XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛的
简单随机游戏的通用策略改进方法
我们提出了一种通用策略改进算法（GSIA），以发现简单随机游戏（SSG）的最佳策略。我们证明了GSIA的正确性，并得出了一般的复杂性结合，这意味着并改善了几篇文章的结果。首先，我们删除了SSG停止的假设，这通常是通过对游戏的多项式爆炸而获得的。第二，我们证明了与策略相关的值的分母的紧密绑定，并使用它来证明所有策略改进算法实际上是可以在随机顶点的数字r中处理的固定参数。所有已知的策略改进算法都可以看作是GSIA的实例，它允许Condon [13]从下面分析收敛的复杂性，并提出了一类算法，将Gimbert和Horn的算法推广[15，16]。这些算法最多终止R！迭代，对于二进制SSG，它们的迭代次数少于Ibsen-Jensen和Miltersen [17]给出的当前最佳确定性算法。
第一年工学学士学位课程的共同课程...
模块3[8L] 数列和级数：数列和级数收敛的基本概念；收敛检验：比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验（这些检验的语句和相关问题）、拉贝检验；交错级数；莱布尼茨检验（仅语句）；绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分：多元函数简介；极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值；函数的鞍点；拉格朗日乘数法及其应用；线积分的概念，二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分：标量变量的向量函数，向量函数的微分，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，向量点函数的散度和旋度，
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
计算物理学杂志
这项研究研究了物理知识神经网络的潜在准确性边界，将其方法与以前的类似作品和传统数值方法进行了对比。我们发现，选择改进的优化算法显着提高了结果的准确性。对损失功能的简单调节也可以提高精度，从而增加增强途径。尽管优化算法对收敛的影响要比调整损失功能更大，但实际上考虑因素通常会由于易于实施而倾向于调整后者。在全球范围内，增强的优化器和略微调整的损失函数的集成使损失函数在各种物理问题上的数量级减少了几个数量级。因此，我们使用紧凑网络（通常包括20-30个神经元的2或3层）获得的结果实现了与使用数千个网格点的有限差异方案相当的精确度。这项研究鼓励针对各个领域的更广泛应用的PINN和相关优化技术的持续发展。
简单随机博弈的通用策略改进方法
我们提出了一种通用策略改进算法 (GSIA) 来寻找简单随机博弈 (SSG) 的最优策略。我们证明了 GSIA 的正确性，并推导出一个一般复杂度界限，它暗示并改进了几篇文章的结果。首先，我们删除了 SSG 停止的假设，这通常是通过博弈的多项式爆炸获得。其次，我们证明了与策略相关的值的分母的严格界限，并使用它来证明所有策略改进算法实际上都是随机顶点数量 r 的固定参数可处理的。所有已知的策略改进算法都可以看作是 GSIA 的实例，这允许分析 Condon [ 14 ] 从下方收敛的复杂性，并提出一类推广 Gimbert 和 Horn 算法的算法 [ 16 ， 17 ]。这些算法最多在 r 中终止！迭代次数，对于二进制 SSG，它们的迭代次数比 Ibsen-Jensen 和 Miltersen [18] 给出的当前最佳确定性算法要少。
最大功率点跟踪的全面回顾
本文的研究重点是用于纳米卫星平台的电力系统 (EPS) 的相关领域，该系统具有适当的电气结构和有效的控制策略。本文概述了相关的最大功率点跟踪 (MPPT) 算法，旨在提出更合适的控制技术。这项研究的主要贡献是实施了一种新颖的模糊逻辑控制 (FLC) 策略，该策略显着减少了最大功率点 (MPP) 周围的纹波，从而提高了收敛的效率和灵活性以及响应时间。进行了比较研究和分析，以证明所提出的 FLC 的性能和有效性。评估是在用于 MPPT 的最常用方法（扰动和观察 (P&O) 和增量电导 (INC)）之间进行比较进行的。获得的结果非常可观，表明与本文讨论的其他技术相比，所提出的 FLC 技术可以在不同的空间环境条件下提取最高和最稳定的平均功率。
基于结构性大脑的基于深度学习的BMI推论反映了生活方式干预后的大脑改变
引言胚胎发育似乎遵循了每个物种的高度优化方案，但是在某种程度上，可以通过细胞调节网络来调整发育事件的速度和轨迹，而环境通常会表现出收敛的表型。经典的胚胎学为揭示发展过程的步伐和顺序奠定了基础（Dollé等，1989; Maienschein，2014; Palmeirim等，1997）。最近的动态体外模型和单细胞幻象方法有望揭示发育事件的定量性质（Azhar and Sonnen，2021； Yu等，2021）。古典和现代发展生物学的结合使发展被视为概率结果的集合，而不是预定的事件流。以这种方式，我们可以开始真正理解发展中的时间，并在发展生物体中建立时间和生物学时代之间的关系。在这本焦点文章中，我们讨论了已知的机制，这些机制使细胞在开发过程中的时间进展，指向事件时机改变的因素，并提出一个生物学时间的概念，并编织成“分子织物”。
技术报告：多视觉惯性系统：分析，校准和估计
11实验结果42 11.1 4 IMU + 3 GS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.1具有不同数量的相机的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 11.1.3比较IMU内在质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2 4 IMU + 2 GS摄像机 + 2 RS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.2.3时间校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.2.3时间校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.4关于估计收敛的讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
世界经济中的创新鸿沟
摘要。本文旨在评估中国与三国之间的创新鸿沟动态，并确定影响其演变的因素。三国包括三个传统上主导世界经济的经济体：美国、欧盟和日本。该方法涉及将经济的创新性分解为创新能力、创新地位及其之间的关系，这表明创新系统的效率。对所有这些组成部分的动态指数和 σ 收敛的分析证实，全球经济已逐渐失去明显的两极分化，发达国家是创新领导者，而发展中国家传统上是创新追随者。除了展示中国综合创新指数向三国快速提升外，本文还通过分解经济创新性因素展示了中国的进步，这是一个明显的贡献。与三国相比，中国的创新地位和创新系统效率更高，创新能力水平较低。这表明它依赖外部创新来源和国际技术转让，例如通过外国直接投资。
机械工程技术学士学位
拉格朗日乘数法。（10）数列和级数：数列、数列的极限及其性质、正项级数、收敛的必要条件、比较检验法、达朗贝尔比率检验法、柯西根检验法、交错级数、莱布尼茨规则、绝对收敛和条件收敛。（6）积分学：积分学的平均值定理、反常积分及其分类、Beta 函数和 Gamma 函数、笛卡尔和极坐标中的面积和长度、笛卡尔和极坐标中的旋转立体的体积和表面积。（12）多重积分：二重积分、二重积分的求值、三重积分的求值、积分阶数的变换、变量的变换、二重积分的面积和体积、三重积分的体积。 （10）向量微积分：向量值函数及其可微性、线积分、面积积分、体积积分、梯度、旋度、散度、平面格林定理（包括矢量形式）、斯托克斯定理、高斯散度定理及其应用。 （10）教材，