XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System小扰动
Veermata Jijabai技术学院
模块1：代数方程式10小时公式和方程式，高斯消除，LU，QR分解，迭代方法，迭代方法（Gauss-Seidal），迭代方法的融合，单数值分解的收敛性，单数值分解的收敛性以及等级对小扰动模块的敏感性：多项式，拉格朗日插值多项式，线性和非线性回归，多个线性回归，一般线性最小二乘
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测的系统识别和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种当并非所有状态都可用时，针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
揭开人工智能治理的面纱
• 对抗性攻击：这些攻击通过向输入数据添加精心设计的小扰动来利用 AI 模型中的漏洞。目标是欺骗模型做出错误的预测。• 逃避攻击：旨在在推理过程中欺骗 AI 系统。攻击者修改输入数据以逃避检测或分类。• 推理攻击：针对数据输出而不是模型本身。通过观察响应，对手可以推断出有关训练数据或模型行为的敏感信息。
Redalyc.用于训练的滑翔机飞行和操纵质量研究
本文的目的是研究用于训练目的的滑翔机的飞行和操纵质量。为了进行开发，提出了小扰动下的动态模型，以计算亚音速飞行条件下的纵向平衡状态。利用纵向平衡数据，显示线性化运动方程，以查找沿纵向和横向轴的稳定性和空气动力控制导数的有量纲和无量纲数值。接下来，找到最佳滑翔比速度下的扰动和加速度的特征传递函数，以计算飞机在气动控制中的响应。最后是es的回答-
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
数学三脚架2024-25课程指南...
本课程介绍了从大爆炸到今天及以后的138亿年历史的数学严格描述。课程首先得出描述扩展宇宙的方程式。将讨论包括许多令人惊讶和神秘的成分，例如暗能量，暗物质和通货膨胀。随后，该课程将引入数学，以了解大爆炸后的前几分钟，当时宇宙非常热并且构建了元素。课程结束了，解释了早期宇宙中的小扰动随后如何发展成为我们今天看到的光荣星系和结构。您需要对牛顿动态，特殊相对论以及有关量子力学的一些基本事实感到满意。不需要天体物理学或一般相对论。