摘要 — 异构大数据给机器学习带来了许多挑战。其巨大的规模、高维性和固有的不确定性使机器学习的几乎每个方面都变得困难,从提供足够的处理能力到保持模型准确性再到保护隐私。然而,也许最棘手的问题是大数据中经常夹杂着敏感的个人数据。因此,我们提出了一种隐私保护分层模糊神经网络 (PP-HFNN),以解决这些技术挑战,同时缓解隐私问题。该网络采用两阶段优化算法进行训练,并使用基于众所周知的交替方向乘数法的方案来学习层次结构低层的参数,该方法不会向其他代理透露本地数据。层次结构高层的协调由交替优化方法处理,该方法收敛速度非常快。整个训练过程可扩展、快速,并且不会像基于反向传播的方法那样遭受梯度消失问题。在回归和分类任务上进行的综合模拟证明了所提模型的有效性。我们的代码可在线获取 1 。
•对于最大净产量小于1兆瓦(MW)电气(以交替电流测量)或热能的项目,或者在2023年1月29日之前开始建设的项目,税收抵免额为能源或合格设施(或资格存储技术)中纳税人基础的30%。•对于在2023年1月29日或之后开始建设的项目,或者最大净产量为1兆瓦或更高的项目,基本税收抵免额为纳税人在能源物业或合格设施(或储能技术)中的6%。如果满足现行工资和注册学徒(PWA)要求,则费率为30%,含义(1)在建筑,交替和维修中使用的工人和机制的支付不少于适用的现行工资率,(2)学徒是从注册的学徒计划中使用一定小时的一定小时来使用的。•对于从2024年开始建设的项目,并由声称第48和§48e节的实体拥有,通过选举薪酬(例如免税和政府实体),如果设施或项目不满足国内内容要求,除非适用,否则信贷金额可能会降低。
我们引入纠缠量子多项式层次 QEPH ,作为一类可通过相互纠缠的交替量子证明进行有效验证的问题。我们证明 QEPH 会坍缩至第二层。事实上,我们表明多项式数量的交替会坍缩为仅仅两个。因此,QEPH = QRG ( 1 ) ,即具有一轮量子裁判游戏的问题类,已知包含在 PSPACE 中。这与包含 QMA (2) 的非纠缠量子多项式层次 QPH 形成对比。我们还引入了 DistributionQCPH ,它是量子经典多项式层次 QCPH 的泛化,其中证明者发送字符串(而不是字符串)上的概率分布。我们证明 DistributionQCPH = QCPH ,表明只有量子叠加(而非经典概率)才能增加这些层次结构的计算能力。为了证明这一等式,我们推广了 Lipton 和 Young (1994) 的一个博弈论结果,该结果指出,在不失一般性的情况下,证明者可以在多项式大小的支持上发送均匀分布。我们还证明了多项式层次的类似结果,即 DistributionPH = PH 。最后,我们证明 PH 和 QCPH 包含在 QPH 中,解决了 Gharibian 等人 (2022) 的一个未决问题。
一种适应大师2中学生的教学,将他们交替遵循一定程度的教义,以使他们能够保持主机业务。教育创新(例如,倒转班级)近年来已为某些课程实施,以便强烈让学生参与培训并促进他们的成功。在某些课程中经历了一个新的评级系统,例如工程学校实践的内容(例如标准,学习结果,...)。
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本,从而产生仅包含动态不确定性的不确定系统阵列。然后在这个不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器之间的交替。控制器调整使用结构化控制设计技术执行。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真模型和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现稳健稳定。所提出的结构化设计方法产生了一个单一的、低阶的、线性时不变 (LTI) 控制器,可将颤振速度提高 15%。提供了额外的稳健性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本,从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器,可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本,从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器,可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
AD 设备 23.1 AD 设备 23.1 AD 为配备无线电的 ACFT 保留。 AD 为配备无线电的 ACFT 保留。 AD 设备:15:00 前,可通过电子邮件从 AD 运营商处获得 STAP 和 PCL PPR。 可在 www.colmar.aeroport.fr 上下载申请表 AD 设备:15:00 前,可通过电子邮件从 AD 运营商处获得 STAP 和 PCL PPR。 可在 www.colmar.aeroport.fr 上下载申请表 STAP:可用数据(FR):风、T、DP、QNH、QFE。 STAP:可用参数(FR):风,T,DP,QNH,QFE。无法通过启动麦克风 5 次将照明系统切换到 HI 位置。 5 个交替脉冲无法远程控制整个照明系统切换到 HI。只需在不到 5 秒的时间内点击麦克风 7 次即可关闭灯光。可以在 5 秒内交替敲击 7 次来关闭信标。交通监视设备:配备雷达显示器的AD(参见AD 1.0)。交通监控设备:配备雷达显示器的机场(参见 AD 1.0)。
疼痛描述/背景牵引是使用拉力来治疗肌肉和骨骼疾病。腰部牵引力历史上一直用于治疗门诊(设施)的其他治疗方式。通常,这些方式短期使用。类型的牵引力包括连续/间歇性牵引力,机械牵引力,手动牵引力(非特异性或节段牵引力),自动助理,重力依赖性牵引力和气动牵引力。连续/间歇性牵引连续连续的脊柱牵引力每次使用较小的重量,最多几个小时。间歇性牵引力类似于连续牵引力,但在一定间隔中交替使用并释放牵引力。手动/机械牵引力手动牵引是一种技术,治疗师用手进行脊柱减压。治疗师为脊柱或关节提供了非常具体和受控的干扰力,以减轻疼痛或压缩。机械牵引力涉及一个机械设备,其牵引力交替使用,并每隔几秒钟吸引一次。这可能是使用中最流行的牵引力形式。机械牵引设备的一些例子包括查塔努加新腰部家庭牵引力,桑德斯腰部hometrac和enshey牵引床。