至关重要工具，并对这些治疗的结果进行预测。在这篇综述中，我们强调了在设计适应性疗法策略中的计算机建模中的好处，并评估它们是否可以有效改善治疗结果。特别是，我们回顾了如何使用两种主要模型（即基于Lotka – Volterra方程和基于代理的模型的数学模型）来对肿瘤动态进行建模以响应自适应治疗。我们举例说明了它们在适应性疗法领域所允许的进展，并讨论如何将这些模型整合到实验方法和临床试验设计中。
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。