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World File Search System傅聪
2024-2025 年学习课程
APL101 工程应用中的应用数学 3 学分 (3-0-0) 常微分方程：二阶 ODE、待定系数法、参数变异、Strum-Liouville 特征值问题、差分方程。偏微分方程：PDE 的分类、热、波和拉普拉斯方程、分离变量以解决 PDE。傅里叶变换：傅里叶正弦变换、傅里叶余弦变换、解决 ODE 和 PDE 的技术。概率论：概率公理、条件概率、随机变量、工程系统中的不确定性、离散和连续分布、分布函数、联合概率分布、矩、协方差、相关系数。随机过程：随机过程的定义、随机 FE 模型、平稳过程、马尔可夫链、泊松过程。
iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
2022 IRDS 超越 CMOS
萨潘·阿加瓦尔 Brad Aimone Hiro Akinaga 奥蒂托阿莱克 Akinola Mustafa Badaroglu Gennadi Bersuker Christian Binek Geoffrey Burr Leonid Butov Kerem Camsari Gert Cauwenberghs An Chen Winston Chern Supriyo Datta John Dallesasse Shamik Das Erik DeBenedictis Peter Dowben Tetsuo Endoh Ben Feinberg Thomas Ferreira de Lima Akira Fujiwara Elliot Fuller迈克尔·弗兰克·保罗·弗勒松 迈克尔·弗勒 藤村聪 迈克·加纳 查库·戈普兰·博格丹·戈沃雷努 猫·格雷夫斯 滨谷航平 羽正美 詹妮弗·哈斯勒 林义宏 平本敏郎 D·斯科特·霍姆斯 莎朗·胡 弗朗西斯卡·亚科比·岳 市原雅库 丹妮尔·伊尔梅尼 吉恩·安妮·因科维亚 恩金·伊佩克 泉目小二 神山聪 川端清志 阿西夫·可汗 敦宏木下一小林武人 Kozasa Suhas Kumar Ilya Krivorotov 秀岭 李湘 (Shaun) Li Shy-Jay Lin Tsu-Jae King Liu
科学人工智能的“黑匣子”无法与 200 年历史的方法相提并论
训练尖端的深度神经网络需要大量数据，而使用当前方法进行重新训练的负担仍然很大。在对深度学习网络进行训练和重新训练以执行涉及复杂物理的不同任务后，莱斯大学的研究人员使用傅里叶分析比较了两次迭代中的所有 40,000 个内核，发现超过 99% 是相似的。此图显示了重新训练前（左）和重新训练后（右）差异最大的四个内核的傅里叶光谱。研究结果表明，该方法有可能找到更有效的重新训练路径，并且需要的数据要少得多。图片来源：P. Hassanzadeh/莱斯大学
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
