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自动驾驶边缘人工智能算法中的偏差检测与泛化
摘要 — 机器学习模型在对未知数据集进行推理时，通常会对熟悉的组或相似的类集产生有偏差的输出。人们已经研究了神经网络的泛化以解决偏差，这也表明准确度和性能指标（例如精确度和召回率）有所提高，并改进了数据集的验证集。测试和验证集中包含的数据分布和实例在提高神经网络的泛化方面起着重要作用。为了生成无偏的 AI 模型，不仅应对其进行训练以实现高精度并尽量减少误报。目标应该是在计算权重时防止一个类/特征对另一个类/特征占主导地位。本文使用选择性得分和余弦相似度等指标研究了 AI 模型上最先进的对象检测/分类。我们专注于车辆边缘场景的感知任务，这些任务通常包括协作任务和基于权重的模型更新。分析是使用包括数据多样性差异、输入类的视点和组合的案例进行的。我们的结果表明，使用余弦相似度、选择性得分和不变性来衡量训练偏差具有潜力，这为开发未来车辆边缘服务的无偏 AI 模型提供了启示。索引术语 — 偏差、数据多样性、特征相似度、泛化、选择性得分
教学大纲
方程。5。了解相关，回归，力矩，偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1：拉普拉斯变换：（8小时）拉普拉斯变换的定义，存在定理，衍生物和积分的拉普拉斯变换，初始和最终值定理，单位步长函数，diracdelta函数，dirac-delta函数，laplace的周期性函数，周期性拉普拉斯转换，互惠变换，卷积变换，互惠定理，solude for solve lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areviations lineal lineal areviations。模块2：傅立叶变换：（8小时）傅立叶积分，正弦和余弦积分，傅立叶积分，傅立叶变换，逆傅里叶式扭转，卷积定理，傅立叶定理，傅立叶正弦和余弦变换，傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3：代数和超验方程和插值的解决方案：（8小时）数量及其准确性，代数和先验方程的解决方案：分配方法，迭代方法，Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率（没有证据），插值：有限差异，操作员之间的关系，使用牛顿的前向和后差公式进行插值，与不平等间隔的插值：牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。模块4：数值差异和集成和解决方案：（8小时）
B.Tech的教学大纲
方程。5。了解相关，回归，力矩，偏度以及峰度和曲线拟合的概念。模块1：拉普拉斯变换：（8小时）拉普拉斯变换的定义，存在定理，衍生物和积分的拉普拉斯变换，初始和最终值定理，单位步长函数，diracdelta函数，diracdelta函数，laplace的周期性函数，周期性的拉普拉斯转换，逆向拉普拉斯变换，卷积变换，卷积定理，应用程序lineal linear lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal lineal areviations lineal lineal areve lineal lineal areviations。模块2：傅立叶变换：（8小时）傅立叶积分，正弦和余弦积分，傅立叶积分，傅立叶变换，逆傅里叶式扭转，卷积定理，傅立叶定理，傅立叶正弦和余弦变换，傅立叶变换的应用到简单的一维热传输方程。模块3：代数和超验方程和插值的解决方案：（8小时）数量及其准确性，代数和先验方程的解决方案：分配方法，迭代方法，Newton-Raphson方法和Regula-Falsi方法。这些方法的收敛速率（没有证据），插值：有限差异，操作员之间的关系，使用牛顿的前向和后差公式进行插值，与不平等间隔的插值：牛顿的分裂差异和Lagrange的公式。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
为“婴儿潮一代”和“后疫情时代”赢家们提供更好生活的经济机制
经济结构成熟度指标的比较结果出乎意料。为此，我使用了一个非标准指标——我将用熵法确定的成熟度乘以偏转角的余弦，积分指标更清楚地突出了结果。分析表明，不受任何特定国家机构监管的世界经济比许多受监管的国家和地区更加成熟。因此，我们可以毫不含糊地说，一些国家和地区的贫困率有所增加，在很大程度上是政府无能的结果。在新冠疫情之后，高山地区的年轻一代陷入了特别悲惨的境地，本已严峻的人口趋势变得更加严峻。
TACAN 宣传册 - Doorway Projects, Inc.
方位 RS485 串行数字格式同时为两个站提供 TACAN 方位，正弦/余弦交流电，7.9 伏峰值*，100 毫安峰值低电平 CDI 输出（根据 ARINC 547）：航向 ......................................每 10 度偏差 .150 Mv ................ ± 10 度满量程，最高 5 个 1,000 欧姆负载标志输出 ............................ 根据 ARINC 547 和 ARINC 579 低级 ..............0.5 VDC，最大 1 Ma，最多 4 个 1,000 Ohm 负载高电平 ............................... 28 VDC，最大 250 Ma 至/从输出 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.最多三个 200 欧姆负载
人工智能语言模型 ChatGPT 能否提供准确、高质量的前列腺癌患者信息？
目的 评估人工智能 (AI) 语言模型 ChatGPT 在提供前列腺癌患者信息方面的表现，并将信息的准确性、相似性和质量与参考源进行比较。方法 以欧洲泌尿外科患者信息协会网站上的前列腺癌患者信息材料为参考来源。这用于生成 59 个查询。使用 F1、精确度和召回率得分确定模型内容的准确性。使用余弦相似度评估相似度，并使用名为一般质量评分 (GQS) 的 5 点李克特量表评估质量。结果 ChatGPT 能够响应所有与前列腺癌相关的查询。平均 F1 得分为 0.426（范围：0-1），准确率得分为 0.349（范围：0-1），召回率得分为 0.549（范围：0-1），余弦相似度为 0.609（范围：0-1）。平均 GQS 为 3.62 ± 0.49（范围：1-5），没有答案达到最高 GQS 5。虽然 ChatGPT 与参考相比产生了更多的信息，但内容的准确性和质量并不理想，所有分数都表明模型的性能需要改进。结论 由于 ChatGPT 性能有限，在使用其作为前列腺癌患者信息来源时应谨慎，这可能会导致不准确和潜在的误解。需要使用不同的主题和语言模型进行进一步研究，以充分了解人工智能生成的患者信息的能力上限和局限性。UROLOGY 180：35–58，2023 年。© 2023 Elsevier Inc. 保留所有权利。
教学大纲：机电一体化技术学士学位（2018 字）
向量微积分：梯度、散度和旋度，它们的物理意义和恒等式。线、表面和体积积分。格林定理、散度陈述和斯托克斯定理、应用。傅里叶级数：周期函数的傅里叶级数、欧拉公式。奇函数、偶函数和任意周期函数的傅里叶级数。半程展开。傅里叶积分。正弦和余弦积分、傅里叶变换、正弦和余弦变换。谐波分析。偏微分方程：基本概念、仅涉及一个变量的导数的方程解。通过指示变换和变量分离求解。用分离变量法推导一维波动方程（振动弦）并求其解。达朗贝尔波动方程解。用高斯散度定理推导一维热方程并求一维热方程解。用分离变量法求解。数值方法：一阶和二阶导数（常导数和偏导数）的有限差分表达式。边界值问题的解，二阶偏微分方程的分类。用标准五点公式求拉普拉斯和泊松方程的数值解，用显式方法求热和波动方程的数值解。参考文献： 1.Kreyszig, Erwin，《高级工程数学》，John Wiley & Sons，（第 5 版），2010 年。2.3.S. S. Sastry，《数值分析入门方法》（第 2 版），1990 年，Prentice Hall。B. S. Grewal，《高等工程数学》，1989 年，Khanna Publishers 4。Murray R. Spiegel，《矢量分析》，1959 年，Schaum Publishing Co.
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
![运动学：描述航天器的动作[1]](/simg/d\d8cebefeddb0c20967f1027ea728bbc6868f5a37.webp)
运动学：描述航天器的动作[1]
必须先精确地预测和控制空间中的物体（例如航天器，卫星和太空站），以确保安全性和有效性。运动学是一个在3D空间中对这些身体运动的描述和预测的领域。运动学课程涵盖了四个主要主题领域：粒子运动学介绍，深入研究了两个部分的刚性身体运动学（从使用定向余弦矩阵和欧拉角的经典动作描述开始，并以现代描述仪的综述，例如Quaternions和quaternions and Classical and Classical and Modified Rodrigues参数）。课程以查看静态态度的确定结束，使用现代算法来预测和执行太空中身体的相对取向。