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World File Search System概率模型
定量概率关系hoare逻辑
我们介绍了ERHL，这是一种程序逻辑，用于推理有关对概率计划的关系期望属性的推理。erhl是定量的，即，其前后条件在扩展的非阴性实物中具有值。鉴于其定量断言，ERHL克服了先前逻辑中的随机性对齐限制，包括PRHL，PRHL是一种流行的关系程序逻辑，用于推理密码构造的安全性，而APRHL是用于差异隐私的PRHL的变体。结果，ERHL是第一个与所有几乎所有肯定终止程序的非平凡的健全性和完整性结果支持的关系概率程序逻辑。我们表明，在程序等效性，统计距离和差异隐私方面，ERHL是合理且完整的。我们还表明，如果ERHL可以证明，每个PRHL判断都是有效的。我们展示了ERHL的实际好处，其中示例是PRHL和APRHL无法实现的示例。
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。
基于扩散概率模型的医学图像分割
扩散概率模型 (DPM) 近期成为计算机视觉领域最热门的话题之一。其图像生成应用（如 Imagen、潜在扩散模型和稳定扩散）已展示出令人印象深刻的生成能力，引发了社区的广泛讨论。此外，许多近期研究发现 DPM 可用于多种其他视觉任务，包括图像去模糊、超分辨率和异常检测。受 DPM 成功的启发，我们提出了 MedSegDiff，这是第一个基于 DPM 的用于一般医学图像分割任务的模型。为了增强用于医学图像分割的 DPM 中的逐步区域注意力，我们提出了动态条件编码，它为每个采样步骤建立状态自适应条件。此外，我们提出了特征频率解析器 (FF-Parser) 来消除此过程中高频噪声成分的负面影响。我们在三种不同图像模态的医学分割任务上验证了 MedSegDiff 的有效性，包括眼底图像上的视杯分割、MRI 图像上的脑肿瘤分割和超声图像上的甲状腺结节分割。我们的实验结果表明，MedSegDiff 的表现比最先进的 (SOTA) 方法有相当大的性能差距，证明了所提模型的泛化和有效性。关键词：扩散概率模型、医学图像分割、脑肿瘤、视杯、甲状腺结节
用于诊断、预后和...的概率数字孪生
数字孪生范式整合了从传感器数据、物理模型以及物理系统或相关组件的运行和检查/维护/维修历史中获得的信息。随着越来越多的数据可用，由此产生的更新模型在预测系统未来行为方面变得越来越准确，并且可能用于支持多个目标，例如维持、任务规划和作战演习。本演讲将讨论数字孪生方法的最新进展，以基于几种类型的计算来支持所有三个目标：当前状态诊断、模型更新、未来状态预测和决策。所有这些计算都受到系统属性、操作参数、使用和环境的不确定性以及数据和预测模型的不确定性的影响。因此，本演讲将讨论不确定性下的决策以及诊断和预测中的不确定性量化，同时考虑偶然和认知不确定性来源。扩大概率数字孪生方法以支持实时决策是一项挑战，本文将讨论几种结合传感、计算、数据融合和机器学习方面的最新进展以实现扩大规模的策略。本文将介绍与飞机、旋翼机、船舶和增材制造相关的几个用例。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
深部脑刺激的概率图
背景：对接受深部脑刺激 (DBS) 的患者进行组分析有助于理解和优化运动障碍患者的治疗。概率刺激图 (PSM) 通常用于分析组织刺激与症状效果之间的相关性，但应用的方法不同。目的：计算特定于组的 MRI 模板和 PSM，以研究 PSM 模型参数的影响。方法：分析了 68 名植入尾部未定带的特发性震颤患者的头晕改善和发生情况。输入数据包括每个电极接触的最佳参数（筛选）和临床使用的设置。针对所有 DBS 设置计算了特定于患者的电场模拟（n = 488）。将电场转换为特定于组的 MRI 模板以进行分析和可视化。不同的比较基于表示发生率 (N-map)、平均改善 (M-map)、加权平均改善 (wM-map) 和体素 t 统计量 (p-map) 的 PSM。这些图用于研究输入数据 (临床/筛查设置)、聚类方法、采样分辨率和加权函数的影响。结果：筛查或临床环境对 PSM 的影响最大。wM-map 的平均差异分别为左侧和右侧的 12.4 和 18.2%。基于 wM-map 或 p-map 提取的簇显示体积有显著变化，而定位相似。加权函数对 PSM 的影响很小，除了 wM-map 簇的定位明显发生变化。结论：在创建 PSM 以研究解剖学和 DBS 结果之间的关系时，输入数据的分布和聚类方法是最重要的考虑因素。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
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�
CSE 598：概率推理和学习
本班的学生必须遵守ASU的学术完整性政策，可以在https://provost.asu.edu/academic-integrity/policy上找到。学生负责审查这项政策，并了解可能发生学术不诚实的每个领域。此外，所有工程专业的学生都应遵守《 ASU学术诚信荣誉法》和《工程荣誉法》。所有违反学术诚信的行为将报告给富尔顿工程诚信办公室（AIO）。AIO保留了所有违法行为的记录，并可以访问所有其他ASU学院/学校中犯下的学术诚信行为。