XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数学模型
用于过程动态建模目的的最佳复发神经网络体系结构的自动选择
在本文中已经解决了与设计用于行为（Black-box）建模的人工神经网络的结构有关的算法有关的问题。该研究包括四个针对神经网络架构搜索的算法的原始建议。算法基于众所周知的优化技术，例如进化算法和梯度下降方法。在介绍的研究中，已经使用了一种经常性类型的人工神经网络，其档案是根据上述算法以优化的方式选择的。最优性已被理解为实现神经网络的大小之间的交易及其在捕获已学习的数学模型响应的准确性之间。在优化期间，已经提出了原始的专业进化算子。研究涉及一项基于从加压水核反应堆中发生的快速过程的数学模型产生的数据扩展验证研究。
巴士227 - 业务分析（3 Cr。）
巴士227 - 业务分析（3 Cr。）课程描述本课程包括业务决策，简单和多元回归和相关分析，时间序列分析和业务预测，决策分析，线性编程，运输和分配方法以及网络模型的定量方法概述。学生将被要求使用计算机应用程序。讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角，以便学生采用统计方法。 课程先决条件/准则先决条件：巴士224或MTH 245讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角，以便学生采用统计方法。课程先决条件/准则先决条件：巴士224或MTH 245
#EOSC 的人工智能
目前：WODR 和 PSNC 运营着一个面向农民的国家咨询平台 (eDWIN)，其中包括气象地面站网络、农场管理系统以及对疾病和害虫发生的地面观测。当前的解决方案基于预测数学模型。
罗马大学数学系
2）量子场理论和量子信息理论3）数学模型和PDE 4）拓扑数据分析5）代数几何和应用中的数学模型6）天体力学和空间应用中的数学模型7）数学模型，概率模型，概率，统计和机器学习8）邀请和数字分析9）数学列表和数字分析的邀请，并在数学上进行数学变化。时期：L。Apolloni（利兹大学），S。Baranzini（Storino大学），G。Barkeley（哈佛大学），M。Barton（BC Applied Math。），a.m。贝尼尼（帕尔马大学），P。Bielavsky（U.C.louvain），L。BruniBruno（Padova大学），K。Buzzard（帝国学院），D。Castorina（Napoli University of Napoli“ Federico II”），S。Chemla（Sorbonne-Pariscité大学），A。Clarke（Barcelona），A。Clarke（Upc Barcelona），Bonn）很少（约克大学），C。Hohlweg（UqMontréal），W。DeGraaf（Trento大学），G。Landi（Trieste大学），G。Marasingha（Exeter）（埃克塞特大学），L。Martinazzi，Martinazzi（罗马大学）帕维亚（Pavia），P。Majer（PISA大学），T.K。nguyen（北卡罗来纳州立大学），M。Nolasco（L'Aquila大学），F.A.E。 nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学nguyen（北卡罗来纳州立大学），M。Nolasco（L'Aquila大学），F.A.E。nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学nuccio（大学Jean Monnet Saint-Etienne），R。Pagaria（博洛尼亚大学），G。Piacenza（IEC Lorrain-Nancy），F。Pratali（Sorbonne-Paris Nord），V。Reiner（明尼苏达州） tübingen-bonn），P。souplet（大学
卷对卷纳米压印的综合方法......
摘要 在本文中，我们提出了一种新颖的数学模型，该模型在一定程度上复制了一般卷对卷纳米压印光刻 (R2RNIL) 制造工艺的工作方式。我们首先确定制造商在提高生产率和控制制造过程方面面临的一些当前挑战和问题。接下来，我们描述和分析构成典型 R2RNIL 工艺的主要物理现象以及用作涂层的聚合物的典型材料特性，并制定符合物理定律的数学模型。然后，我们提出一些数值模拟，这些模拟定性地再现了实验中发现的几个特征，这些特征是在使模型适合数值计算的线性化假设下发现的。此外，我们确定了影响 R2RNIL 的一些关键工艺参数和材料特性，以及它们如何用于材料设计和工艺控制。最后，我们将讨论未来的工作和一些可以在一般框架范围内研究的应用。 关键词：多相多尺度建模、粘弹性材料、光化学键合、混合物力学
保护AI：构建保证安全
为了做出这样的证明，必须首先定义有关AI系统的规范（理想地将集体审议过程中的意见与相关利益相关者有关适当的风险阈值和定义进行了相关的利益相关者）。为了定义作为现实世界网络物理系统的AI系统的安全规范，必须定义部署系统动态和环境动态的数学模型。规范可以对环境中发生的情况提出要求（例如某种正式定义的“危害”并不是出于高概率而发生的），而不是正式的规格，仅指AI系统本身的输入和输出之间的关系（这足以定义某些非平地属性，例如“对抗性鲁棒性”，但不是任何安全性）。为了将其视为部署环境中可能发生的事情的“基础真理”，以作为系统认证的信任根源，必须由人类团队审核这些数学模型，因此必须既可以理解它们的模型语言，又可以理解为正式方法。
使用在线工艺质谱仪对反应气体或排气的定量分析
在线定量分析工业生产中的反应气体或排气性非常重要，可以提高生产能力和过程。使用定量数学模型与机器学习的线性回归算法相结合，开发了一种用于在线定量分析反应气或排气的方法。准确地估算了反应气体或排气中的组分气体及其含量后，构建了比率矩阵以分离相关的重叠峰。通过在线工艺质谱仪纠正比率矩阵并获得相对灵敏度矩阵，检测到，过滤，归一化和线性回归的比率和校准标准气体。可以建立一个定量的数学模型，以实时获得反应气体或排气的每个组件的含量。该方法的最大定量误差和该方法的相对标准偏差在0.3％和1％以内，在在线量化代表性酵母发酵罐尾气之后。