XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛性
使用收缩量子特征求解器对玻色子进行量子模拟
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具，因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力，但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设，其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统，其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明，即使在存在噪声的情况下，CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程（例如分子振动）。
瓦朗加尔国立科技学院
PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 CO1 3 3 2 2 2 3 CO2 3 2 2 3 3 2 CO3 3 2 3 3 2 3 CO4 3 3 3 3 2 3 教学大纲： 基础拓扑：简介 黎曼斯蒂尔杰积分：积分的定义和存在性，积分的性质，具有可变极限的积分的积分和微分。 不正确积分：定义及其收敛性，收敛测试， 和 函数。 一致收敛：一致收敛的测试，和函数的极限和连续性定理，函数级数的逐项微分和积分。 幂级数：收敛及其性质。 傅里叶级数：狄利克雷条件、存在性、问题、半程正弦和余弦级数。学习资源：教科书：1. 数学分析原理，Walter Rudin，McGraw Hill，2017，第三版。2. 实分析，Brian S.Thomson，Andrew M.Bruckner，Judith B.Bruner，Prentice Hall
与Cloudera和Nvidia一起加速企业AI
现代企业正在努力释放其企业数据推动业务价值的潜力。Cloudera AI，Nvidia的高级GPU处理和微服务的收敛性，以及真正的混合模型，在确保数据准备，治理和推论的同时，提供了扩展数据，AI和分析的无缝路径。通过集中数据，AI和分析工作负载在Cloudera启用SDX的数据湖服务中，并通过NVIDIA NIMS（NVIDIA推断微服务）和GPU驱动的体系结构加速性能，组织可以提供更快的见解，优化成本，优化成本，并在集成的数据安全范围内保持强大的合规性。本文探讨了这些技术如何为统一的，可扩展的AI驱动企业框架提供支持，以支持组织希望实现的数据驱动结果。
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
乳制品业务供应链中学习算法的有效性研究
摘要目的：开发一个控制系统，以防止对乳制品业务的供应链的过度响应。方法：使用了以下方法：DQN，Double DQN，Dueling DQN和Dueling Double DQN以确定需求的分布：正常和均匀。结果：根据学习稳定性（最后10,000集）计算结果。观察到DQN和DDQN的平均值非常相似。为了验证DQN算法的性能是否比DQN算法的性能更好，进行了非参数测试以比较两个相关样本的平均等级，并确定它们之间是否存在差异。对于正常和均匀分布的P值分别为5.83e -38和0.000。结论：最佳结果的算法是DUELing DQN，需求的平均总成本为151.27单位，正态分布，平均为155.3个单位，需求均匀分布。一旦达到收敛性，此方法的可变性就会降低。
ZScaler和Fortinet部署指南
fortinet（NASDAQ：FTNT）是网络安全发展和网络和安全的收敛性的推动力。Fortinet的使命是为各地的人员，设备和数据提供保护，如今，他们在您需要的任何地方提供了网络安全，其中最大的集成投资组合（包括50多种企业级产品）。超过半百万的客户信任Fortinet的解决方案，该解决方案是部署最多，专利最多，在行业中得到了验证最多的解决方案之一。该行业中最大，最广泛的培训计划之一Fortinet培训学院致力于为所有人提供网络安全培训和新的职业机会。Fortiguard Labs是Fortinet的精英威胁情报和研究组织，开发和使用领先的机器学习和AI技术，为客户提供及时，始终如一的最高保护和可行的威胁智能。了解更多信息，请参阅Fortinet的网站。
锂的健康状况和降解模式估计...
这项研究介绍了𝛥𝑄 -method，该方法依赖于放松的电压点和这些点之间的累积电荷。它独立于当前利率，几乎在每个事件之后都适用。优化问题最小化了测量和重建𝛥𝑄之间的偏差。该方法是使用汽车单元格数据集开发的，并使用BMW i3的现实世界数据进行验证。the -method达到了2的平均绝对SOH估计误差2。52％和平均绝对OCV重建误差为7。19 mv。可靠的估计由预定义的过滤器确保。该方法在限制的电荷状态（SOC）窗口或有限的数据点中保持有效。它与输入数据，求解器选择和优化设置的变化相对可靠。通过约束解决方案空间来改善收敛性。
神经形态硬件系统的天体自我修复
虽然基于脉冲神经网络 (SNN) 的神经形态计算架构作为实现生物可信机器学习的途径越来越受到关注，但人们的注意力仍然集中在神经元和突触等计算单元上。从这种神经突触视角出发，本文试图探索神经胶质细胞，特别是星形胶质细胞的自我修复作用。这项工作调查了与星形胶质细胞计算神经科学模型的更强相关性，以开发具有更高生物保真度的宏观模型，准确捕捉自我修复过程的动态行为。硬件-软件协同设计分析表明，生物形态星形胶质细胞调节有可能自我修复神经形态硬件系统中的硬件实际故障，并且在 MNIST 和 F-MNIST 数据集上的无监督学习任务中具有明显更好的准确性和修复收敛性。我们的实现源代码和训练模型可在 https://github.com/NeuroCompLab-psu/Astromorphic Self Repair 上找到。
量子信念传播
简化密度矩阵是量子系统研究的核心。由于随着系统规模的增加，汉密尔顿量的大小呈指数级增长，因此通常无法获得目标系统的精确密度矩阵。信念传播算法是获得近似解的候选算法之一。它们在概率图模型中产生了良好的近似值，这是量子系统的经典模拟。在这个项目中，我们通过从经典算法的推导中采取步骤来推导量子信念传播算法。与文献中的一些算法相比，该推导基于更少的假设，从而产生了一种更通用的算法。我们将得到的算法实现为 1D 系统和 2D 类格系统的软件模块。然后，我们研究算法的性能，包括计算时间、正确性、收敛性和可扩展性。该算法的 1D 版本表现出色。2D 版本在高温系统中表现出良好的性能，但在低温下需要更加注意数值问题。