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人类额叶皮层中的神经互动分离奖励和惩罚学习
抽象的感觉系统基于传达准确信息的可靠性优先加强对刺激的响应。先前的报告表明，大脑会根据可靠性的动态变化来重新获得线索，但大脑如何学习和维持对预期会随着时间稳定的感觉统计数据的神经反应是未知的。谷仓猫头鹰的中脑具有听觉空间的地图，神经元在其中计算从室内时间差（ITD）计算水平声音位置。中脑图神经元的频率调整与神经元首选ITD的最可靠频率相关（Cazettes等，2014）。去除面荷兰，导致高频从额叶空间的可靠性降低。直接测试ITD可靠性驱动频率调整是否永久变化，从成年猫头鹰记录了中脑图神经元，在发育过程中除去了面部荷兰和幼体猫头鹰，在面部ruff发育之前，掉了幼体猫头鹰。在两组中，将正面调谐的神经元调整为低于正常成年猫头鹰的频率，这与ITD可靠性的变化一致。此外，少年猫头鹰表现出更异质的频率调整，这表明正常的发育过程优化调整以匹配ITD的可靠性。这些结果表明，空间线索的长期统计数据在中脑频率调整属性的发展中，实施概率编码声音定位。
通过关注NeuroMarket的旅行网站中的目光跟踪来识别客户偏好
摘要可以通过基于神经科学和营销的交集的引入神经营销来检查他们对产品的视觉关注，可以分析与决策相关的人的心理和行为。本研究旨在通过通过在线度假预订网站调查其偏好和感兴趣的领域来确定影响消费者对旅行产品的决策的因素。在这项实验研究中，对四十年代的30名男性参与者进行了眼睛跟踪，并提取了对刺激的目光数据，并在问卷调查中与他们的选择进行了比较。该研究解决了以下研究问题：“关于客户偏好的领域，视觉关注会受到影响？”是否研究了有关空间产品的视觉信息的变化影响产品的偏好和决策。由于根据空间偏好的顺序分析了眼睛跟踪区域的结果，图像3（M = 782.65）包含室外空间的偏好率最高，其次是家具和网络信息。关于初始浓度，在时间流中，最快的浓度始于刺激2（4.21s），但浓度升高的时间是在刺激3（16.28s）处。视觉感知数据是根据个人喜好确定注视运动浓度的时间差的验证过程。分析了问卷调查，反映消费者有意识的偏好的相关性，以及凝视的数据，显示出无意识决策的数据。
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用数十年，可通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
物理学 11 - Weebly
如今的电影旨在为观众提供全方位的感官体验。这不仅包括令人惊叹的视觉特效，还包括壮观的声音。如果屏幕左下方远处的一架飞机从头顶飞过，音响工程师希望观众也能听到声音从头顶飞过，并在右肩后方逐渐消失。这是怎么做到的？双声道立体声的发明是第一步。动作用两个独立的麦克风录制，并在屏幕两侧的扬声器上播放。这样一来，声音就可以跟随汽车在屏幕上移动。使用四声道可以增强效果，在影院后面再加两个扬声器。在 20 世纪 80 年代，电影《地震》的制片人希望电影观众能感受到地面震动。在专门为这部电影准备的影院中，墙壁周围和座位下放置了许多大型扬声器。地震发生时，这些扬声器发出响亮的低频声音，导致座椅和地板震动。声音技术的最新进展——三维声音，不仅仅是录制和重现声音。相反，音频工程师试图生成您在现场会听到的声音。计算机分析并重现您听到声音时发生的微小延迟和回声。想象一下，您附近的人掉下了一个酒杯。稍靠近事件的耳朵会先听到声音。从天花板反弹的声音从上方传到您耳中。回声在几分之一秒后从房间后面传来，尽管时间差很小
基于物理的野火融合的生成算法...
摘要：野生活动的增加以及产生的影响促使人们开发了高分辨率的野生行为模型，以预测蔓延。使用卫星检测火灾位置的最新进展进一步提供了使用测量结果来改善通过数据同化来改善数值模型的差异预测的机会。这项工作开发了一种具有物理信息的方法，可以从卫星测量中推断野生燃料的历史，从而提供必要的信息，以初始化耦合的气氛 - 从测得的野生野生状态的野生模型。到达时间是到达给定的空间位置的时间，它是野生火灾历史的简洁表示。在这项工作中，经过WRF - SFIRE模拟训练的有条件的Wasserstein生成对抗网络（CWGAN）用于从卫星主动数据中推断出到达的时间。CWGAN用于从给定卫星主动检测的到达时间的条件分布中产生可能到达时间的样本。由CWGAN产生的样品进一步用于评估预测的不确定性。在2020年至2022年之间，对四个加利福尼亚野生火力进行了测试，并将预测与高分辨率机载红外措施进行比较。此外，将预测的点火时间与报告的点火时间进行了比较。平均Sørensen的系数为0.81，用于固定器的周围和32分钟的平均点火时间差表明该方法非常准确。
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用了数十年，它通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
FIREMON 景观评估 – 合并文件
执行摘要 景观评估主要解决识别和量化大面积火灾影响的需求，有时涉及多处火灾。与个别案例研究相比，强调比较结果的能力，以及在广阔区域和一段时间内汇总信息的能力。结果显示了火灾的空间异质性，以及火灾如何与植被和地形相互作用。测量和绘制的数量是“火灾严重程度”，此处定义为衡量火灾引起的生态变化程度的比例指数。在此过程中，集成了两种方法。火灾遥感 (BR) 涉及使用 Landsat 30 米数据进行遥感以及派生的辐射值，称为归一化燃烧率 (NBR)。NBR 在火灾前后数据集之间进行时间差分，以确定从燃烧中检测到的变化范围和程度（图 LA-1）。两个采集时间范围分别确定火灾后不久和下一个生长季节的影响，用于初始评估和扩展评估。后者包括植物恢复潜力和延迟死亡率。燃烧指数 (BI) 增加了一种互补的现场采样方法，称为综合燃烧指数 (CBI)。它需要一个相对较大的地块、各个地层的独立严重程度评级以及整个地块面积的综合评级。地块采样可用于校准和验证遥感结果，以将检测到的辐射变化与地面上的实际火灾影响联系起来。或者，可以在独立的现场调查中实施地块采样以进行单个站点评估。
课程结构 M.Tech.(ECE)
第 2 单元监督机器学习回归（线性回归、岭回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归、套索回归、梯度下降）分类（随机森林、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、多类分类）最大似然估计、正则化/ MAP、软/硬边距 SVM、SVM 对偶组件 2 第 3 单元无监督机器学习聚类（K 均值聚类（软/硬）、KNN（k 最近邻）、层次聚类、异常检测、神经网络、主成分分析、独立成分分析、先验算法、后验算法、奇异值分解）关联（隐马尔可夫模型、高斯混合模型、高斯混合模型-通用背景模型、联合因子分析、i-向量、i-向量/PLDA 方法）第 4 单元强化机器学习 强化学习概述、学习任务、Q 学习、非确定性 Q 学习、时间差分学习、RL-General 公式、多臂赌博机、马尔可夫决策过程和深度强化学习 6. 教科书和参考文献： 1. 《模式识别与机器学习》，Bishop 编著，Springer，2006 年。 2. 《机器学习：概率视角》，Kevin P. Murphy 编著，麻省理工学院出版社，2012 年 3. 《统计学习要素》，第二版，Hastie、Tibshirani 和 Friedman 编著，Springer-Verlag，
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。