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核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
数学4432统计机器学习课程大纲
本课程向有兴趣从数据学习感兴趣的应用数学，统计和工程学的高级本科生和MSC毕业生开放。它涵盖了统计学习中的热门话题，也称为机器学习，在计算机视觉，模式识别，计算广告，生物信息学，社交网络，财务等中具有各种应用。
样本：Reed，Cognition 10e
1. 简介 2. 模式识别 3. 注意力 4. 短期工作记忆 5. 长期记忆 6. 行动 7. 记忆代码 8. 视觉图像 9. 分类 10. 语义组织 11. 语言 12. 决策 13. 问题解决 14. 专业知识和创造力
车辆损坏评估和保险索赔。
Li Ying 和 Dorai Chitra 介绍了汽车保险索赔流程的 CNN 模型，首次损失通知的改进以及索赔调查和评估的速度可以通过减少损失调整费用来带来重大价值。本文提出了一种新颖的应用，其中应用图像分析和模式识别的先进技术来自动识别和描述汽车损坏。成功实现这一点将使某些案件可以在没有人工理赔员的情况下进行，而其他案件则可以更有效地进行，从而最终缩短首次损失通知和最终赔付之间的时间。为了研究其可行性，他们建立了一个原型系统，该系统根据年龄比较自动识别受损区域。在合理控制的环境下，根据从四十辆比例模型车拍摄的图像评估了原型系统中事故前后汽车的性能，并获得了令人鼓舞的结果。人们相信，随着图像分析和模式识别技术的进步，他们提出的想法可以发展成一个非常有前途的应用
机器视觉
这本书是对机器视觉的易于访问且全面的介绍。它提供了所有必要的理论工具，并显示了它们如何在实际图像处理和机器视觉系统中应用。关键特征是包括许多编程练习，这些练习可以洞悉实用图像处理算法的开发。作者从对数学原理的评论开始，然后继续讨论图像处理中的关键问题，例如图像的描述和表征，边缘检测，特征提取，分割，纹理和形状。他们还讨论了图像匹配，统计模式识别，句法模式识别，聚类，扩散，自适应轮廓，参数变换和一致的标签。描述了重要的应用程序，包括自动目标识别。本书中的两个复发主题是一致性（用于解决机器视觉问题的主要哲学结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。本书中使用的软件和数据可以在www.cambridge.org/9780521830461上找到。这本书针对电气工程，计算机科学和数学的研究生。这对从业者也将是有用的参考。
电子与控制工程学院 School of Electronoics and Control ...
研究小组专注于模式识别，计算机视觉，信号处理和机器学习（深度学习）方法。我们的重点在于探索国际科学和技术最前沿，以建立智能图像解释（多模式遥感信息获取和处理），时空的大数据分析和处理，边缘计算（嵌入人工智能）以及其他相关领域的专业知识。
FYDP 督导人员的专业化
智能系统 脑机接口 (BMI) 信号和图像处理 模式识别和机器学习 神经计算 访问通信和辅助技术 人机交互 (HCI) 生物医学信号的特征提取和分类 医疗保健应用的移动技术 健康信息学 教育质量管理 远程学习和技术增强学习 用于诊断和健康的移动应用程序
核人工智能 - Wins.org
• 定义核能人工智能 • 核能人工智能是指应用人工智能技术和算法来增强、优化和简化核技术的各个方面。 • 这包括核反应堆运行、辐射探测、核材料分析、废物管理，甚至控制核聚变等领域。 • 通过利用人工智能的模式识别、复杂数据分析和决策能力，核能人工智能旨在通过提高效率、安全性和可持续性来彻底改变核工业。