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World File Search System几何学
DePauw University目录2020-2021
本课程向学生介绍了标准统计程序背后的理论。该课程假定学生对单变量的微积分的工作知识。学生有望得出并采用理论结果以及执行标准统计程序。所涵盖的主题将包括瞬间的功能，伽马分布，卡方分布，T分布和F分布，采样分布以及中心极限定理，点估计，置信区间和假设测试。先决条件：数学136或数学151。数学251。微积分III科学与数学组1课程介绍了几个变量的演算。主题包括向量和固体分析几何形状，多维分化和集成以及应用的选择。先决条件：数学152。数学270。线性代数1组课程矢量空间，线性变换，矩阵，决定因素，特征值以及特征向量和应用。先决条件：数学152或教师的许可。数学321。几何学组1课程中的主题
数据科学的数学和计算基础
该课程涵盖了数据科学的几个主题，重点介绍了该领域许多发展以及算法及其计算方面的关键数学和统计概念和技术思想。重点是基本数学思想（包括基本功能分析和近似理论，概率和几何学观点的集中不平等，对图的分析和图），核心统计技术（例如线性回归，参数和非参数方法），无监督的机器学习技术（例如，聚类，多种学习），监督（分类，回归）和半监督学习。上述算法和计算方面及其基础，包括数值线性代数的基础，以及线性和非线性优化的基础，以以计算有效的方式实现上述问题的解决方案。应用程序将包括统计信号处理，成像，反问题，图形处理以及统计/机器学习与物理/动态系统的交集的问题（例如学习基于代理模型的学习相互作用内核，随机动力学系统的模型降低）。
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Bayarri, MJ 等人 (2015) 风险的概率量化，国际不确定性量化杂志，5 (4) 297-325 Berger, JO 和 LA Smith (2018) 论不确定性量化的统计形式，统计及其应用年鉴，DOI：10.1146/annurev-statistics-030718-105232。Good, IJ (1959) “概率的种类”，科学，第 129 卷，第 443-447 页。Hagedorn, R. 和 LA Smith (2009) 用天气轮盘传达概率预报的价值，Meteorol. Appl.，16 (2): 143-155。 Judd, K.、CA Reynolds、TE Rosmond 和 LA Smith (2008) 模型误差的几何学，J. Atmos. Sci., 65 (6): 1749-1772。Judd, K. 和 LA Smith (2004) 不可区分状态 II：不完美模型场景，Physica D, 196: 224-242。Thompson, EL 和 Smith, LA (2019) 逃离模型世界。经济学讨论论文，第 2019-23 号，基尔世界经济研究所。http://www.economics-ejournal.org/economics/discussionpapers/2019-23。
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
![光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2ceddb1c488675756ec473314f52e66204641c1a.webp)
光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]
随着集成光子系统的规模和复杂性的增长，光子设计自动化（PDA）工具和过程设计套件（PDK）对布局和仿真变得越来越重要。但是，固定的PDK通常无法满足自定义的不断增长的需求，迫使设计师使用FDTD，EME和BPM模拟来花费大量时间来进行几何学优化。为了应对这一挑战，我们提出了基于光学波导的单一演变以及来自固有波导的汉密尔顿人的紧凑模型，提出了一个数据驱动的本本元传播方法（DEPM）。相关参数是通过复杂的耦合模式理论提取的。一旦构造，紧凑型模型就可以在模型的有效范围内实现毫秒尺度的模拟，以与3D-FDTD达到准确性。此外，该方法可以迅速评估制造对设备和系统性能的影响，包括随机相误差和对极化敏感的组件。数据驱动的EPM因此为未来的光子设计自动化提供了有效和功能的溶液，并有望在集成光子技术方面进一步进步。
关闭：3D服装细分数据集和模型
3D服装建模和数据集在娱乐，动画和数字时尚行业中起着至关重要的作用。现有工作通常缺乏详细的语义理解或使用合成数据集，缺乏现实主义和个性化。为了解决这个问题，我们首先介绍Close-D：一个新颖的大型数据集，其中包含3167扫描的3D服装分割，涵盖了18种不同的服装类别。此外，我们提出了封闭式网络，这是第一个基于学习的3D服装分割模型，用于从彩色点云中进行细粒度分割。封闭式网络使用局部点特征，身体贴相关以及基于服装和点特征的注意模块，从而提高了基准和先前工作的表现。提出的注意模块使我们的模型可以从数据中学习外观和几何学依赖性服装。我们通过成功分割了服装人员的公开可用数据集来确认方法的功效。我们还引入了Close-T，这是一种用于完善的3D交互工具
可重编程，可持续和3D打印的纤维素水质
现代人类社会高度依赖塑料材料，但是，其中大部分是不可再生的商品塑料，这些塑料会引起污染问题，并为其热处理活动消耗大量能量。在本文中，可持续的纤维素水理材料及其复合材料可以反复地形成使用仅使用水的各种2D/3D几何形状。在潮湿状态下，它们的高灵活性和延展性使其有利于进行塑造。在环境环境中，尽管厚度为数百微米，但湿的水质将其自发转移到刚性材料中，其预期形状在<30分钟内。它们也具有抗湿度，并且在高度潮湿的环境中在结构上保持稳定。鉴于其出色的机械性能，几何可重编程性，基于生物的和可生物降解的性质，纤维素的水质构成是传统塑料材料甚至“绿色”热塑性的可持续替代品。本文还证明了3D打印这些水型的可能性以及将它们用于电子应用中的潜力。所证明的可供应的结构电子组件显示出在执行电子功能，负载能力和几何学多功能性方面的能力，这些功能是轻质，可自定义和几何形状唯一电子设备的吸引人功能。
欢迎！ - 类人动物2024
南希是一个经典的欧洲城市，拥有一个历史悠久的中心，非常适合步行探索。从历史上看，它是洛林公国的首都，在19世纪被昵称为“东部法国之都”，也是新艺术的主要中心。其市中心以斯坦尼斯拉斯广场（Place Stanislas）为特征，这是一个大广场，现在是联合国教科文组织世界遗产，周围是歌剧，市政厅，美术博物馆和南希第一大学的历史建筑。，但除了历史，建筑和艺术外，这个小镇还拥有科学世界的特殊地位，是亨利·庞加莱（HenriPoincaré）的出生地，亨利·庞卡（HenriPoincaré）是19世纪和20世纪初期最杰出的数学家和理论物理学家之一。庞加莱在力学，拓扑，几何学和混乱理论方面的开创性工作一直影响到今天的科学领域。在研究机器人技术和自动化的基本原理时，你们中的许多人肯定会遇到他的名字。当我们聚在一起探索人形机器人技术的最新进步时，在这个城市中尤其合适。
4DIFF：第三到第一个观点的3D引用扩散模型...
摘要。我们提出了4DIFF，这是一个解决Exo-to-ego视图转换任务的3D引起的扩散模型 - 从相应的第三人称（Exentric）图像中生成第一人称（Ego-go-Imentric）查看图像。建立扩散模型生成光地式图像的能力，我们提出了一个基于变压器的扩散模型，该模型通过两种机制对几何学进行了评分：（i）Egocentric Point Cloud Rasterization和（II）3D意识到的旋转旋转交叉注意。以中心的点云栅格化将输入外向图像转换为以自我为中心的布局，后者随后被扩散图像变压器使用。作为扩散变压器的DeNoiser块的组成部分，3D感知的旋转跨注意事件进一步结合了从源exentric视图中的3D信息和半出现特征。我们的4DIFF在挑战性和多样化的自我exo4d多视图数据集上实现了状态的结果，并展示了对训练期间未遇到的新型环境的强大概括。我们的代码，处理过的数据和预处理的模型可在https://klauscc.github.io/4diff上公开获取。