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World File Search System余弦
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
![arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/d\d0bf430e10cc6e82682ce4b975834a9490c69344.png)
arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日
傅里叶级数善于将复杂函数分解为更简单的三角分量，与量子计算的固有特性（如叠加和干涉）无缝契合。这种协同作用使量子信息得到更有效、更精确的表示，大大增强了数据处理、分析和探索量子数据中的周期模式的能力。这项工作深入探讨了傅里叶级数在量子机器学习 (QML) 中应用的巨大优势，并将其与量子计算的独特契合与传统方法进行了对比。傅里叶级数是一种数学工具，它允许我们用正弦和余弦的组合来建模任意周期信号。它的主要优点是从一个域转换到另一个域时需要更多的信号信息。事实上，这个级数并不适用于所有信号（狄利克雷条件 [1]）；然而，在各个领域和部门，傅里叶级数是将信号从时域转换到频域的工具，将其分解为谐波相关的正弦函数。在量子计算中，特别是在量子机器学习 (QML) 分支中，量子模型由参数函数 f (x, θ) 描述，该函数受一些独立变量 x（可能是我们的输入数据）和一些参数 θ 的影响，这些参数帮助我们的函数尝试在输入数据中推广自身。考虑到这一点，并了解傅里叶级数对信号处理的巨大影响，因此，分析和实验傅里叶级数如何影响量子模型是非常有趣的，因此，如果它可以帮助我们
数学-II - 分支学科名称学科代码年级...
第一单元 傅里叶级数：傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换：傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换：拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程：方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程：偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程：具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分：向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
生物医学工程技术学士...
Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。
近距离摄影测量
ADC 模拟数字转换器 AGC 自动增益控制 ASCII 美国信息交换标准代码 ASPRS 美国摄影测量与遥感协会 BRDF 双向反射分布函数 CAAD 计算机辅助建筑设计 CAD 计算机辅助设计 CAM 计算机辅助制造 CCD 电荷耦合器件 CCIR 国际无线电咨询委员会 (Comité consultatif international pour la radio) CD-ROM 光盘 - 只读存储器 CID 电荷注入装置 CIE 国际照明委员会 (Commission Internationale de l'Éclairage) CIPA 国际建筑摄影测量委员会 (Comité International de Photogrammétrie Architecturale) CMM 坐标测量机 CMOS 互补金属氧化物半导体 CT 计算机断层扫描、层析成像 CTF 对比度传递函数 DAGM 德国模式识别协会 (Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung) DCT 离散余弦变换 DGPF 德国摄影测量与遥感协会und Geoinformation（德国摄影测量、遥感和地理信息学会） DGZfP Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung（德国无损检测学会） DIN Deutsches Institut für Normung（德国标准化研究所） DLT 直接线性变换 DMD 数字镜面装置 DOF 自由度 DRAM 动态随机存取存储器 DSM 数字表面模型 DTP 桌面出版 DVD数字多功能（视频）磁盘 DXF autocad 数据交换格式 EP 入瞳 E'P 出瞳 EPS 封装后记 FFT 全帧传输或快速傅里叶变换 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 FPGA 现场可编程门阵列 FT 帧传输 GIF 图形交换格式 GIS 地理（图形）信息系统 GMA Gesellschaft für Meß- und Automatisierungstechnik（计量与自动化技术学会） GPS 全球定位系统 HDTV 高清电视
心脏病使用阻滞链和机器学习
1人工智能系，管理与技术大学，拉合尔，54000，巴基斯坦通讯作者：Muhammad Shoaib Farooq（电子邮件：shoaib.farooq@umt.edu.pk）摘要，大多数人在全球大多数人都因心脏病而垂死。由于心脏病引起的死亡率迅速增加的主要原因是，医疗部门没有开发基础设施，可以提供安全的数据存储和传输方式。由于患者数据的冗余，心脏专业人员很难尽早预测该疾病。可以通过监测和消除早期阶段的某些关键属性来控制因心脏病引起的死亡率的迅速提高，例如血压，胆固醇水平，体重和对吸烟的成瘾。可以通过使用医疗部门的高级框架来监视心脏专业人员（CP）的患者数据。区块链是世界上最可靠的提供商。在医疗部门使用高级系统的使用也已开发出提供新的处理疾病的新方法。在本文中，机器学习（ML）算法被称为正弦 - cosine加权K-Nearest邻居（SCA-WKNN），用于预测现有方法中最高准确性的壁炉疾病。区块链技术已在整个会话过程中用于保护数据，并可以使用此技术提供更准确的结果。可以通过使用此算法来提高系统的性能，并且通过使用不同的资源也可以改善提出的数据集。已经根据其准确性，f量，召回和根平方值进行比较，以获得更好的结果。这项研究的新颖性是找到一种模型或算法，该模型或算法可以使用更高的精度算法来保护患者的数据。此外，研究表明，SCA-WKNN分别完成了比现有方法最高的15.51％。最后，比较安全时代的任何其他网络，区块链获得了最大的吞吐量。索引术语链接链，算法，机器学习，k-nearest邻居，心脏病，正弦余弦算法加权k-nearest邻居。
CS4192 单空芯压力表驱动器 - Mouser Electronics
CS4192 是单片 BiCMOS 集成电路，用于将来自微处理器/微控制器的 10 位数字字转换为互补直流输出。直流输出驱动通常用于车辆仪表板的空心仪表。10 位数据用于直接线性控制仪表的正交线圈，在仪表的整个 360° 范围内具有 0.35° 分辨率和 ± 1.2° 精度。来自微控制器的接口是通过串行外设接口 (SPI) 兼容串行连接，使用高达 2.0 MHz 的移位时钟速率。数字代码与所需的仪表指针偏转成正比，被移入 DAC 和多路复用器。这两个块提供切向转换功能，可将数字数据转换为所需角度的适当直流线圈电压。在 45 ° 、135 ° 、225 ° 和 315 ° 角处，切向算法在仪表运动中产生的扭矩比正余弦算法大约高 40%。这种增加的扭矩减少了由于这些临界角度下的指针下垂而导致的误差。每个输出缓冲器能够为每个线圈提供高达 70 mA 的电流，并且缓冲器由公共 OE 启用引脚控制。当 OE 变为低电平时，输出缓冲器关闭，而芯片的逻辑部分保持通电并继续正常运行。OE 必须在 CS 下降沿之前处于高电平才能启用输出缓冲器。状态引脚 (ST) 反映输出的状态，并且在输出被禁用时处于低电平。串行仪表驱动器具有自我保护功能，可防止发生故障。每个驱动器均受到 125 mA（典型值）过流保护，而全局热保护电路将结温限制在 170°C（典型值）。只要 IC 保护电路检测到过流或过温故障，输出驱动器就会被禁用。驱动器保持禁用状态，直到 CS 上出现下降沿。如果故障仍然存在，输出驱动器将再次自动禁用。
提高 ERP 的跨学科性能——...
脑机接口 (BCI) 是一种通过计算机为任何人提供通信渠道的系统。最初，它被提议用于帮助残疾人，但实际上已被提出更广泛的应用。然而，BCI 系统中的跨受试者识别很难脱离个体特定特征、不稳定特征和环境特定特征，这也使得开发高可靠性和高稳定性的 BCI 系统变得困难。快速序列视觉呈现 (RSVP) 是最新的拼写器之一，具有干净、统一的背景和单一刺激，可以唤起个体差异较小的事件相关电位 (ERP) 模式。为了建立一个允许新用户直接使用的 BCI 系统而无需校准或校准时间更短，RSVP 被用作诱发范式，然后提出了相关分析等级 (CAR) 算法来改进跨个体分类并同时使用尽可能少的训练数据。58 名受试者参加了实验。闪光刺激时间为200 ms,关闭时间为100 ms,通过时间将P300成分锁定在目标表征上。结果发现,与矩阵范式相比,RSVP能在被试间诱发更多相似的ERP模式。然后对每两个平均ERP波形计算并统计夹角余弦,矩阵范式下所有被试的平均匹配数为6,而RSVP范式在阈值设为0.5时平均匹配数范围为20,是矩阵范式的3倍多,定量表明RSVP范式诱发的ERP波形产生的个体差异更小,更有利于跨被试分类。还计算了 RSVP 和矩阵范式的信息传输速率 (ITR)，RSVP 范式的平均 ITR 为 43.18 比特/分钟，比矩阵范式高 13%。然后，计算了受试者工作特征 (ROC) 曲线值，并使用所提出的 CAR 算法和传统随机选择进行了比较。结果表明，所提出的 CAR 的性能明显优于传统随机选择，并获得了最佳的 AUC 值
能量收集和储能系统
可持续发展体系基于三大支柱：经济发展、环境管理和社会公平。在这些支柱之间寻找平衡的指导原则之一是限制不可再生能源的使用。解决这一挑战的一个有希望的方法是从周围环境中收集能量并将其转化为电能。当代对太阳能、风能和热能等新能源发电技术的发展需求很高，以促进用更清洁的可再生能源替代化石燃料能源。能量收集系统已成为一个突出的研究领域，并继续快速发展。现代技术，包括便携式电子设备、电动交通、通信系统和智能医疗设备，都需要高效的储能系统。电能存储设备还用于智能电网控制、电网稳定性和峰值功率节省，以及频率和电压调节。由于电力供应波动，可再生能源（例如太阳能和风能）产生的电力并不总是能够立即响应需求。因此，有人建议将收获的电能保存起来以供未来使用。而电能存储技术的现状远不能满足必要的需求。本期特刊发表了 13 篇论文，涵盖优化算法的各个方面、风能涡轮机的评估、静电振动能量传感器、电池管理系统、热电发电机、配电网络、可再生能源微电网接口问题、基于模糊逻辑控制器的直接功率控制、燃料电池参数估计以及超低功率超级电容器。Sharma 等人 [1] 提出了一种鲸鱼优化算法 (WOA) 和粒子群优化 (PSO) 算法 (WOAPSO) 的混合版本，用于光伏电池的参数优化。在 WOA 的流水线模式下利用具有自适应权重函数的 PSO 的开发能力来增强基本 PSO 的能力和收敛速度。将所提出的混合算法与六种不同的优化算法在均方根误差和收敛速度方面的性能进行了比较。仿真结果表明，所提出的混合算法不仅能在不同辐照水平下产生优化参数，而且即使在低辐照水平下也能估算出最小均方根误差。采用海鞘群算法 (TSA) 估算标准温度条件下的 Photowatt-PWP201 PV 板模块参数 [ 2 ]。结论是，TSA 是一种有效且稳健的技术，可用于估算标准工作条件下太阳能 PV 模块模型的未知优化参数。将模拟结果与四种不同的现有优化算法进行了比较：引力搜索算法 (GSA)、粒子群优化和引力搜索算法的混合算法 (PSOGSA)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼