XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量的
第 2 讲 - 数学背景
我们观察到，与概率算子相对应的矩阵的列应该是随机的。这样的矩阵称为随机矩阵。请注意，将随机矩阵与随机向量相乘后得到的输出也是一个随机向量，其列和为 1，并且元素为非负数。我们可以得出结论，任何随机矩阵都是概率算子。请注意，如果算子是可逆的，则相应的矩阵应该是可逆的。事实证明，如果随机矩阵是可逆的，那么它一定是置换矩阵，在这种情况下系统会确定性地发展。请注意，它的逆也应该是随机矩阵，否则它将无法保持向量的长度。这是有道理的，因为当算子将当前状态映射到概率状态时，我们无法猜测输入。
自主模式和带电网的异步发电机的并行操作
在这种解释中，相对于提供给异步机u 1的定子绕组的电压向量的向量u 1g等于180 0，必须转到异步机us，然后电流向量ag在电压矢量u 1之前（图2，b）。由于在异步发生器中存在反应性的i r.ag，因此在同步发电机中也存在这样的电流，并且该向量落后于电压向量u 1。因此，由于sg sg sg> sg sg是因为sg相对降低（此处sg -sg = u sg = u 1和当前向量i sg的位移角度在异步生成器的未连接状态下）。
EN010 101 工程数学 – I
模块 I（18 小时）- 矩阵初等变换 – 阶梯形式 – 通过简化为阶梯形式利用初等变换进行排序 – 利用初等变换解线性齐次和非齐次方程。向量的线性相关性和独立性 – 特征值和特征向量 – 特征值和特征向量的性质（不要求证明） – 线性变换 – 正交变换 – 对角化 – 利用正交变换将二次型简化为平方和 – 二次型的秩、指标、签名 – 二次型的性质 模块 2（18 小时） - 偏微分 偏微分：链式法则 – 齐次函数的欧拉定理陈述 – 雅可比矩阵 – 泰勒级数在二元函数中的应用 – 二元函数的最大值和最小值（不要求证明结果） 模块 3（18 小时） - 多重积分 笛卡尔和极坐标中的二重积分 – 积分阶数变换 – 使用二重积分计算面积 – 使用雅可比矩阵计算变量变换 – 笛卡尔、圆柱和球坐标中的三重积分 – 使用三重积分计算体积– 使用雅可比矩阵改变变量 – 简单问题。模块 4（18 小时） - 常微分方程 具有常数系数的线性微分方程 - 互补函数和特殊积分 - 使用参数变异法寻找特殊积分 - 欧拉柯西方程 - 勒金德方程 模块 5（18 小时） - 拉普拉斯变换 拉普拉斯变换 - 移位定理 - 变换的微分和积分 - 导数和积分的拉普拉斯变换 - 逆变换 - 卷积特性的应用 - 单位阶跃函数的拉普拉斯变换 - 第二移位定理（不需要证明） - 单位脉冲函数和周期函数的拉普拉斯变换 - 使用拉普拉斯变换解具有常数系数的线性微分方程。
dn3：用于大规模原始神经生理学数据同化的开源python库，用于更灵活，标准化的深度学习
我们提出了一个名为DN3的开源Python库，旨在加速使用脑摄影数据的深度学习（DL）分析。该库的重点是使实验快速且可重复，并促进了公共和私人数据集的集成。此外，DN3的设计是为了验证包括但不限于许多数据集的分类和回归的DL过程，以证明泛化能力。，我们通过为受语音识别启发的人歧义的人辩护，探讨该图书馆的有效性。这些是由通常短的（尽管是任意的，虽然是任意的）电脑电图（EEG）数据序列创建的，这些数据序列唯一地识别用户相对于其他用户。T-向量通过使用近1秒长的序列对近1000人进行分类，并有效地概括为在培训中从未见过的用户。广义性能在两个常用且公共可访问的运动成像任务数据集上证明，这对于内部和受试者间信号变异性臭名昭著。根据这些数据集，可以通过简单地采用最近相邻的T-Vector的标签来以高达97.7％的精度来识别受试者，而即使会话分隔为几天，也不依赖于执行任务，并且对记录会话的依赖也很少。来自两个数据集的T-向量的可视化均显示数据集之间的受试者没有汇合，并指示了受试者良好的t-vector歧管。我们首先得出结论，这是基于脑电图的生物识别技术的理想范式转变，其次是该歧管值得进一步研究。我们提议的图书馆提供了各种基本工具，以促进T-向量的发展。T-向量代码库是使用DN3的未来项目的模板，我们鼓励利用提供的模型进行未来的工作。
3.13 可解释的游戏人工智能
首先，我们研究了生成超级马里奥关卡的不同可能性。TOAD-GAN [ 3 ] 仅使用一个示例即可进行训练。该方法还使用户能够通过更改代表生成器网络输入的噪声向量来控制生成过程的输出。由于设计师无法解释噪声向量，因此设计师仍然无法根据自己的需求设计内容。为了实现这一点，必须让设计师能够解释噪声向量，并将噪声向量的不同区域映射到噪声向量变化所产生的内容。生成超级马里奥关卡的另一种方法是使用带有图块集的进化算法 [ 4 ]。图块集强制输出的一致性，而 Kullback-Leiber 散度
在极端照明变化下3D重建的生成多视图重新构建
从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明，因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象，其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化，而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观，并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法，该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
对空气动力推力矢量控制的审查
推力矢量构成喷嘴优化和增加功能的下一步。喷嘴用于将射流引导到发动机轴以外的方向上，以产生飞机重心周围的横向力和矩，可用于飞机操纵。在二维螺距中只有喷嘴可以在垂直平面内偏转，因此喷嘴补充了水平控制表面。有几种类型的推力向量喷嘴。例如，有2-D和3-D推力向量的喷嘴。ITP喷嘴是3-D矢量喷嘴。也，达到气射流偏转的方法有不同的方法：最有效的方法是仅机械偏转截面，从而最大程度地减少对喉咙上游（Sonic）部分的影响。取决于此不同部分的控制水平，con-di喷嘴可以是两种类型：
模块手动计算机科学BSC
34。线性图（图片，核心）（1）35。线性图像（1 1/2）的矩阵符号 - 解释为线性插图 - 乘法乘法 - 依次 - 戒指结构 - 倒置36.矩阵的等级（1/2）37。高斯 - 线性方程式的算法：（2） - 高斯启发（1） - 解决方案理论（1）38。线性方程系统的迭代过程（1）39。决定因素（1）40。欧几里得向量，标量产品（1）41。功能分析概括（1）42。正交性（2）43。傅立叶系列（1）44。正交矩阵（1）45。特征值和自我向量（1）46。对称矩阵的特征值和自我向量（1）47。正方形形状和正定矩阵（1）48。Quadriken（1）50。矩阵标准和自valuations（1）51。相等值和自我向量的数值计算（1）
通过双倍的单倍体繁殖（向日葵）加速繁殖：基因组编辑时代过去和未来前景的见解
对其起源知之甚少，但du toit（Zoe。cit。）和La·Wrence（1946）建议它可能已经从北部引入了南部非洲。关于传输方式的当前知识以及向量的喂养习惯，条纹腿的tick hyalomma transiens，使这一建议合理。感染性tick虫本可以被哺乳动物和鸟类在广阔的地区传播。这将很清楚，如果人们认为两个宿主hyalomma spp的未成熟阶段。经常在候鸟上遇到。Schulze（1930）记录了透明的MMA若虫从埃及引入斯堪的纳维亚半岛，而Enigk（1944）则观察到从亚热带地区向德国的此类壁虱的年度介绍。因此，可以想象的是，候鸟可以将感染性H. transiens的未成熟阶段带入南部非洲。
学习基于潜在空间能量的先验模型
我们建议在生成器模型的潜在空间中学习基于能量的模型 (EBM)，以便 EBM 充当基于生成器模型自上而下网络的先验模型。潜在空间 EBM 和自上而下网络都可以通过最大似然法联合学习，这涉及从潜在向量的先验和后验分布中进行短期 MCMC 采样。由于潜在空间的低维数和自上而下网络的表现力，潜在空间中的简单 EBM 可以有效地捕获数据中的规律，而潜在空间中的 MCMC 采样效率高且混合良好。我们表明，学习到的模型在图像和文本生成以及异常检测方面表现出色。一页代码可以在补充材料中找到。