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sobolev渐变：简介，应用，问题
上面的简单示例是创建SOBOLEV梯度的原型，用于在分别分化方程的溶液的数值近似值中具有多种有限的维度功能。借助[13]的读者可以开始使用Sobolev梯度的最陡峭下降来编写代码。在相关空间是内部产物空间的情况下，以下始终是相同的：首先计算一个顺序的梯度；然后，Sobolev梯度是该普通梯度的平滑（预处理）范围。平滑（D T D）-1是一个正定定义的对称矩阵，取决于欧几里得与（有限的维度）Sobolev度量的关系。这种关系最终介绍了如何将所讨论的Sobolev空间（此处h 1，2（[0，1]））嵌入到基础空间中（这里l 2（[0，1]））。再次，有关详细信息，请参见[13]。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
基于数据驱动的储能系统的算法，用于监视具有挥发性风力电网的电网的小信号稳定性
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动的能源存储系统（ESS）的方法，以增强对电力网络的在线小信号稳定性监测，并具有高度的间歇性风能。可以准确估计与系统固有稳定性特征密切相关的区域间模式，这是一种新型算法，该算法利用了近期广泛的测量系统（WAMSS）和ESS技术的最新算法。表明，所提出的方法可以使用较小的额外ESS能力在几乎实时地平滑风能弹性，从而显着增强了对小信号稳定性的监测。动态蒙特卡洛模拟用于说明所提出的算法在平滑风能中的有效性和估计区域间模式统计特性。索引项 - 数据驱动的方法，储能系统，小信号稳定性监控，风能
研究委员会 A2——电力变压器和电抗器。......
用于配电、输电和可再生能源应用的变压器，• 电抗器，包括并联、串联、饱和和平滑电抗器，• 变压器组件，包括套管、分接开关和配件。• 在此框架内，其他具体关注领域包括：
研究机器学习方法用于预测时间序列时的研究时，在戒严项目中做出管理决策viktor
摘要本文将强调现代世界中预测时间序列的重要性。该主题的相关性是基于组织和个人根据过去数据的分析来预测事件的条件。时间序列预测在IT项目的计划，风险管理和战略决策中起着至关重要的作用，使其成为现代分析和戒严管理的关键组成部分。还将详细讨论用于时间序列预测的机器学习方法的主题。将审查主要方法，包括指数平滑，Arima（自回旋的集成移动平均线）和一种混合方法，该方法结合了不同的方法以提高预测准确性。指数平滑是一种基于先前观察的加权平均值，是一种简单有效的方法。Arima反过来是一种经典的统计方法，将自动估计，集成和移动平均值与模型时间序列结合在一起。时间序列预测中的混合方法是两种或多种方法的组合，在这种情况下，包括一种改进的方法，具有依赖Mape的权重，从而使方法的权重根据其时间序列数据的性能而适应。文献综述涵盖了使用机器学习方法预测时间序列的相关科学作品。不同的方法，将讨论它们的优势和局限性，以提供对该领域现状的完整理解。使用实际数据和提出的方法，将进行预测。本文还将介绍时间序列预测方法的实际实施结果，包括指数平滑，Arima和混合方法。
EEL-508课程标题：机器学习-LTP：3-1-0
课程概述：概率，随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF＆PDF及其属性。存在定理。高斯RV，Poisson RV，Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV，线性系统对随机信号输入的响应；功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。
艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：
左、右或双侧杏仁核激活？平滑和运动校正对超高场、高分辨率功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的影响如何改变推论
不同预处理步骤在估计静息状态 fMRI 数据中的图论测度时的可靠性。神经科学前沿 9，48，http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2015.00048 。Baas, D., Aleman, A., Kahn, RS, 2004.杏仁核激活的侧化：功能性神经影像学研究的系统综述。脑研究评论 45 (2)，96–103，http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresrev.2004.02.004 。 Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., De Raedt, R., 2014. 左右杏仁核——内侧额叶皮质功能连接受伤害规避的不同调节。PLoS One 9 (4)。Beckmann, C., Jenkinson, M., Smith, SM, 2003. 针对
使用带信标的 BLE 为运动中的用户提供高保真室内导航系统
摘要 由于缺乏可用的 GPS 信号，室内定位和微定位系统变得复杂。蓝牙和 WiFi 填补了这一空白，但这些系统在用户移动时难以保持准确性。使用平滑算法和运行 iBeacon 软件的均匀分布的 BLE 信标，搭配定制设计的 iOS 应用程序，在用户移动时可实现 2 米的精度。本文介绍了以下研究成果：1) 一种使用低成本 BLE 信标的新型室内定位和导航预测系统，当用户以步行速度移动时，其精度为 2.2 米；2) 一种通用室内微定位系统，可以轻松快速地部署到新环境中（数小时内）；3) 5 种平滑算法的比较和性能分析；4) 一种架构模型，其他研究人员可以通过它扩展我们在室内定位和导航方面的工作。