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机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
通过低功耗蓝牙实现脑机接口学习的理论...
图 2：Sadtler 等人 (2014) 的 BCI 学习任务。a. 任务结构示意图。受试者首先参与“校准任务”，即他们被动观察屏幕上中心向外的光标移动。记录的运动皮层神经活动用于构建基线解码器并估计内在流形。然后指示受试者在 BCI 控制下执行中心向外的光标移动，首先使用基线解码器，然后使用通过扰动基线解码器构建的扰动解码器。这种扰动可以保持基线解码器与内在流形的对齐（流形内扰动，或 WMP），也可以破坏它（流形外扰动，或 OMP）。b. 内在流形的低维图示及其与本任务中使用的解码器（在方程 3 中定义）的关系。彩色点表示在校准任务的不同试验期间记录的活动模式，由该试验中呈现的光标速度着色。这些刺激的光标速度用右上方插图中的颜色匹配箭头表示，后续光标控制任务中使用的光标目标用绿色菱形表示。引起的神经活动模式主要位于灰色矩形所示的二维平面内，即所谓的内在流形。三个假设的一维解码器用彩色箭头表示，分别标记为基线解码器、WMP 和 OMP。通过将各个活动模式投影到相应的解码器向量上，可以可视化这些解码器的线性读数的相应分量 y 1 。这以绿色标记的一个活动模式为例，图中显示了其在三个解码器上的投影。由于该活动模式靠近内在流形，因此它会从基线解码器和 WMP 产生较大的读数（即远离原点，在三个解码器的交点处），而基线解码器和 WMP 都与内在流形很好地对齐。相比之下，此活动模式通过 OMP 的读数要弱得多（即其在此解码器上的投影更接近原点），因为此解码器远离固有流形。重要的是要记住，此插图是真实任务的简化卡通，其中固有流形是高维的（8-12D 而不是 2D），并且 BCI 任务依赖于两个读数（y 1 ，y 2 ），而不是一个。
飞机维护日志分析 - IMdR
290000 液压 + 泄漏 291100 绿色 + EMP 291100 绿色 + 发动机 1 291100 绿色 + 液压 + 系统 291100 绿色 + 压力 291100 发动机 1 + 液压 291114 绿色 + 歧管 291114 1011GM 291114 1111GM 291115 绿色 + PTU + 歧管 291115 1013GM 291115 1113GM 291117 绿色 + 压力 + 开关 291117 开关 + 泵 291117 1074GK 291117 1074GK 291121 绿色 + 空气 + 蓄能器 291121 1072GM 291122 绿色 + 蓄能器 + 充电 + 阀门 291122 1071GM 291132 绿色 + 压力 + 泄压 + 阀门 291132 1063GM 291133 绿色 + 优先 + 阀门 291133 1064GM 291134 绿色 + 取样 + 阀门 291134 1187GM 291135 绿色 + 止回阀 + 阀门 + 换向器 291135 3008KM1 291135 3008KM1 291135 3009KM1 291135 3010KM1 291136 绿色 + 止回阀 + 泵 + 输送 291136 1050GM 291136 1060GM 291137 绿色 + 箱体 + 排水管 291137 1041GM 291138 绿色 + 联轴器 + 蓄能器 291138 1672GM 291139 绿色 + 半联轴器 291139 1038GM 291139 1700GM 291139 1700GM 291141 绿色 + 低 + 空气 + 压力 291141 绿色 + 储液器 291141 1000GQ 291142 绿色 +蓄能器 291142 1070GM 291143 EDP + 滤清器 + 发动机 1 291143 EDP + 滤清器 + 左 291143 EDP + 滤清器 + 绿色 291143 1084GM 291143 1086GM 291144 绿色 + 滤清器 + 低 + 压力 291144 1002GM 291144 1030GM 291145 绿色 + 滤清器 + 高 + 压力 291145 1048GM 291146 绿色 + 减震器 291146 1085GM 291147 绿色 + 滑动 + 补偿器 291147 1010GM 291148 绿色 + 止回阀 + 阀门 + WTB 291148 1170GM 291148 1410GM 291148 1411GM 291149 绿色 + 液压 + 发动机 + 管子 291149 液压 + 发动机 1 + 管子 291151 EDP + 发动机 1 291151 EDP + 左 291151 发动机 1 + 泵 291151 绿色 + EDP 291151 绿色 + 泵 291151 1030GK 291152 绿色 + 发动机 + 消防 + 阀门 291152 1046GK 291153 绿色 + 阻尼器 + EDP 291153 1600GM 291163 绿色 + 接地 + 歧管 291200 蓝色 + 液压 + 系统 291200 蓝色 + 压力 291214 蓝色 + 歧管 291214 2011GM 291215 蓝色 + 电气 + 泵 291215 2706GJ 291217 蓝色 + 压力开关
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Nesterov型加速度方法的快速符号积分器
摘要在本文中，为在提高Nesterov加速梯度方法的收敛速率时，提出了基于符号和接触差异的显式稳定积分器。符合性几何形状适用于描述Ham-iLtonian力学，接触几何形状被称为奇异的几何形状。一种称为符合性的程序是一种已知的方法，可以从触点歧管中构建符号歧管，从接触膜构造自动式哈密顿系统。在本文中发现，先前研究的非自主odes可以写为汉密尔顿系统家庭。然后，通过开发和应用表达非自主odes的非自主接触的符合性，并实现了新型的符号积分。由于所提出的符号积分器保留了ODES中隐藏的符号和接触结构，因此预计它们比Runge -Kutta方法更稳定。数值实验表明，正如预期的那样，二阶符号积分器是稳定的，并且达到了高收敛速率。
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
静态 AdS 指标的唯一性和能量界限
为避免歧义，我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ，其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形，并且当 x 趋向于零时，g 的截面曲率趋向于一个（负）常数，其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标，并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量，则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。（假设最后一个性质，截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g（即，度量 x 2 g 中 dx 的范数）在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。）黎曼流形（M， g ) 称为 ALH，如果它是完备的，并且包含有限个 ALH 端。因此，M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集，如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后，得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3（比较 [10]）
使用自动编码器集成二阶滑模控制和异常检测以增强安全性和可靠性
摘要 本文提出了一个综合框架，通过集成二阶滑模控制 (2-SMC) 和基于机器学习和人工智能的先进异常检测和预测系统来提高四旋翼无人机的安全性和可靠性。本文提出了一种新的滑动流形方法，分为两个子系统，用于精确的位置和姿态跟踪，解决了设计四旋翼控制器的挑战。本文还使用 Hurwitz 稳定性分析对滑动流形的非线性系数进行了详细分析。它通过大量的模拟结果证明了所提方法的有效性。为了进一步评估四旋翼的安全性和可靠性，将异常检测和预测系统与位置和姿态跟踪控制相结合。该系统利用机器学习和人工智能技术实时识别和预测异常行为或故障，使四旋翼能够快速有效地应对危急情况。所提出的框架为设计四旋翼无人机的稳健和安全控制器提供了一种有前途的方法。它展示了先进的机器学习和人工智能技术在提高自主系统安全性和可靠性方面的潜力。
进气和排气系统
飞机往复式发动机的基本进气系统由一个用于收集进气的进气口和将空气输送到进气过滤器的管道组成。空气过滤器通常安装在化油器加热箱或附近的其他外壳中，该外壳与化油器或燃油喷射控制器相连。轻型飞机使用的发动机通常配备化油器或燃油喷射系统。空气通过燃油计量装置后，使用带有长弯管或通道的进气歧管将空气-燃油混合物送入气缸。进气口如图 3-1 所示。进气口位于发动机罩上，以使最大气流进入发动机的进气系统。空气过滤器如图 3-2 所示，可防止灰尘和其他异物进入发动机。过滤后的空气进入燃油计量装置（化油器/燃油喷射器），其中节流板控制流向发动机的空气量。从节气门流出的空气称为歧管压力。该压力以英寸汞柱 (“Hg”) 为单位测量，用于控制发动机功率输出。