XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对数
算法解决成品中谨慎对数问题
令G为环状纤维组，G是其一个发电机之一，然后对于G的任何元素y，都有一个正整数x，使得y = g x。从y到基础g，这些最小的整体中最小的索引称为索引或谨慎对数。通常注意到log g（y）。以类似于Neper对数功能的方式，log G函数模拟G公式log g yz = log g yz = log g y + log g z，其立即应用使将群法的计算减少到添加。获得该技术完成的两个身体元素的乘积是有吸引力的，但是很快，这对于大物体来说是不合适的，因为不再有可能预先计算出表。实际上，如果从算法的角度来看，从x中计算的观点很容易，尤其是通过通常称为“二进制指数”的方法[21]，今天的反向被认为是某些组的分歧。密码学在1970年代中期发明了公共密钥密码学，能够利用这一困难。我们试图突出显示具有较小的复杂性，密钥大小的多项式功能，而另一方面，对于解决问题的问题本质上是等效的安全性，该问题基本上是等效的，因为该问题是无知的，而没有密钥大小的多项式复杂性算法。OAEP类型图[5]是这种方法的典型特征。最佳算法以整个N的分解而闻名，一方面是备用渐变复杂性，等于减少了它们的安全性，使RSA陷阱置换量的非可逆性问题[4]，该研究需要精确数量的数量培养物，以实际上是两个质量数的乘积。
对数伽马聚合物自由能的波动与一般参数和斜率
对数伽马聚合物由 Seppäläinen [ 36 ] 引入，是唯一已知可精确求解的顶点无序 1+1 维定向聚合物模型，即其自由能分布可以明确计算。我们目前工作的贡献是建立了该模型自由能涨落的渐近线，该涨落涉及控制聚合物尺寸及其无序性质的广泛参数。要证明这些一般的渐近结果，我们需要大量重新设计该模型的基本起始公式，即 Fredholm 行列式拉普拉斯变换公式。我们的渐近结果具有在许多情况下被追求的应用，包括显示对数伽马线系综的紧密性[7]，显示对数伽马聚合物自由能景观最大值的相变[6,26]，以及显示对数伽马聚合物收敛到KPZ不动点[43]。
啮齿动物海马体内部产生的时间被对数压缩
摘要 韦伯-费希纳定律认为，我们感知到的感觉输入会随着物理输入以对数方式增加。海马“时间细胞”在触发刺激后的一段有限时间内依次放电，记录最近的经验。不同的细胞在不同的延迟下具有“时间场”，延迟时间至少可达数十秒。过去的研究表明，时间细胞代表了一条压缩的时间线，因为延迟后期放电的时间细胞较少，时间场较宽。本文探讨时间细胞的压缩是否遵循韦伯-费希纳定律。使用分层贝叶斯模型研究了时间细胞，该模型同时考虑了试验水平、细胞水平和群体水平的放电模式。该程序允许分别估计试验内感受野宽度和试验间变异性。分离试验间变异性后，时间场宽度随延迟线性增加。此外，时间细胞群体沿对数时间轴均匀分布。这些发现提供了强有力的定量证据，表明啮齿动物海马中的神经时间表征具有对数压缩性，并且遵循神经韦伯-费希纳定律。
对数遗憾地传达MDP：使用匪徒利用已知的动态
我们研究了具有已知动态但未知奖励功能的平均奖励和交流马尔可夫决策过程（MDP）中的遗憾最小化。尽管在此类MDP中学习比完全未知的MDP更容易，但它们仍然在很大程度上是挑战，因为它们包括特殊情况，例如组合半伴侣等大类问题。以统计上有效的方式利用遗憾最小化的过渡功能的知识似乎在很大程度上没有探索。猜想，即使有已知的过渡，我们即使在通用MDP中实现精确的最佳性也是NP-HARD，因此我们专注于计算有效的放松，以实现Order-Timpimal-Timal-Topimal-Mic MIC的遗憾而不是精确的最佳性。我们通过基于流行的匪徒最小经验差异策略引入一种新颖的算法来填补这一空白。提出的算法的关键组成部分是一个经过精心设计的停止标准，利用固定策略引起的复发类别。我们得出了一种非渐近，问题依赖性和对数的遗憾，该算法依赖于利用该结构的新颖遗憾分解。我们进一步提供了有效的实施和实验，以说明其有希望的经验绩效。关键字：平均奖励马尔可夫决策过程，遗憾的最小化，对数遗憾，马尔可夫链，经常性课程
用于采样对数凹分布和估计规范化常数的量子算法
R de − f ( x ) dx。首先，我们使用欠阻尼朗之万扩散来开发量子算法，该算法的查询复杂度（就条件数 κ 和维度 d 而言）与使用梯度（一阶）查询的类似经典算法相匹配，即使量子算法仅使用评估（零阶）查询。对于估计规范化常数，这些算法还实现了乘法误差 ϵ 的二次加速。其次，我们开发了量子 Metropolis 调整的朗之万算法，查询复杂度分别为 e O ( κ 1 / 2 d ) 和 e O ( κ 1 / 2 d 3 / 2 / ϵ )，分别用于对数凹采样和规范化常数估计，通过利用蒙特卡洛方法和量子行走的量子类似物，与最著名的经典算法相比，在 κ、d、ϵ 方面实现了多项式加速。我们还证明了估计标准常数的 1 /ϵ 1 − o (1) 量子下限，这意味着我们的量子算法在 ϵ 方面接近最优。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
对数极坐标系下自适应采样数据的量子表示及扩展算法
摘要：在对数极坐标系中，常规的数据采样方法是沿对数极坐标半径和极角方向均匀采样，这使得数据中心点处的采样比周边处更加密集。常规采样方法的中心过采样现象并不能提供更有效的信息并且会造成计算浪费。幸好自适应采样方法是实际应用中解决这一问题的有力工具，因此本文将其引入到量子数据处理中。本文首先提出了自适应采样数据的量子表示模型，其中极角的采样个数上限与对数极坐标半径有关。由于这一特点，其制备过程变得相对复杂。然后，为了论证本文所给模型的实用性，给出了基于双圆弧插值的具有整数缩放比的量子自适应采样数据的放大算法及其电路实现。然而，由于对数极坐标系中自适应采样方法的特殊性，自适应采样数据的插值过程也变得相当复杂。论文最后通过数值例子验证了算法的可行性。
心率的变异性和青年人口的心脏呼吸适应性：心率对数据分析的影响
尚不清楚年轻人种群中心率变异性与心肺健康之间的正相关。在这方面，与心率变异性分析相关的几个方法论方面可以部分解释研究之间的分歧。据作者所知，心率对数据分析的影响尚不清楚。在当前的简短沟通中，我们讨论了心率对年轻人心率变异性与心肺健康之间关联的影响。此外，当研究心率变异性和心肺适应性之间的关系时，我们提出了一些方面的统计分析。最后，我们应该承认，这些建议可能适用于与心脏呼吸疾病适应性不同的其他与健康相关的结果（例如炎症标记，认知，心血管疾病状况）。
使用神经网络预测工程技术学生的动机信念对数学学业进步的影响
每年影响全球数百万学生的焦虑问题（Mehrabizadeh，2000）。这种焦虑始于10-11岁，是所有社会经济阶层都存在的全球性问题（Sarason，1975）。Sarason还认为考试焦虑是一种认知自我专注的形式，其特征是对自身能力的自我怀疑，并经常导致负面的认知评价、注意力不集中、不良的生理反应和学习成绩下降。它对学生的心理和教育健康起着有害和抑制作用。在过去的二十年里，先进的神经成像技术的使用大大丰富了研究人员对人脑功能的洞察（Gregory＆Parry，2006）。关于认知、情感、动机、学习和发展的研究成果也带来了一波新的见解（Wolfe，2001），在一定程度上有助于重新评估现有的社会现象和问题的解释。这对心理学产生了最重大的影响，催生了“认知神经科学”（Gazzaniga，2002）、“发展心理学”（Jensen，2000）和“社会神经科学”。如今，神经科学在教育领域的应用范围比其他领域更广（Jensen，2000），了解大脑的学习方式可以对教育产生重大影响。最近通过各种成像技术进行的研究为我们提供了新的见解，使教育工作者能够越来越多地了解认知神经科学的进步，并将这些发现应用于教育领域（Hall，2005）。因此，一个名为“教育神经科学”的新兴领域正在兴起，旨在通过将认知神经科学方法（特别是神经成像）与行为方法相结合来研究学习和教育问题（Varma 等人，2008）。
基于对数梅尔频谱图和卷积循环神经网络的脑电驾驶疲劳检测
驾驶员疲劳检测是减少事故、提高交通安全的重要手段之一，其主要挑战在于如何准确识别驾驶员的疲劳状态。现有的检测方法包括基于面部表情和生理信号的打哈欠、眨眼等，但基于面部表情的检测结果会受到光照和环境影响，而脑电信号是直接反应人的精神状态的生理信号，对检测结果的影响较小。本文提出一种基于EEG的对数梅尔语谱图和卷积循环神经网络(CRNN)模型来实现驾驶员疲劳检测，这种结构可以发挥不同网络的优势，克服单独使用各个网络的劣势。其流程为：首先将原始脑电信号经过一维卷积的方法实现短时傅里叶变换（STFT），并经过梅尔滤波器组得到对数梅尔谱图，然后将得到的对数梅尔谱图输入到疲劳检测模型中，完成脑电信号的疲劳检测任务。疲劳检测模型由6层卷积神经网络（CNN）、双向循环神经网络（Bi-RNN）和分类器组成。在建模阶段，将谱图特征输送到6层CNN自动学习高级特征，从而在双向RNN中提取时间特征，得到谱图-时间信息。最后，通过由全连接层、ReLU激活函数和softmax函数组成的分类器得到警觉或疲劳状态。本研究的实验是在公开可用的数据集上进行的。结果表明，该方法能够准确区分警觉与疲劳状态，且稳定性较高；此外，还将四种现有方法的性能与本文方法的结果进行了比较，均表明本文方法能够取得目前为止的最好效果。