XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System唯一性
基于加强学习的算法，用于优化问题和对反问题的应用
我们设计了一种称为“增强”的新迭代算法，用于解决一般的优化问题。此算法参数化解决方案搜索规则，并使用强化学习（RL）算法类似于增强算法来更新参数。为了更深入地了解基于RL的方法，我们表明，增强OPT基本上解决了给定优化问题的随机版本，并且在标准假设下，搜索规则参数几乎可以肯定地收敛到本地最佳值。实验表明，增强-OPT优先于其他优化方法，例如梯度下降，遗传算法和粒子群优化，它可以从局部最佳溶液中逃脱到其鲁棒性到对初始值的选择。有了严格的推导，我们正式介绍了使用强化学习来处理反问题的使用。通过为动作选择规则选择特定的概率模型，我们还可以将我们的方法连接到Tikhonov正则化和迭代正则化的常规方法。我们在部分微分方程中采用非线性积分方程和参数识别问题作为示例，以说明如何将强化学习应用于求解非线性逆问题。数值实验强调了增强-OPT的强劲性能，以及其量化错误估计不确定性并确定缺乏解决方案稳定性和唯一性的逆问题的多个解决方案的能力。
统计力学、神经网络和人工智能...
在阅读本书之前，你可能已经阅读过一些深度学习的经典论文。如果你这样做了，你可能会意识到作者们所说的语言与你所理解的不同；他们使用物理语言。让我们举个例子。以下摘录自该领域的经典论文之一；Salakhutdinov 和 Hinton 2012 年的著作，题为深度玻尔兹曼机的有效学习程序 [1]。这是深度学习领域最重要的论文之一。出版于我们将在后续章节中查看同一著作的较长摘录，现在我们只想确定一个关键术语。为了清晰和重点，作者在以下摘录中以粗体斜体形式显示了关键术语：摘自 Salkakhutdinov 和 Hinton (2012) [1]：无向图模型，例如玻尔兹曼机，在最大似然梯度中有一个额外的、与数据无关的项。该项是对数配分函数的导数，与数据相关项不同，它带有负号。这意味着，如果使用变分近似来估计与数据无关的统计数据，则所得的梯度将倾向于改变参数，从而使近似值变得更糟。这可能解释了使用变分近似来学习玻尔兹曼机缺乏成功的原因。这里的关键术语是对数配分函数，或者更简单、更具体来说，是配分函数。配分函数的概念是统计力学的核心和唯一性。如果我们能够理解这一点，我们就有一个切入点来开拓和理解深度学习的全部工作领域。
通过战略
摘要 - 现代供应链面临不断升级的漏洞，尤其是在海事行业。传统的精益供应链管理缺乏灵活性和降低风险措施，鼓励以敏捷的SCM提案。公司的成功与供应商的绩效相关，突出了采购通过供应商关系管理（SRM）策略在降低风险中的关键作用。这强调了采购在降低风险中的作用，因为他们使用供应商关系管理（SRM）策略管理供应商。要正确采用SRM策略，供应商已被细分。标准分割方法是购买投资组合矩阵（PPM）。该矩阵的倒台是对权力关系的重点，它错过了SRM的柔和关系方面。供应商电位矩阵（SPM）包括关系动态，但忽略了供应风险。提出了一个用于分割的新矩阵，即集成的供应商矩阵（ISM），该矩阵（ISM）结合并集成了PPM和SPM。海事公司中的一个案例研究使用最差的方法（BWM）评估风险，揭示了诸如产品唯一性，法规合规性和外部因素等重大采购风险。ISM然后建立供应商意愿，能力，风险和利润影响之间的关系。这些发现强调了沟通和信任在管理供应商关系管理（SRM）内权衡方面的关键作用。
S43591-025-00114-Z.pdf
摘要：Imry – Maphenomenon，预测1975年Byimryandmaandmaandrigol，由Aizenman和Wehr于1989年建立，并指出，低维旋转系统的第一阶相变为“圆圆形”，通过添加了Quench的随机空间，以添加了Quench Quench的随机空间，从而添加了Quench量的随机量，从而导致定量的量化，从而使定量进行了量化。该现象适用于尺寸d≤2的宽类自旋系统，并适用于具有连续对称性的自旋系统d≤4。这项工作提供了Imry -MA现象的定量估计值：在侧长L的立方域L中，我们研究边界条件对耦合到随机场的空间和热平均值的影响。我们表明，边界效应在一般二维自旋系统中至少与日志L的逆强力一样降低。对于具有连续对称性的系统，我们表明边界效应在两个和三个维度中至少与L的逆强力降低，并且至少在四个维度中的log log L的逆强力降低。最后，我们为翻译式吉布斯陈述了部分唯一性结果，并证明，对于几乎每个随机范围的实现，所有此类状态都必须同意耦合与随机范围的数量的热平均值。特定感兴趣的模型包括随机的Q-State Potts模型，Edwards-Anderson自旋玻璃模型和随机型号旋转O（N）模型。
b“摘要。我们考虑u t d d r ..u/ r n .u //的方程，其中n是整个空间中newtonian的潜力（laplacian倒数），整个空间r d，.u/是流动性。对于线性流动性，.u/ d u，方程式和某些范围，是针对超级或超级脉动的范围，以实现超级或超级脉络性的范围。具有紧凑空间支撑的特性的弱解决方案，特别是在空间中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊解决方案在球中支撑的球中支撑的圆盘涡流，如c 2 t 1 = d的及时散布，因此在本文中显示了不连续的领先者，我们提出了sublinearearearial obyility .u/ d u \ xcb \ xc \ xc的模型。证明非阴性的解决方案在各处恢复了阳性，并且在无穷大的情况下，尤其是以上的脂肪尾巴。 \ xcb \ x9b / /。我们将分析限制在径向溶液中，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量功能，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分convengen
b“摘要。我们考虑了u t d r ..u/ r n .u //的形式的方程式，其中n是整个空间r d和.u/是纽顿电位（laplacian的倒数），并且.u/是移动性。对于线性迁移率，.U/ D U，已提出方程和一些变化作为超导性或超流体的模型。在这种情况下，该理论会导致具有紧凑空间支持的特性的有界弱解的唯一性，特别是在空间强度u d c 1 t 1中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊溶液在球中支撑的恒定强度的涡流涡流，在c 2 t 1 = d之类的时间内传播，因此显示出不连续的前面前面的前线。在本文中，我们提出了具有sublinear Mobility .u/ d u \ xcb \ x9b的模型，并使用0 <\ xcb \ x9b <1提出，并证明非负溶液到处恢复了积极性，并且在无限范围内显示出脂肪尾巴。该模型以许多方式作为上一个模型的正规化。尤其是，我们发现上一个涡流的等效物是一种明确的自相似解，如u d o.t 1 = \ xcb \ x9b /带有尺寸u d o的空间尾巴的时间。我们将分析限制为径向溶液，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量函数，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分收敛方案。”
meta-pt_dipole_article.pdf
电偶极子源已在集成光子学作为紧凑的电磁源中使用了几年，因为它们有效地耦合了光子引导模式[1,2]。最近通过利用了不同evaneScent波浪的建设性或破坏性干扰，最近证明了圆形极化电偶极子的近场方向性。[3,4]将介电或等离子波导耦合到这些圆形或椭圆形偶极子可以导致波导模式的定向激发，这是集成光子结构的有趣特征。然而，这些椭圆形电偶极子的近场仍然表现出反转对称性，如果偶极子位于倒置对称光子结构的中心，则可以去除方向性。为了恢复两个侧之间的对比属性，我们利用了平等时间对称耦合的波导的独特特性。奇偶校验时间（PT）对称性可以通过使用折射率的假想部分的平衡曲线在耦合的波导中实现，例如一种由增益材料制成的波导，另一个波导具有相等的损失。[5]这些结构的唯一性源于它们可以根据增益/损耗参数γ的值进行操作的两个方案，这些γ定义了波导中折射率的绝对想象部分。这两个方案之间的过渡发生在特殊点（EP），该点位于一定的γ值，取决于结构几何形状。在PT-对称状态（γ<γEP）中，结构的两个超模型都没有任何收益或损失，而在Pt-Orkent Orkent Orgime（γ>γEP）中，一个超级模式受益于增益和幅度爆炸，而其他经验的损失和实用型则减少。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
费马大定理在希尔伯特算术中的证明。III.费马大定理与格里森定理的量子信息统一
摘要 。本文的前两部分（分别是 https://philpapers.org/rec/PENFLT-2 和 https://philpapers.org/rec/PENFLT-3）表明，费马最后定理 (FLT) 在希尔伯特算术中的狭义和广义解释可以在第一部分中通过归纳法提出证明，在第二部分中通过 Kochen-Specker 定理提出证明。同样的解释也适用于基于格里森定理的 FLT 证明，部分类似于第二部分中的证明。希尔伯特空间子空间的 (概率) 测度的概念，尤其是其唯一性，可以明确地与偏代数或不可通约性联系起来，或者在广义上解释为希尔伯特算术的两个对偶分支的关系。对最后一个关系的研究使得 FLT 和格里森定理在某种意义上等同于两个对偶对应物，前者可以从后者推出，反之亦然，但需要附加条件，即算术对集合论的哥德尔不完备性。反过来，量子比特希尔伯特空间本身也可以通过 FLT 和格里森定理的统一来解释。利用广义的希尔伯特算术证明 FLT 这样的数论基本结果可以推广到“量子数论”的概念。通过“非标准双射”及其两个与信息论内在关联的对偶分支，可以从数学上研究皮亚诺算术从希尔伯特算术的起源。然后，无穷小分析及其革命性的物理学应用也可以在更广泛的背景下重新实现，例如，作为对时间物理量（分别是物理学中考虑的任何时间过程中的时间导数）出现方式的探索。最后，结果允许对任何层次结构如何产生或改变自身进行哲学反思，这仅归功于其对偶和幂等对应物。关键词：完备性、格里森定理、费马最后定理、希尔伯特算术、幂等性和层次结构、科亨和斯佩克定理、非标准双射、皮亚诺算术、量子信息
用AI彻底改变医疗保健：肿瘤学，CHATGPT，石油和天然气骗局和信息技术安全的新趋势
人工智能（AI）如今正在通过在医疗保健，石油欺诈活动和网络犯罪等领域提供出色的机会来迅速彻底改变世界各地的企业。AI在医疗保健方面正在发展；它通过早期诊断并提供了量身定制的Toddle和患者遗传学的正确治疗方法来重塑癌症的诊断和治疗，以增强患者的生活及其预后。因此，其在处理大量医学信息方面的唯一性在诊断，药物和疗法领域取得了令人印象深刻的进步。AI在石油行业中在诸如石油行业中变得必不可少。欺诈识别和预防，交易数据分析，库存和环境报告，以最大程度地降低成本和法律侵权。AI集成对中年有希望的技术（例如块链）做出了积极贡献，尤其是通过提高透明度和安全性，尤其是在操纵价格和其他欺诈行为的趋势的情况下。在网络安全中，人工智能正在增强强化措施，这意味着实时威胁识别和保护，资源脆弱性管理以及对保护关键结构免受网络威胁的保护设备失败的预期和预防。企业正在被Chatgpt的AI彻底改变，这增加了自动化，改善了决策并简化了交流。在癌症中，它促进了用于治疗计划的医学数据研究，在医疗保健领域，它支持诊断程序和患者参与。AI正在缓慢但肯定地接近许多行业的主流，在许多行业中，它越来越多地成为提高运营有效性，安全性和信誉的有效手段。一些杰出的问题包括；养活这些模型，集成问题以及对专家的需求的数据质量，但是AI的未来使其更加聪明，适应性和安全的系统使其成为跨经济领域的关键推动力。本文重点介绍了人工智能的清教用途以及该技术如何改变许多领域，同时为增长和优化创造更多机会。
电磁场（3-0-0）讲稿...
电磁场（3-0-0） 先决条件：1. 数学-I 2. 数学-II 课程成果 课程结束时，学生将展示以下能力：1. 理解电磁学的基本定律。2. 在静态条件下获得简单配置的电场和磁场。3. 分析时变电场和磁场。4. 理解不同形式和不同介质中的麦克斯韦方程。5. 了解电磁波的传播。模块 1：（08 小时）坐标系与变换：笛卡尔坐标、圆柱坐标、球坐标。矢量微积分：微分长度、面积和体积、线、表面和体积积分、Del 算子、标量的梯度、矢量散度与散度定理、矢量旋度与斯托克斯定理、标量的拉普拉斯算子。模块 2：（10 小时）静电场：库仑定律、电场强度、点电荷、线电荷、表面电荷和体积电荷产生的电场、电通量密度、高斯定律 - 麦克斯韦方程、高斯定律的应用、电势、E 和 V 之间的关系 - 麦克斯韦方程和电偶极子与通量线、静电场中的能量密度、电流和电流密度、点形式的欧姆定律、电流的连续性、边界条件。静电边界值问题：泊松和拉普拉斯方程、唯一性定理、求解泊松和拉普拉斯方程的一般程序、电容。模块 3：（06 小时）磁静场：磁场强度、毕奥-萨伐尔定律、安培电路定律-麦克斯韦方程、安培定律的应用、磁通密度-麦克斯韦方程。麦克斯韦静场方程、磁标量和矢量势。磁边界条件。模块 4：（10 小时）电磁场和波传播：法拉第定律、变压器和运动电磁力、位移电流、最终形式的麦克斯韦方程、时谐场。电磁波传播：有损电介质中的波传播、无损电介质中的平面波、自由空间、良导体功率和坡印廷矢量。教科书：