XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密度函数
B.Tech第四学期
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
太阳能材料和太阳能电池
资格标准标准在太阳能电池的高耐力和弹性上。在这些Stan dard中，例如欧洲ECSS-E-ST-20-08C或美国AIAA S-111A对应物，包括与高温加速测试有关的生命测试（包括其他许多）。There are several issues that make it difficult to assess the multijunction solar cell life from temperature tests in these standards.例如，在欧洲标准中，假定为硅设备确定的0.7 eV的活化能。另一方面，美国标准在50℃，80℃和110℃的温度下提出了温度加速测试，显然很低，可以真正加速太阳能电池的寿命测试。因此，在本文中，我们介绍了由Inno vative温度ALT得出的结果可靠性数字（可靠性函数，失效概率和MTTF），该温度允许适当估计商业晶格的激活能量匹配的Gainp/ga（IN）AS/GE Triple Juniple -Junife Junction太阳能电池。主要结论是：a）估计活化能为0.97 eV。此值导致测试细胞的寿命值明显更高。b）从Weibull失败密度函数β获得的形状参数为1.67； c）测试的太阳能电池在80°C - 130℃的温度范围内表现出强大的设备，表现出高可靠性值； d）对于较高的温度，尤其是150℃以上的温度，可靠性显着衰减； f）可以在任何操作温度和故障标准中评估可靠性函数和参数。
内体-内质网相互作用定义细胞能量景观以指导货物运输
分子马达驱动的货物必须在复杂的细胞内环境中航行，而细胞内环境通常拥挤、异质且波动，才能在细胞内发挥其多种功能。为了应对这些挑战，大多数货物表现出定性相似的运输行为，即在扩散“抖动”运动状态（关闭状态）和定向“运行”状态（开启状态）之间随机切换。这种 2 态运动的物理图像及其在细胞内的调节尚不清楚。在这里，通过使用单粒子跟踪和运动状态解剖，我们对活细胞中表皮生长因子受体 (EGFR)-内体的 2 态运动进行了统计分析。通过对大量 EGFR-内体轨迹的彻底分析，我们发现它们在两种状态下的寿命都呈指数分布，其概率密度函数 (PDF) 幅度相差超过三十年。我们表明，它们的特征时间、开启状态概率、速度和关闭状态扩散系数受空间调节，并且可能由内质网 (ER) 网络通过其空间变化的膜密度和与货物的相互作用而产生。我们进一步提出了一个 2 状态传输模型来描述细胞中 EGFR-内体复杂、空间变化的传输动力学。我们的研究结果表明，ER 网络可能在构建细胞级自由能景观 ∆ G ( r ) 以在空间上引导货物运输方面发挥重要作用。
多年的INFN项目（指定倡议）的提案>
该提案的摘要：我们的项目旨在为研究原子核，核反应和强烈相互作用的物质建立一个全面的综合框架。基于其高级多体和计算方法的互补专业知识，各种单元的协同努力将致力于研究在能量和大小的不同规模上发生的复杂核现象。现代化的从头算技术将被完善和应用，利用微观相互作用，这些相互作用源自核有效场理论。密度函数将使用AB的初始和/或现象结构约束开发，并应用于整个核图表中有限核的大量，光谱和衰减特性的计算，将研究集体模式，利用包括许多人体技术，包括超出平均场相关性。结构和反应理论的一致合并将为直接将理论计算与极端条件下的核系统的经验数据进行比较，还可以推导微观光学潜力。这些研究还将通过开发数学方法，基于量子计算的算法和机器学习技术来进行，专门针对研究核多体问题而进行。将特别注意与稀有同位素，深色可能检测以及电子相互作用的物理学有关的当前实验项目，包括中微子物理学和双β衰减。组合的天体物理和地面约束以及基于最先进模型的预测将采用对国家核方程的改进，多方面的理解。
关于人工智能中的对抗性示例和隐形攻击......
摘要 — 在本文中，我们提出了一个正式的理论框架，用于评估和分析针对通用人工智能 (AI) 系统的两类恶意行为。我们的结果适用于从输入空间映射到决策空间的通用多类分类器，包括深度学习应用中使用的人工神经网络。考虑两类攻击。第一类涉及对抗性示例，涉及引入导致错误分类的输入数据的小扰动。第二类是首次引入的，称为隐形攻击，涉及对 AI 系统本身的小扰动。在这里，受扰动的系统会在特定的小数据集（甚至可能是单个输入）上产生攻击者想要的任何输出，但在验证集（攻击者不知道）上表现正常。我们表明，在两种情况下，即在基于对抗性示例的攻击和隐形攻击的情况下，人工智能决策空间的维数是人工智能易受攻击的主要原因。对于基于对抗性示例的攻击，第二个关键参数是数据概率分布中不存在局部集中，这一属性称为“弥散绝对连续性”。根据我们的研究结果，对抗性示例的鲁棒性要求 (a) 人工智能特征空间中的数据分布具有集中的概率密度函数，或 (b) 人工智能决策变量的维数足够小。我们还展示了如何构建对高维人工智能系统的隐形攻击，除非验证集呈指数级增长，否则很难发现这些攻击。索引术语 — 对抗性示例、对抗性攻击、随机分离定理、人工智能、机器学习
使用机器学习的LLR估计
许多误差校正代码的解码器都使用对数 - 样比率（LLR）作为输入，其中涉及噪声的概率密度函数（PDF）。在冲动的噪声中，噪声的PDF无法以封闭形式访问，只能通过非常复杂的数值计算获得。因此，二进制相移键合（BPSK）的LLR计算太复杂了。对于高阶调制而言，它变得更加复杂。此外，随着调制顺序的增加，LLR计算复杂性会增长。我们工作的主要贡献在于LLR近似高阶调制及其使用监督机器学习的估算，而无需先验噪声分布模型。为此，我们提出了两种方法，以使用监督的机器学习来近似LLR值，以实现高阶调制符号。第一种方法也可以用于BPSK调制符号。与第一种方法相比，第二种方法旨在以更简化的方式近似高阶调制符号的LLR。对于两种方法，我们使用线性回归算法在已知噪声通道条件下估算了近似LLR的参数。为了估算这些参数而在没有噪声分布模型的事先了解的情况下，我们使用二进制逻辑回归算法。我们的模拟集中在第二种提出的方法上，以估计噪声分布未知的LLR。所提出的LLR估计显示出与使用精确LLR函数获得的相当性能。为4个sask（振幅偏移键）调制方案提供了结果，其中假定接收器的噪声范围从高斯到高度冲动的模型。
管理项目供应链中的物质短缺
Parameters: w The per unit advance order cost from the contracted supplier (variable cost) w 1 The per unit expedited order cost from the contracted supplier (variable cost) w 2 The per unit expedited order cost from a backup supplier (variable cost) a 1 The lead time for expedited orders from the contracted supplier (variable time) a 2 The lead time for expedited orders from a backup supplier (variable time) b 1 The per unit time overhead cost of a项目（成本可变）b 2每单位时间延迟延迟罚款（可变成本）C c合同供应商的生产成本（可变成本）x 1 x 1一个随机消耗项目x 2的随机变量a在项目功能的活动时间的随机变量：u（x）heaviside函数（x）heaviside函数（x 1，x 1，x 2，x 2），x 2，x 2 2 2） X I，i∈{1，2}定义的H I（·）函数的概率密度函数：H 1（q）= RR [U（x 1 -q）] F（x 1，x 2）dx 1 Dx 1 Dx 2 H 2（q，q，t）= rr [U（x 1- q） （q，t）= rr [（1- u（x 1 -q））·u（x 2 -t）] f（x 1，x 2）dx 1 dx 1 dx 2 h 4（q，t）= rr [u（x 1 -q） 2 H 5（q，t）= rr [u（x 1 - 〜q s）·u（x 2 + a 1（x 1 -q）
RSC应用聚合物 - 皇家化学学会
ag，Cu和SN的电催化剂有望在气体扩散电极上还原性动力学和效率。ag，Cu，SN硫化物催化剂尤其可能会提供改变的电子适用岩和产品选择性，同时仍然易于在可缩放的合成路线中制造。比较Cu 3 SNS 4，Ag 3 SNS 4，Cu 2 S，SNS和AG 8 SNS 6的CO 2降低（CO 2 RR）在100 mA cm -2时的Cu 3 SNS 4，Cu 2 S，SNS和AG 8 SNS 6，甲酸甲酸甲酸盐被认为是Cu 3 SNS 4和AG 3 SNS的FARADAIC 57％的主要CO 2 RR。通过X射线光电子光谱（XPS）和X射线衍射的表征揭示了CO 2 RR期间相应硫化物物种的Ag 3 Sn和Cu 3 Sn合金的形成。但是，在-100 mA cm -2时2小时分解为CuO和SNO的Cu 3基电极表面，XPS可以通过XPS删除表面层后检测到相应的电极表面上的金属AG 3 SN位点。使用密度函数理论，计算 *H， *CO和 *OCHO的结合能在Cu 3 Sn和Ag 3 SN上计算以鉴定可能的催化位点。因此，发现SN会呈现Cu和Ag高含氧化性，从而导致羧基功能的吸附，从而使甲酸盐产生能够甲酸盐产生，其部分电流密度高达162 mA CM -2。