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应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。
应用数学和非线性科学
本文旨在解决UHV转换器设备中故障样本不足的问题，这阻碍了他们的智能操作和检查。用于对UHV转换器设备的操作和检查，本文提出了多模式的学习样品时空相关生成方法。此方法从缺陷失误开发时间序列过程中获取典型的故障样本，并通过融合时间序列演变定律和相邻样品的相似性，使用最近的邻居生成段技术创建样品。基于转换器和转换器阀的物理模型，我们分析了部分放电，高温过热和微动磨损的断层发育定律。通过整合时间序列故障演化机制和多模式状态数量之间的空间相关性，建立了具有嵌入式断层机制的多模式故障样品生成模型。模拟表明，类似大脑的学习会产生嵌入在539列中的转换器部分放电和转换器阀IGBT微动磨损的样品中，包括376个转换器和163个转换器阀案例。生成的样品和实际样品之间的一致性超过90％，从而促进了脑部样模型的培训，以对高压转换器设备的健康评估，故障诊断和趋势预测进行培训。
通过散射矩阵方法实现非线性散射介质中的非线性谐波操控
摘要。由于介质不均匀性而导致的波（例如光）的散射在物理学中普遍存在，并且被认为对许多应用有害。波前整形技术是一种强大的工具，可以消除散射并通过非均匀介质聚焦光，这对于光学成像、通信、治疗等至关重要。基于散射矩阵 (SM) 的波前整形在处理线性区域中的动态过程中非常有用。然而，在非线性介质中控制光的这种方法的实现仍然是一个挑战，至今尚未被探索。我们报告了一种确定具有二阶非线性的非线性散射介质的 SM 的方法。我们通过实验证明了其在波前控制中的可行性，并通过强散射二次介质实现了非线性信号的聚焦。此外，我们表明该 SM 的统计特性仍然遵循随机矩阵理论。非线性散射介质的散射矩阵方法为非线性信号恢复、非线性成像、微观物体跟踪和复杂环境量子信息处理开辟了道路。
非线性沙漏浮标设计
桑迪亚国家实验室的研究人员开发了一种非线性控制技术，该技术利用了WEC沙漏的几何浮标设计和复杂的共轭控制（C3）策略，以优化多谐振条件下的功率吸收。沙漏浮标设计在波浪的重大运动或单个自由度的运动中运行，并且表现出比现有解决方案的优惠性能。沙漏浮标几何形状与海浪之间的独特相互作用产生了非线性立方存储效应，从而在操作过程中产生实际的能量存储或反应性。由于反应能力和能源存储系统（ESS）要求固有地嵌入了非线性浮标几何形状中，因此它仅需要简单的速率反馈控制，而无需存储或电源电子设备。通过专注于实现多谐和，这种开发可以增加WEC发电，使大小和重量减少，并有可能使现代WEC设计发电高效。
非线性光学和等离子体学研讨会
莱切是意大利南部一座历史名城，也是普利亚大区最重要的城市之一，拥有丰富的巴洛克式建筑古迹和建筑群。莱切位于意大利靴子脚后跟处，位于亚得里亚海和爱奥尼亚海之间的“萨兰托”地区。该地区拥有数公里的沿海景观、蓝色的海水环绕的海湾、沙丘和白色的沙滩；它拥有丰富而美味的美食传统，并提供了生动活泼的文化场景。在莱切，您可以漫步穿过这座城市独特的建筑。一些必看的地方是：大教堂广场、圣十字大教堂、罗马圆形剧场、Ex Convitto Palmieri、那不勒斯门和圣比亚焦门。莱切提供许多餐饮选择，距离会议地点仅有几步之遥。Osteria da Angiulino 是品尝萨兰托传统美食的绝佳选择，价格实惠。最好的两家披萨店是 400 Gradi 和 La Gigante，您可以在那里分别找到“那不勒斯”和“萨兰托”风格的披萨。La Barca di Mario 是市中心最好的海鲜餐厅之一。肉食爱好者不能错过 La Locanda del Macellaio，这是莱切最好的传统“braceria”之一，或者 Il Carrettino 是城里最好的汉堡。如果您想吃一顿精致的晚餐，3 Rane 餐厅是一颗隐藏的小宝石。如果您想在深夜小酌，可以去 Quanto Basta 和 Prohibition 喝鸡尾酒，或者去 Cantiere Hambirreria 喝啤酒。这绝不是一份详尽的清单。莱切不断发展，每周都会出现新的值得尝试的地方。不要害怕探索。