XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdirichlet
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
瓦朗加尔国立科技学院
PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 CO1 3 3 2 2 2 3 CO2 3 2 2 3 3 2 CO3 3 2 3 3 2 3 CO4 3 3 3 3 2 3 教学大纲： 基础拓扑：简介 黎曼斯蒂尔杰积分：积分的定义和存在性，积分的性质，具有可变极限的积分的积分和微分。 不正确积分：定义及其收敛性，收敛测试， 和 函数。 一致收敛：一致收敛的测试，和函数的极限和连续性定理，函数级数的逐项微分和积分。 幂级数：收敛及其性质。 傅里叶级数：狄利克雷条件、存在性、问题、半程正弦和余弦级数。学习资源：教科书：1. 数学分析原理，Walter Rudin，McGraw Hill，2017，第三版。2. 实分析，Brian S.Thomson，Andrew M.Bruckner，Judith B.Bruner，Prentice Hall
软介质中的引导弹性波
1在软培养基中引导弹性波的基本面6 1理论方面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1线性弹性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2散装波。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3羔羊波。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 2实验方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 2.1样品制备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 2.2设置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.3单色激发和频镜检查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4提取复杂位移图。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5首先观察。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3从盘子到条带。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.1自由接口处的反射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2条带中的挠性模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.3面内引导波：与羔羊波的类比。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4分散关系：关键物理特征。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5软带中的实验测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.6流变学的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.7调查Dirichlet边界条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
单位磁盘中的neumann磁Laplacian的特征值
其中⃗ν是正常的外向单位。众所周知，Hβ是一个自动化算子，非负（如果β̸= 0），则具有紧凑的分辨。让λ（β）表示其最低特征值。我们的目标是详细了解λ（β）对参数β（解释为磁场强度）的依赖性。对诺伊曼问题的分析是由物理表面超导性的分析强烈激励的，而诺伊曼边界条件至关重要（请参阅[29]）。在数学层面上，磁盘的情况是理解边界曲率作用的一种方法。我们指的是[3]，[20]和[15]，以介绍2014年的艺术状态，包括（提及其中一些）Bernoff-Sternberg [3]，Bauman-Phillips-Tang [1]（其中磁盘上的分析起着重要作用）和Lu-Pan [25] [25]的作品。请注意，在过去的几年中，对Dirichlet问题进行了相似的技术（请参阅[30，2]和其中的参考文献），但让我们强调，在Neumann案件中观察到的现象是完全不同的。用于分析光谱Hβ，使用域D的径向对称性，我们传递到极坐标（x 1，x 2）=（rcosθ，rsinθ）
定量obata的定理
几何分析中的核心主题之一是域的几何形状（在可能的弯曲空间中）与定义的拉普拉斯词的光谱特性之间的深厚联系。本文重点介绍了拉普拉斯的第一个特征值λ1（如果域有非空边界，则具有诺伊曼边界条件）。由于庞加莱（ - 冬世界）不平等在分析中起着重要作用，并且由于第一个特征值的下限给出了庞加莱（ - wirtinger）不平等中常数的上限，因此具有良好的下部较低估计为λ1，这是非常有用的。对于欧几里得空间中的领域，对拉普拉斯主义的第一个特征值（在Dirichlet或Neumann边界条件下）的经典估计可以追溯到雷利勋爵[1877]，Faber [1923]，Krahn [1925]，Pólya和Pólya和Szeg˝o[1951]，以及其他[1951]，以及其他[1951]和Weinberger [1951]，以及[1951]和Weinberger。对于弯曲空间，两个主要结果是由于Lichnerowicz [1958]和Obata [1962]：
文章“ChatGPT 能做什么？”分析 Twitter 上对创新型 AI 聊天机器人的早期反应
摘要：在本研究中，作者收集了创新型人工智能聊天机器人 ChatGPT 在推出后的第一个月的推文。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模算法分析了总共 233,914 条英文推文，以回答“ChatGPT 能做什么？”的问题。结果揭示了三个一般主题：新闻、技术和反应。作者还确定了五个功能领域：创意写作、论文写作、提示写作、代码编写和回答问题。分析还发现，ChatGPT 有可能以积极和消极的方式影响技术和人类。最后，作者概述了人工智能进步需要解决的四个关键问题：工作演变、新的技术格局、对通用人工智能的追求以及进步伦理难题。
2.Mech-r23-ii.B.Tech syllabus.pdf
单元I：拉普拉斯变换：某些功能的定义和拉普拉斯变换 - 转移定理；衍生物和积分的拉普拉斯转换 - 单位步骤功能 - 迪拉克的dilta函数，周期性函数。反向拉普拉斯转换-Convolution定理（无证明）。应用程序：使用拉普拉斯变换求解普通微分方程（初始值问题）。单元-II：傅立叶级数和傅立叶变换：傅立叶序列：简介，周期功能，一系列周期函数，差异和奇数函数，偶数和奇数功能，间隔的变化，半范围傅立叶正弦和余弦系列。傅立叶变换：傅立叶积分定理（无证明） - 曲线和余弦的正弦和余弦变换 - 跨性别者（文本book-i中的第22.5条） - 逆变换 - 卷积定理（没有证明）有限的傅立叶变换。
schrödinger操作员特征值的定量不等式
本文的目的是证明对球中Schr odinger操作员的第一个特征值的定量不平等。更准确地说，我们优化了操作员L V的第一个特征值λ（v），在v上，在v上，在l 1和l∞约束下，具有dirichlet边界条件相对于电势V。该解决方案已知是中心球的特征功能，但是本文旨在证明以下形式的急剧生长速率：如果V ∗是最小化器，则λ（v）-λ（v）（v ∗）⩾c || V -V ∗ || 2 L 1（ω）对于某些C>0。证明依赖于两个衍生物的概念进行形状优化：参数衍生物和形状衍生物。我们使用参数导数来处理径向竞争者，并形成衍生物来处理球的正常变形。然后建立二分法，以将结果扩展到所有其他电位。我们开发了一种处理径向分布的新方法和一个比较原理，以处理球在球处的二阶形状衍生物。最后，我们在这种情况下添加了有关二阶形状衍生物的强制性规范的一些评论。