XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System概率
基于信号概率的多数表决架构设计探索，用于空间应用中的 TMR 策略优化
摘要 – 硬件冗余是一种众所周知的容错技术，用于安全和任务关键型系统。然而，这种技术的强化效率依赖于多数表决电路的稳健性。本摘要提供了用于辐射环境（例如太空任务）的多数表决架构的设计探索。提出了一种基于信号概率的特定应用单事件瞬态 (SET) 特性，以优化三模冗余 (TMR) 块插入方法。结果表明，复杂门架构的 SET 横截面表现出较低的输入依赖性，而对于基于 NOR/NAND 的架构，由于逻辑掩蔽效应，观察到更高的依赖性。此外，与其他架构不同，NAND 表决器显示，随着信号概率的增加，SET 率会降低。考虑到信号概率 p = 0.1、p = 0.5 和 p = 0.9，两个分析轨道的最佳设计分别是 NOR、CMOS1 和 NAND 表决器。
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。
单元3：AI的数学（统计和概率）
概率是告诉我们某事发生的可能性。例如 - 当硬币扔掉时，有两个可能的结果或结果：头（H）或尾巴（t）概率方程定义事件发生的可能性。这是有利结果与总体有利结果的比率。概率公式可以表示为，
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
额叶-中线 θ 频率与概率学习
Zsófia Zavecz、Kata Horváth、Péter Solymosi、Karolina Janacsek、Dezso Nemeth。额叶中线 θ 频率和概率学习：经颅交流电刺激研究。行为脑研究，2020 年，393，第 112733 页 -。�10.1016/j.bbr.2020.112733�。�hal-03490347�
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机变量表示随机轨迹的最终状态s n（s 1，。。。，s n）长度为n从s 1 = s \ xe2 \ x88 \ x88s。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。
概率增强学习障碍预测临床高风险的Psychosi
背景。阐明跨性别机制（即跨疾病阶段发生的机制）的基础负面症状可能会为早期干预和预防工作提供信息，并鉴定出无论疾病阶段如何有效的治疗目标。这项研究检查了关键的强化学习行为模式是否是从奖励中学习难度减少的特征，这些奖励是在精神分裂症诊断患者中发现的负面症状的基础，这也导致了临床高风险（CHR）精神病患者的负面症状。方法。chr少年（n = 46）和51个健康对照（CN）通过两个阶段完成了明确的增强学习任务。在收购阶段，参与者学会了在对刺激对之间进行选择，以反馈表明收到货币收益或避免损失。训练后，转移阶段要求参与者在采集阶段和新型刺激期间在不接受反馈的情况下选择对先前提出的刺激对。这些测试阶段配对允许推断预测误差和价值表示机制对增强学习缺陷的贡献。结果。在获取中，CHR参与者从收益中显示出受损的学习，这些学习与更大的负面症状严重程度有关。转移绩效表明这些采集缺陷在很大程度上是由价值表示不足驱动的。结论。除了负面症状外，这种缺陷的特征还与更大的转化为精神病和较低功能有关。积极强化学习的损害，特别有效地代表奖励价值，可能是负面症状的重要跨性别机制和精神病责任的标志。
概率的神经网络学习的约束杂交元神经算法
这项研究通过利用多种优化策略的互补优势来研究杂交元启发式算法增强概率神经网络（PNN）训练的潜力。传统的学习方法，例如基于梯度的方法，常常难以在高度和不确定的环境中进行绕过，而单方法元启发式学可能无法充分利用解决方案空间。为了应对这些挑战，我们提出了受约束的混合元神经（CHM）算法，这是一种新颖的方法，将多种基于人群的优化技术结合到统一的框架中。所提出的过程分为两个阶段：初始探测阶段评估多个元启发式学，以根据错误率确定最佳性能，然后是拟合阶段，其中所选的元启发式优化PNN以实现最佳的平滑参数。此迭代过程可确保有效的Ex-
青春期前儿童在概率奖励学习任务中的脑电激活反映了认知过程和行为策略
成人和儿童都通过反馈来学习将环境事件和选择与奖励联系起来，这一过程称为强化学习 (RL)。然而，用于评估儿童 RL 相关神经认知过程的任务有限。这项研究在记录事件相关电位 (ERP) 的同时，在青春期前儿童 (8-12 岁) 中验证了概率奖励学习任务的儿童版，重点关注：(1) 奖励-反馈敏感性 (额叶奖励相关积极性，RewP)，(2) 对反馈的晚期注意力相关反应 (顶叶 P300)，以及 (3) 注意力转向喜爱的刺激 (N2pc)。从行为上讲，正如预期的那样，青春期前儿童可以学习刺激-奖励结果关联，但表现水平各不相同。与学习优秀的学生相比，学习较差的学生表现出更大的 RewP 振幅。学习策略（即赢-输-留下-转移）由反馈诱发的 P300 振幅反映。最后，注意力会转移到待选择的刺激上，这一点由 N2pc 证明，但不会像成年人那样转移到奖励更高的刺激上。这些发现为青少年 RL 背后的神经过程提供了新的见解。