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评估 - PISM
俄罗斯国家军备计划 (SAP) 包括对所有武装部队进行技术现代化的中期计划。它包括对国家安全威胁的分析和评估。SAP 迭代的开发由国防部 (MoD) 协调，并涉及其他部委和国防工业。SAP 会定期接受审查，审查会根据军事行动和其他测试和使用经验进行修订。在 2011-2020 年 SAP 之前，俄罗斯实施了其他改革和 2007-2015 年 SAP，其主要目标是将现代武器在武装部队中的份额提高到 30%。根据俄罗斯当局（国防部长和总统）提供的数据，2020 年已实现 2011-2020 年 SAP 的正式目标：现代武器份额超过 70%。 1 很难正确评估俄罗斯国防部所采用的方法，也很难指出哪些部分的武器是全新的，哪些只是进行了现代化改造，以及现代化程度如何。
“让这些野兽飞起来真是令人着迷”：了解视障人士驾驶无人机的动机和需求
无人机已成为商业、安全工作和家庭休闲活动的固定装置。研究人员已经开始探索无人机如何帮助残疾人驾驶并充当辅助设备。我们的工作重点是视力障碍人士，并调查是什么促使他们驾驶无人机。我们对视障成年人进行了一项调查，以了解他们对无人机驾驶的普遍兴趣和以往的无人机使用经验。从 59 份调查回复中，我们采访了 13 位参与者，详细说明他们如何设想使用无人机，以及不同的反馈和驾驶模式如何使飞行体验更容易获得。我们发现，我们的参与者对航空、尝试新技术、环境探索以及寻找与视力正常的家庭成员一起进行的合作活动有着浓厚的兴趣，这延伸到了对驾驶无人机的兴趣。这项研究有助于为未来无人机的设计场景和可访问功能奠定基础。
ph.d出现在dbatu，lonere
使用经验模式分解”，《国际工程科学与创新技术杂志》，ISSN-2319-8885，第3卷，第3期，第4期17，第17页3505-3508，2014年8月。[10]。“使用共同信息基于小波的脑肿瘤检测” IETE CYNASUSE国际计算机，电气和电子工程会议（ICCEE-2013），Babasaheb Ambedkar Technology University，Lonere。[11]。“用于多波段应用的新型领结Sierpenski垫圈天线”国际工程研究与技术杂志（IJERT），ISSN：2278-0181，第1卷。3第7期，2014年7月。“布莱克曼·哈里斯（Blackmann Haris）窗口的优势超过了锤窗的设计，用于设计FIR滤清器的设计”全国计算机，电气和电子工程会议（NCCEEE，2016年），巴巴萨希布·安贝德卡（Babasaheb Ambedkar）技术大学，LONERE
利用大脑数据构建神经网络模型揭示与适应性行为相关的表征转换
人们认为，人类自适应地执行各种任务的能力源于认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过“连接中枢”的连接激活实现的。连接中枢是选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域。我们利用最新进展，利用功能连接映射大脑区域之间的活动流，从认知控制任务期间的 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流，验证了连接中枢在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接中枢整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接中心在支持灵活的认知计算中的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
用于机器学习的参数化量子电路
量子计算机能否用于实现比传统方法更好的机器学习模型？这些方法是否适合当今嘈杂的量子硬件？在本文中，我们制作了一个 Python 框架，用于实现基于在量子硬件上评估的参数化量子电路的机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络 (QNN) 和量子电路网络 (QCN)，并使用基于梯度的方法对其进行训练。为了计算量子电路网络的梯度，我们开发了一种基于参数移位规则的反向传播算法，该算法同时利用了经典硬件和量子硬件。我们进行了一项数值研究，试图描述密集神经网络 (DNN)、QNN 和 QCN 如何作为模型架构的函数运行。我们专注于研究消失梯度现象，并分别使用经验费舍尔信息矩阵 (EFIM) 和轨迹长度量化模型的可训练性和表达性。我们还通过在人工数据以及真实世界数据集上训练模型来测试模型的性能。
作业1
（a）使用E +IΩT时间限制，nd频率依赖性复合电导率σ（ω）=σ1-iσ2。假设每个“ UID”对电动ELD独立响应，因此它们的贡献加起来形成了总导电率。（b）哪种简单的集总元素电路具有y = 1 /z（其中z是电路的复杂阻抗），其频率依赖性与σ（ω）相同？（c）表明，在低频极限（ω节）中，正常响应纯粹是欧姆的，而超级UID响应纯粹是感应的。在此限制中，使用经验关系：n s（t）= n 0 1 - （t/t c）4; n n n（t）= n 0 -n s（t），其中n o是材料中电子的密度。旁边：N s（t）的表达是清洁金属中超级UID密度的相当好的近似值，但是第二个表达式非常敬畏：n s（t）+ n n（t）不等于总电子密度。
使用深厚的增强学习
我们提出了Pymarketsim，这是一种金融市场模拟环境，旨在使用深入加固学习（DRL）培训和评估交易代理。我们的基于代理的环境结合了关键要素，例如私人估值，不对称信息和灵活的限制订单簿机制。我们通过包括单代理和多代理DRL设置在内的实验来揭示平台的效率和多功能性。对于单一代理设置，我们展示了如何使用我们的环境来学习作为反复构建神经网络实施的背景交易策略。这些受过训练的响应顺序网络（TRON代理）可以灵活地将其行为在观察到的市场特征上调节。在多代理级别，我们使用经验游戏理论技术来识别TRON代理的平衡配置。我们的开源实施为研究人员和从业人员提供了一种强大的工具，用于研究复杂的市场动态，开发高级交易算法以及探索由机器学习驱动的金融生态系统的新兴行为。
艺术与心脑 2025 年春季课程......
课堂论文：本课程的三项主要作业将是课堂论文。您将提前两周收到作业，以便您准备您的想法，但所有实际写作都将在课堂上完成。论文作业将提出一个与课堂上涵盖的主题相关的问题，您将被要求提出并捍卫自己的论文来回答这个问题。在每篇论文之前，我们将用一整节课的时间进行准备，涵盖的主题包括哲学写作、如何使用经验证据来支持哲学主张、论文结构、准备技巧以及小组工作以集思广益论文想法。在实际论文写作过程中，您将不被允许查阅文本或学习指南。禁止在任何阶段使用人工智能来协助您的论文准备或写作（请参阅下面的人工智能政策）。论文将手写，除非经残疾人服务办公室批准的指定使用笔记本电脑的情况。请参阅教学大纲末尾的评分标准。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
机器学习的参数化量子电路
是否可以将量子计算机用于实现比传统方法更好的机器学习模型，并且此类方法适合当今的嘈杂量子硬件吗？在本论文中，我们制作了一个Python框架，用于基于在量子硬件上评估的参数化量子电路来实施机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络（QNN）和量子电路网络（QCN），并使用基于梯度的方法训练它们。为了计算量子电路网络的梯度，我们基于利用经典和量子硬件的参数移动规则开发了一种反向传播算法。我们进行了一项数值研究，我们试图表征密集神经网络（DNNS），QNN和QCN的表现如何作为模型架构的函数。我们专注于研究消失的梯度现象，并分别使用经验纤维信息矩阵（EFIM）和轨迹长度来量化模型的训练性和表达性。我们还通过对人工数据以及现实世界数据集训练模型来测试模型的性能。