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对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。
基于现场编程的门阵列...
摘要 - 离散傅里叶变形（DFT）的数字实施是对记录的生物电势评估的特征评估，尤其是在量化神经系统疾病状态的生物标志物中用于自适应深脑刺激。快速傅立叶变换（FFT）算法和体系结构在可植入的医疗设备中的机载电池中呈现了巨大的功率需求，因此需要在资源约束环境中开发超低功率傅立叶变换方法。许多FFT架构旨在通过计算效率优化功率和资源需求；但是，优先考虑以其他计算为代价减少逻辑复合物可能是平等或更有效的。本文引入了最小的体系结构单延迟反馈离散傅立叶变换（MSDF-DFT），用于超低功率字段可编程的门阵列应用程序，并显示了对先进的FFT方法的能量和功率改进。与最先进的FFT算法相比，我们观察到动态功率降低了33％，在神经传感应用中降低了4％的资源利用率。虽然设计用于闭环深脑刺激和医疗设备实现，但MSDF-DFT也很容易扩展到任何超低功率嵌入式应用程序。
泰米尔纳德邦政府公报
单元I数学物理学维度分析：微分方程（普通和部分） - 方程顺序 - 梯度，发散，卷曲和laplacian的表达式 - 矢量代数和矢量计算 - 高斯分歧定理 - 格林的定理 - Stokes的定理。矩阵：Cayley - 汉密尔顿定理，矩阵倒数 - 特征值和特征向量。多项式：Hermite，Bessel和Legendre功能。特殊功能：beta和伽马功能。概率：基本概率理论 - 随机变量 - 二项式 - 泊松和正态分布。复杂变量：分析函数 - 奇异点 - 库奇的积分定理和公式-Taylor's和Laurent的扩展，杆子，残基的计算以及积分的评估。积分变换：傅立叶系列和傅立叶变换及其属性。
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摘要。在本文中，我们提出了由高索引液体渗入的四个中心核的光子晶体纤维的设计，以高效地控制光引导。我们分析了纤维基本模式的现场分布，有效模式区域和分散特征。在耦合模式理论中，纤维中的脉冲传播受耦合的非线性schrödinger方程的控制。我们使用拆分步骤傅立叶方法来模拟脉冲的传播数值。结果显示了动力学的三个特征：振荡，切换和自我捕获。我们预测，纤维可以通过引入合适的输入和控制信号作为逻辑门设备运行。关键字：耦合的非线性Schrodinger方程，逻辑门，光子晶体纤维，分裂式傅立叶算法。
Nate Gillman |棕色CS George Konidaris -Brown CS 家庭作业3 1 CPA安全性来自PRFS和PRGS 2 Mac ... b'' 摘要“使用计算机视觉和机器学习来预测大学的进攻性游戏
发明了“傅立叶头”，这是一种新型的神经架构，利用傅立叶分析中的工具，以连续的结构学习了分配分布；使用该体系结构将决策者代理的回报提高了46％（在ICLR 2025的提交下）提出了第一种稳定自我消耗的生成模型训练的技术；在使用扩散模型的人类运动产生的情况下，使用该技术来修复模型崩溃；由4名学生研究人员组成的LED团队（ICML 2024）发明了数学上严格的方法，用于测量单词嵌入空间的空间利用的均匀性；使用新颖的指标来证明使用脆性指标（ACL 2022）
基于重复的运动图像分类 -大规模系统中神经网络和信号处理的研究文章应用和进化
低频率振荡是人脑活动的重要属性，低频频率（ALFF）的幅度是一种反映低频振荡特征的方法，该方法已广泛用于治疗脑部疾病和其他领域。然而，由于当前分析方法的低频率信号提取ALFF的准确性较低，我们提出了基于傅立叶的同步脉冲转换（FSST），该转换（FSST）经常用于信号处理范围中，以提取整个时间尺寸的低频功率谱的ALFF。将提取信号的低频特性与通过静止状态数据的FS StandS快速傅立叶变换（FFT）进行比较。很明显，FSST提取的信号具有更低的频率特征，这与FFT显着不同。