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World File Search System傅立叶
宽带，高分辨率，敏感光谱仪，使用氮化硅和傅立叶成像中的集成光学阶段阵列
I。常规的台式光谱仪通常很大，并且仅限于实验室环境。随着综合光子学的发展，光谱仪的微型化导致了适用于实验室以外的更多应用，包括农业分析和水下研究[1]，[2]。它还可以启用实验室芯片应用程序[3]，[4]，[5]。基于其工作原理，可以将集成光谱仪大致分为使用分散，窄带滤波，傅立叶变换或数值重建的类别[6]。第一个类别具有分散光学元件，它们在空间上分开不同的频率，包括echelle光栅[7]和阵列的波导格栅（AWG）[8]，[9]。第二种类型使用窄带过滤器（例如环形分解器和马赫Zehnder干涉仪（MZI）[10]，[11]，[11]，[12]，选择性地将不同的光谱成分传输到不同的检测器。第三个通常称为傅立叶变换型体镜检查（FTS），其中通过在时间或空间域中转换干涉信息，使用傅立叶变形[13]，[14]，[15]获得频谱。最后一个类别采用了一系列具有不同光谱响应的组件，并从组合信号[16]，[17]中重建光谱。它依赖于
2.Mech-r23-ii.B.Tech syllabus.pdf
单元I：拉普拉斯变换：某些功能的定义和拉普拉斯变换 - 转移定理；衍生物和积分的拉普拉斯转换 - 单位步骤功能 - 迪拉克的dilta函数，周期性函数。反向拉普拉斯转换-Convolution定理（无证明）。应用程序：使用拉普拉斯变换求解普通微分方程（初始值问题）。单元-II：傅立叶级数和傅立叶变换：傅立叶序列：简介，周期功能，一系列周期函数，差异和奇数函数，偶数和奇数功能，间隔的变化，半范围傅立叶正弦和余弦系列。傅立叶变换：傅立叶积分定理（无证明） - 曲线和余弦的正弦和余弦变换 - 跨性别者（文本book-i中的第22.5条） - 逆变换 - 卷积定理（没有证明）有限的傅立叶变换。
B.Tech教学大纲 - 计算机科学与工程
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。
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。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
化学计量学用于定量测定萜烯的总反射率 - 傅立叶变换红外光谱：教学LA
摘要：化学计量技术，例如部分最小二乘（PLS）回归，已应用于各种化学问题，包括复杂混合物中分析物的多组分分析。尽管如此，很少有实验室教学练习的例子涉及学生从基于红外光谱的仪器中获取化学数据，然后使用PLS进行定量化学计量分析。在本文中，我们提出了一项计算活动，该计算活动在仪器分析实验室环境中介绍了本科生，使用衰减的总反射率 - 较较高的转换红外（ATR-FTIR）光谱谱图进行数据获取，然后使用PLS进行数据分析。活动的第一部分涉及学生创建由p- cymene和limonene组成的二元萜烯组件的混合设计。然后使用ATR-FTIR光谱仪分析了这些混合物，在那里学生熟悉了该仪器，并显示了如何使用其生成的FTIR光谱来表征和区分上述萜烯。活动的第二部分涉及从第一部分中获得获得的FTIR光谱数据的预处理，然后同时使用PLS确定准备好的萜烯。根据学生的调查，可以得出结论，这项方便且廉价的活动最终成功地介绍了使用ATR-FTIR的化学计量学用于对萜烯进行定量分析。关键字：上限本科，分析化学，基于计算机的学习，化学计量学，红外光谱，光谱■简介这项易于做的两周活动可以用作仪器分析实验室类别的独立活动，甚至可以集成在应用光谱和化学计量学的高级课程中。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
学术手册
平均值定理的重要性及其应用，评估多个积分，具有物理理解的矢量演算语言，可以处理诸如流体动力学和电磁场等受试者，序列和系列和系列的融合以及傅立叶系列。模块1差分微积分12小时的限制，连续性和不同性；平均值定理，泰勒和麦克劳林的定理，部分分化，总分分化，欧拉的定理和概括，最大值和最小值的几个变量功能，Lagrange的乘数方法；变量的变化 - 雅各布人。模块2积分10小时的微积分基本定理，不当积分，面积的应用，体积。双重和三个积分模块3矢量计算14标量和向量场；向量分化；定向衍生物 - 标量场的梯度；向量场的发散和卷曲 - 拉普拉斯 - 线和表面积分；格林在飞机上的定理；高斯分歧定理；斯托克斯定理。模块4序列和串联10小时序列和串联功能系列的收敛。模块5傅立叶系列和傅立叶变换10小时傅立叶系列：周期功能，欧拉的公式，dirichlet的条件，均匀和奇数功能，半范围序列，parseval的身份。傅立叶变换
定量67Zn，27AL和1H MAS NMR光谱，用于ZSM-5催化剂中Zn物种的表征
可以通过Zn-Modifified沸石催化剂进行有效执行的光烯烃转化为高价的芳族烃。1–4已使用了各种方法2,5用于在沸石中加载锌，因此，锌物种，沸石孔内和晶体的外表面的不同类型，尺寸和局部位置已被考虑用于催化的机制。6–8在这方面，正确表征载入沸石的锌物种的状态至关重要。在最近的工作中，我们使用以下实验技术来研究Zeolites中的Zn物种：8个扩展的X射线吸收细胞（EXAFS），X射线光电子光谱（XPS）和弥漫性反射红外傅立叶傅立叶傅立叶变换光谱（Refrancopopicy），后来用于