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World File Search System条件概率
数学0212
日主题日主题1简介/计算器用法25 CH1 - 概率和统计的性质2分数 - 评论26 CH2 - FREQ ISTRIST。和图3代数介绍27 CH3 - 数据说明4求解方程I 28 CH4 - 概率和计数规则5求解方程II（带有根）29 CH4 - 条件概率6公式6公式30 CH5 30 CH5 - 离散概率分布7速率/比率/比率/比例/比例/比例31 CH5 - 二进制分配8 Word Esserta 32 Ch6 - pranastion 32 CH6 - 正常分布3 32 pet p p pr anders Pressials 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33米转换/转换iii 34评论11剂量35工作期间12审查36测试＃2 1 13工作期37 CH7 - conf间隔和样本尺寸1 14测试＃1 38 CH7 - 浓度间隔和样本尺寸2 15计数（带有多规则，阶乘）39 CH8 - CH8 - CH8 - 假设测试1 16置换率/组合测试1 17 ch8 ch8 ch8 ch8/ven and 1 17 – Phessights 2 17 – Physoths 2 17 – Phessights 2 17 – Pyseply 2 17概率介绍42假设检验/CONC间隔回顾19中心趋势/变异性43 CH10 - 相关和回归PT 1 20间接面积，Z-Table 44 CH10的介绍44 CH10 - 相关和回归PT 2 21应用2 21正态分布45 CH 11 - CHI-SQUARE和ANOVA 22评论46评论46评论23审查47审查47工作周期47工作周期
WP24 B.Tech。机械工程。 Jntu Hyderabad Page 1 ...
制定和解决涉及随机变量的问题，并应用统计方法来分析实验数据。将假设的估计和检验概念应用于案例研究。参考其分析性，使用Cauchy的积分和残基定理分析复杂函数。Taylor's和Laurent的复杂功能系列扩展。单元I：基本概率8 L概率空间，条件概率，独立事件和Baye定理。Random variables: Discrete and continuous random variables, Expectation of Random Variables, Variance of random variables UNIT-II: Probability distributions 10 L Binomial, Poisson, evaluation of statistical parameters for these distributions, Poisson approximation to the binomial distribution, Continuous random variables and their properties, distribution functions and density functions, Normal and exponential, evaluation of statistical parameters for these distributions单位III：假设的估计和测试10 l引入，统计推断，经典估计方法。：估计点估计值的平均值，标准误差，预测间隔，估计单个样本的比例，两个均值之间的差，两个样本的两个比例之间的差异。统计假设：一般概念，检验统计假设，有关单个均值的测试，对两种均值进行测试，单个比例的测试，两个样本：两倍的测试。教科书：单元-IV：复杂的分化10升限制，复杂函数，分析性，Cauchy-Riemann方程（无证据），找到谐波共轭，基本分析函数（指数，三角学，对数）及其性质及其性质，共形映射，mobius变换。单元V：复杂的集成10 L线积分，库奇定理，库奇的积分公式，分析函数的零，奇异性，泰勒的系列，劳伦特的系列，残基，库奇残基定理（所有定理都没有证明）。
机械工程工程系
（民用和机械）课程成果：成功完成本课程后，学生应能够：应用数值方法来求解代数和超越方程，并使用插值公式得出插值多项式。在数值上求解微分方程和积分方程。将现实生活中的问题识别为数学模型。在土木工程应用领域应用概率理论和假设检验。前提条件：基本代数方程，概率，随机变量（离散和连续）和概率分布。单位I：代数和超验方程的解决方案简介 - 划分方法 - 词语方法，rendula-falsi方法和牛顿·拉夫森方法插值：有限差异，纽顿的前进和向后插值公式 - lagrange的公式。曲线拟合：通过最小二乘方法的直线，二级和指数曲线的拟合。单位-II：对普通微分方程的普通微分方程的初始价值问题的解决方案：泰勒的串联PICARD连续近似近似值 - 欧拉的方法和修改的Euler的方法 - kutta方法（第二和第四阶）的解决方案。单位-III：概率理论概率，概率公理，加法定律和概率，条件概率，BAYE定理，随机变量（离散和连续），概率密度函数，属性，数学期望。大型样本测试：单个比例的测试，比例差异，单个平均值和均值差的测试。单位IV：假设的估计和检验，大型样本测试估计参数，统计数据，抽样分布，点估计，无效假设的制定，替代假设，临界和接受区域，显着性水平，显着性水平，两种类型的误差和测试的功率。一个样本中参数和两个样本问题的置信区间单位V：小样本测试学生t分布（对单个均值，两个均值和配对t检验的测试），方差平等的测试（F检验），χ2-拟合良好的测试，χ2-属性独立性的测试。
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部分I（主题 /学科） - 100个问题工程数学离散数学：命题和一阶逻辑。集，关系，功能，部分订单和晶格。组。图形：连接性，匹配，着色。组合学：计数，复发关系，生成函数。线性代数：矩阵，决定因素，线性方程系统，特征值和特征向量，LU分解。微积分：限制，连续性和不同性。Maxima和minima。平均值定理。集成。概率：随机变量。统一，正常，指数，泊松和二项式分布。是指中位数，模式和标准偏差。条件概率和贝叶斯定理。数字逻辑布尔代数。组合和顺序电路。最小化。数字表示和计算机算术（固定和浮点）。计算机组织和架构机器指令和地址模式。alu，数据路径和控制单元。说明管道。内存层次结构：缓存，主内存和辅助存储； I/O接口（中断和DMA模式）。编程和数据结构编程在C.递归中。数组，堆栈，队列，链接列表，树，二进制搜索树，二进制堆，图。算法搜索，排序，哈希。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和串扰。运行时环境。图形搜索，最小跨越树，最短路径。计算正则表达式和有限自动机理论。无上下文的语法和推下自动机。普通语言和无语言，泵送引理。图灵机和不可证明的能力。编译器设计词汇分析，解析，语法定向翻译。中间代码生成。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。数据库ER模型。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。计算机网络
信号与系统分析的概率方法
第三版的目标与早期版本基本相同，即介绍概率论在信号与系统分析中出现的问题的解决方案，适合大三或大四的工程专业学生。但是，它也可以作为研究生和工程师对他们以前在广泛分布的资料中遇到的材料的简明回顾。此版在几个方面与第一版和第二版不同。在此版中，文本示例和选定问题都介绍了计算机的使用。计算机示例是使用 MATLAB 1 进行的，问题可以使用 MATLAB 学生版以及其他计算机数学应用程序处理。此外。介绍了计算机在解决涉及统计和随机过程的问题中的应用。还进行了其他更改。特别是，增加了许多新章节，几乎所有练习都进行了修改或更改，修改了许多问题，并增加了许多新问题。由于这是一本工程教材，因此处理方式是启发式的，而不是严格的，学生会发现许多将这些概念应用于工程问题的例子。但是，它并非完全没有数学上的微妙之处，并且已经投入了大量精力来指出一些困难，如果要掌握它，就必须对这门学科进行更深入的研究。作者认为，反复接触困难的主题对教育过程最有帮助；本书旨在成为对概率和随机过程的第一次接触，我们希望这不是最后一次。这本书并不全面，而是有选择地涉及作者认为在解决工程问题中最有用的那些主题。简要讨论本书的一些重要特点将有助于为讨论本书的各种用途奠定基础。第 1 章介绍了离散概率的基本概念：首先从相对频率方法的直观角度介绍，然后从更严格的公理概率角度介绍。简单的例子说明了所有这些概念，对工程师来说，它们比从瓮中选择红球和白球的传统例子更有意义。本章的一个重要特点是对第 2 章介绍了随机变量的概念以及概率分布和密度函数、平均值和条件概率的概念。
信号与系统分析的概率方法
第三版的目标与早期版本基本相同，即介绍概率论在信号与系统分析中出现的问题的解决方案，适合大三或大四的工程专业学生。但是，它也可以作为研究生和工程师对他们以前在广泛分布的资料中遇到的材料的简明回顾。此版在几个方面与第一版和第二版不同。在此版中，文本示例和选定问题都介绍了计算机的使用。计算机示例是使用 MATLAB 1 进行的，问题可以使用 MATLAB 学生版以及其他计算机数学应用程序处理。此外。介绍了计算机在解决涉及统计和随机过程的问题中的应用。还进行了其他更改。特别是，增加了许多新章节，几乎所有练习都进行了修改或更改，修改了许多问题，并增加了许多新问题。由于这是一本工程教材，因此处理方式是启发式的，而不是严格的，学生会发现许多将这些概念应用于工程问题的例子。但是，它并非完全没有数学上的微妙之处，并且已经投入了大量精力来指出一些困难，如果要掌握它，就必须对这门学科进行更深入的研究。作者认为，反复接触困难的主题对教育过程最有帮助；本书旨在成为对概率和随机过程的第一次接触，我们希望这不是最后一次。这本书并不全面，而是有选择地涉及作者认为在解决工程问题中最有用的那些主题。简要讨论本书的一些重要特点将有助于为讨论本书的各种用途奠定基础。第 1 章介绍了离散概率的基本概念：首先从相对频率方法的直观角度介绍，然后从更严格的公理概率角度介绍。简单的例子说明了所有这些概念，对工程师来说，它们比从瓮中选择红球和白球的传统例子更有意义。本章的一个重要特点是对第 2 章介绍了随机变量的概念以及概率分布和密度函数、平均值和条件概率的概念。
使用FTA-FBN型号对海上自动表面船舶碰撞的风险评估
海上自主地表船（质量）展示了海上运输的未来，引起了国际海事社区的越来越多的关注。对质量的碰撞风险分析揭示了未解决的挑战，如果没有适当的解决方案，将导致相关风险控制措施和政策的错误发展。在挑战中，现有文献中有两个重要的是缺乏实现定量风险评估的历史失败数据，以及2）相关风险因素之间复杂的因果关系。本文旨在开发新的故障树分析模糊贝叶斯网络（FTA-FBN）模型，以对数据的不确定性进行质量碰撞风险评估。首先，它通过FTA建立了风险因素之间的因果关系。其次，将获得的FTA图映射到BN中可以进行故障诊断，并识别影响质量碰撞的最重要因素。在此过程中，进行了一项调查，以收集用于配置相关影响力因素的条件概率的主要数据，并量化开发的BN以进行风险诊断和词典。最后，通过使用灵敏度分析和三个公理来验证新模型，然后应用于进行基于方案的风险预测和诊断以产生有见地的发现以指导大众导航安全。此外，BN向后推理确定了关键的碰撞风险，包括外部物理攻击，基于海岸的运营商的培训不足，船舶设备和系统的维护不足以及网络安全威胁。结果表明，FTA-FBN模型实现了专家评分过程的简化，降低了计算复杂性，并解决了由于历史事故数据缺乏历史事故数据而导致的大规模碰撞及其风险因素之间建立因果关系的挑战。改编后的新模型可以提供制定安全导航政策的参考，并为航运公司提供重要的见解，以确保其船舶和造船厂的安全导航以优化船舶设计。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
NPL 报告 MS 29 传感器建模框架...
1 简介 传感器建模是自动驾驶汽车仿真的重要组成部分。传感器模型的作用是模拟从环境中捕获信息并将其提供给后续处理步骤的过程。自动驾驶汽车环境下的传感器模型已经为摄像头 [1]、激光雷达 [2]、雷达 [3]、声纳 [4] 和其他类型的传感器开发，对每种特定传感器类型的建模本身就是一个深入研究的领域。虽然已经开发了许多传感器模型，但在标准化传感器建模过程方面尚未做出重大努力，这项工作是朝着这个方向迈出的一步。本文件描述了创建传感器模型的通用框架，该框架适用于上述所有类型的传感器。通过这种类型的标准化，我们希望最终实现一个明智的传感器模型开发过程，同时严格覆盖 ODD、安全标准以及不确定性量化和报告。本文档的结构如下。第 2 节阐述了传感器模型的概念，并概述了一些常见的传感器模型类型。第 3 节随后描述了创建传感器模型的总体工作流程。这将是首次尝试标准化自动驾驶汽车中不同传感器的建模过程，并有望成为虚拟测试更高标准化的基石。我们在不同类型的传感器模型的背景下说明了每个步骤。2 传感器模型 在自动驾驶汽车领域，物理测试是一个繁琐且昂贵的过程，无法针对车辆可能遇到的每一种情况进行测试，因此虚拟测试变得非常重要。为了执行虚拟测试，可以考虑多种测试架构，包括车辆在环 (MIL)、软件在环 (SIL) 和硬件在环 (HIL)，有关更多详细信息，请参阅 [1]。ISO 26262 [2] 提供了一些关于在验证和确认活动中使用模拟的指导，并基于 V 模型。执行所有这些虚拟测试的核心是存在一个可靠的传感器模型，该模型包括严格覆盖操作设计领域以及正确理解和报告准确性和不确定性。传感器模型是一种数学构造，旨在模仿现实世界中传感器的工作原理。传感器模型用于许多应用，包括自动驾驶汽车和医疗保健 [3]、[4]。传感器模型还充当运行系统（自动驾驶汽车算法等）与虚拟环境之间的纽带，这对于态势感知非常重要。模型是一种函数，它接收一组输入并以数学方式生成一组输出，明确这些输入和输出是什么非常重要。此应用的传感器模型的输入由两部分组成：场景和环境条件（例如雨）。为了使模型易于计算，输入和输出都需要离散化。例如，对于相机模型，输入场景和输出很可能是一个像素化网格，其中每个像素捕获其边界内的入射光的平均强度。环境条件需要通过一些有限维特征向量进行总结 [5]。另一方面，对于 LiDAR、RaDAR 和 Sonar，虽然需要以类似的方式捕捉环境条件，但输入场景很可能是占用网格（AV 环境的空间地图）[6]，输出将是传感器记录的强度和范围测量值。在这种情况下，逆传感器模型也很有趣，它根据 LiDAR、RaDAR 或 Sonar 测量值求解占用网格 [7]。前向传感器模型 [6] 给出了当第个单元的状态为时观察到读数 z k 的条件概率，即
基于贝叶斯网络的故障风险分析量子程序
1 简介高效的配电网是当今现代社会的重要组成部分。因此，电网不仅要可靠，还必须具有弹性。因此，对此类系统进行建模以减轻可能发生的故障和停电是一个重要的研究领域 [1]。弹性规划始于可靠性分析。正式地，我们将系统的可靠性定义为该系统在固定条件和指定时间段内运行或执行某种功能的概率。在本研究中，我们将变电站视为配电网的最重要组成部分之一，并且我们知道这些网络中的单元元件故障组合可能导致严重的负载损失。因此，计算最可能的故障模式或涉及较少单个元件的故障模式有助于规划预防性维护 [2]。使用老化模型结合来自元件本身传感器的数据，我们可以计算出配电网中给定元件发生故障的概率。在本研究中，我们根据变电站各个部件（变压器、母线、开关、线路以及保护系统本身）的联合故障概率来计算变电站继续运行的概率。为了处理这种类型的条件概率，我们使用了此类研究中常用的贝叶斯网络模型 [3]。这些模型的困难之处在于它们的高计算复杂度。随着问题规模的增加（在贝叶斯网络的情况下，这以建模问题所需的节点和弧的数量来衡量），经典算法解决这些贝叶斯网络模型所需的时间和计算内存呈指数增长，直到它们的分辨率变得不可行的点 [4]。在这方面，值得注意的是，基于门的量子计算机有望帮助解决量子化学 [5] [6] [7]、机器学习 [8] [9]、金融模拟 [10] [11] [12] [13] 和组合优化应用 [14] [15] 中的问题。正如 Preskill [16] 所预测的那样，具有超过 100 个量子比特的噪声中型量子 (NISQ) 计算机现在已成为现实，并且可能能够执行超越当今经典数字计算机能力的任务，但量子门中的噪声限制了可以可靠执行的量子电路的大小。为了获得这项技术的所有优势，我们将需要更精确的量子门，并最终实现完全容错的量子计算。在本文中，我们评估了这项技术是否也能够帮助进行弹性和故障风险分析。在这一点上，我们可以强调这项工作的主要贡献：• 我们定义了一种新的受限量子贝叶斯网络 (RQBN) 程序，用于对复杂系统的可靠性进行建模。 • 我们评估了该程序执行可靠性分析的可行性，通过调整单个量子电路执行中的镜头数，获得与经典蒙特卡罗方法相同的精度。 • 我们测试了真实量子计算机噪声对模型中元素的影响。 本文提出了一种用于电力配电系统中故障概率传播的量子建模的一般应用程序，以及一种用于计算该模型的程序。 贝叶斯网络以贝叶斯网络为例对几个电力配电系统（特别是典型的变电站和保护系统）进行了建模。 使用经典算法和量子算法计算变电站的故障模式。 我们使用 pomegranate（一个能够实现概率模型的 Python 库）以经典方式解决贝叶斯网络 [17]。 然后，我们考虑使用 Qiskit [18] 在量子领域对贝叶斯网络进行建模和求解，