XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正态分布
使用基于深度强化学习的引导进行航天器机器人捕获的实验室实验
术语 A = 动作空间 a = 动作 a ，b = 机械手长度属性，m B = 值分布箱的数量 C = 科里奥利矩阵 dt = 目标上的对接口位置，m E = 期望 h = 角动量，kg ⋅ m2 ∕ s I = 转动惯量，kg ⋅ m2 J = 总预期奖励 K = 参与者数量 L = 损失函数 l = 线性动量，kg ⋅ m ∕ s M = 质量矩阵 M = 小批量大小 m = 质量，kg N = N 步返回长度 N = 正态分布 p = 位置，m R = 重放缓冲区大小 r = 奖励 u = 控制力度 v = 速度，m ∕ s X = 状态空间 x = 总状态；特定状态，下标为 c 或 tx = x 方向的位置，m Y = 目标值分布 y = y 方向的位置，m Z ϕ = 具有参数 ϕ 的价值神经网络 α = 策略网络学习率 β = 价值网络学习率 γ = 未来奖励的折扣因子 ϵ = 权重平滑参数 π θ = 具有参数 θ ϕ 0 或 θ 0 的策略神经网络 = ϕ 或 θ ϕ 的指数平滑版本，q = 角度，度 σ = 探索噪声标准差 ω = 角速率，rad ∕ s
管理科学简介
关于作者xxi的序言xxi xxv第1章简介1第2章线性编程简介27第3章线性编程：灵敏度分析和解释解决方案84第4章在营销，财务和运营管理中的线性编程应用程序139第5章第5章第5章第6章第6章第6章第6章第6章分配和网络模型234 Intew Offertion 234 Inteing 23 Integer Lineing 3 Integer Lining 3 Integer Lining 3 Integer Lining 2 9 pert/cpm 381第10章库存模型417等待行模型461第12章模拟497第13章决策分析543第14章多准则决策613第15章时间序列分析和预测654第16章Markov在网站上的第17章基于网站的网站和DILESIMITINT在网站上的网站上的第19章网站上的分析第19章，第19章，第19章。网站上的跨越树第21章网站附录上的动态编程711附录A建筑物电子表格型号712标准正态分布的附录B区域741附录C值E 2 L 743附录D参考和参考书目744附录E的自我测试解决方案和对网站Index Index 747
金融领域的量子计算：2024 年趋势...
• 2024 年 1 月 3 日——“与穆迪分析合作的量子增强机器学习”报道了 Rigetti Computing 与穆迪合作开发量子增强机器学习的情况。 • 2024 年 1 月 8 日——“Arqit 和万事达卡增强金融机构数字资产安全性和合规性”宣布将 Arqit 的量子安全加密与万事达卡的 Ciphertrace Sentry 相结合。 • 2024 年 1 月 9 日——“量子力学模型揭示股市隐藏模式”报道了一种可用于研究某些股市异常的量子模型。 • 2024 年 1 月 11 日——“量子计算：领导者现在需要知道什么”将欺诈和风险模式的识别列为一个可以用量子计算机更快解决的大规模问题。 • 2024 年 1 月 16 日——“量子经济蓝图”认为，量子技术鸿沟的扩大将导致全球金融和其他领域的不平衡。 • 2024 年 1 月 25 日——“使用矩阵乘积状态进行正态分布的量子态准备”提出了一种有效准备正态概率分布量子态的方法，该方法可应用于蒙特卡洛模拟。 • 2024 年 1 月 26 日——“DORA 和您的量子安全加密迁移”报道称，《数字运营弹性法案》（DORA）要求欧盟的金融实体采用 PQC。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
研究文章质量检查 Logit 人为可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，特别是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时 (工作标准) 后的 PSF。因此，这三种方法的优点之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全性和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在意外情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 个工作小时）。结果强调，在事故场景的压力阶段，LHR 方法提供的输出数据比传统方法更符合数据库。
探索与合成数据生成的髓母细胞亚组的边界
图1。研究工作流程的概述。这项研究的数据是从以前的出版物（10）中获得的，该出版物可在GEO上访问。数据被预处理以消除低变化和异常基因，然后训练VAE。vae由两个基本部分组成。首先，编码器将输入维度降低到任意数字。对于每个减小的尺寸，获得了两个参数，代表正态分布的平均值和标准偏差，构成了潜在空间。第二，解码器恢复了数据的原始空间，并带有关联的重建误差。为了最大程度地减少此错误，解码器的输出用于训练后处理神经网络。使用解码器的生成能力，可以创建类似于原始的合成数据，并使用它以高特异性研究MB的亚组。此外，为了解释MB亚组和基因之间的关系，在潜在空间上使用了一个分类器来区分四个MB亚组（SHH，WNT，第3组和组4）。可以通过获得需要两个步骤的基因的形状值来解释此分类。shap的树式插图获得了分类子组与潜在空间之间的关系。然后，最重要的潜在变量（解释大多数分类的变量）然后传递给Shap的Deepplainer，以获取解释亚组分类的基因。
婴儿试验试验
摘要：人类牛奶促进了婴儿肠道中双歧杆菌的生长。将双歧杆菌种类添加到婴儿配方中可能有助于增加其在配方奶粉婴儿的肠道中的存在。因此，在涉及3个月大的婴儿的试验试验中评估了双歧杆菌DSM32583的双歧杆菌DSM32583的安全性和抗感染作用。婴儿被随机分配给益生菌（PG）或对照组（CG）组。所有婴儿都消耗了相同的配方，尽管PG中添加了菌株（配方奶粉1×10 7 cfu/g）。总体而言，160名婴儿（每组80个）完成了干预。与PG相比，CG中的婴儿的体重增加了（P <0.05），但是6个月时年龄Z得分的体重在该年龄组的正态分布内。PG中影响胃肠道和呼吸道以及抗生素治疗的感染率明显降低。在PG婴儿的粪便样本中，双歧杆菌种群和短链脂肪酸的水平更高（p <0.05）。未观察到与公式消耗有关的不良事件。总而言之，用B. Breve DSM32583的婴儿配方施用对肠道健康是安全的，并且对肠道健康施加了潜在的有益作用。
“Google Sites 作为高级阅读理解材料开发的学习媒体”
摘要 本文旨在确定基于 Google Sites 的高级阅读理解学习材料在提高学生理解文本能力方面的流程、有效性和可行性。根据需求分析的结果，学生需要一种新材料。因此，根据他们的需求开发了该材料。此外，Google Sites 可在线访问，可在计算机、笔记本电脑或平板电脑上运行。此开发使用 ADDIE（分析、设计、开发、实施和评估）方法。评估结果表明：材料和媒体的验证平均得分为 93%，此外，学生在前测中的平均得分为 55，后测中的平均得分为 78。这意味着学生的技能显著提高，值得使用。正态性检验证明了这一点，表明数据呈正态分布。前测数据的 Sig 值为 0.686，后测数据的 Sig 值为 0.686。 0.054，根据 Shapiro wilk 正态性检验的决策依据，如果该值 sig. > 0.05，则表明使用学习媒体之前和之后存在差异。因此，使用 Google Sites 的高级阅读理解学习材料符合可行性和效率的方面，该网站可以提高学生在高级阅读理解课程中的技能。关键词：媒体、谷歌网站、高级阅读理解引言在疫情前的法语教学中，教师或讲师长期以来一直使用两者
应用能源 - NSF-PAR
本文提出了一种电力市场策略，以实现多微电网 (MMG) 的优化运行。提出了一种新的技术经济目标函数，该函数考虑了微电网所有者 (MGO) 的利润，减少了未供应的能源 (ENS)，并提高了微电网 (MG) 的可靠性。MMG 包括多个 MG，它们可以以优化的方式将其电力传输到上游电网以及其他 MG。每个 MG 都拥有各种发电源，例如光伏、风力发电机、热电联产装置、柴油发电机和电池。威布尔、贝塔和正态分布函数用于可再生能源和负载的概率建模。此外，还考虑了 MG 的安全约束以及当客户遭遇停电时对 MGO 的特殊处罚。提出了一种新的电力市场策略和 MG 之间的能源交易方法，以提高 MGO 的利润。使用野山羊算法 (WGA) 作为优化技术。考虑到不同的 MMG 运行模式，模拟了不同的测试场景。所提出的方法确保在 MMG 环境中，所有微电网的利润增量百分比与其最大可能利润相比相同。模拟结果表明，所有 MGO 都可以通过参与拟议的电力市场获得其最大可能利润的相同百分比（约 72%）。此外，结果表明，拟议的能源市场提高了客户满意度，增强了 MG 的可靠性，公平分配了 MGO 的利润，并最大限度地降低了总成本。
课程结构和教学大纲M.Tech CSE
比例并根据统计检验的结果得出结论。使用数字理论设计各种密码。将图理论应用于网络路由问题等实时问题。单元I：基本概率和随机变量：随机实验，样本空间事件，概率的概念概率的公理，一些有关概率分配的重要定理，条件性概率定理，对条件性概率，独立事件，独立事件，贝叶斯定理或规则。随机变量，离散概率分布，随机变量的分布函数，离散随机变量的分布函数，连续随机变量单元II：抽样和估计理论：种群和样本，使用和不替换随机示例进行统计推理采样，随机数量量级统计分布，频率分布，相对频率分布，相对分布，计算，计算，计算，均值分布，计算，计算，计算，计算。公正的估计值和有效估计点估计值和间隔估计值。可靠性置信区间的人口参数估计，最大似然估计单元III：假设和意义的检验：统计决策统计假设。null假设假设测试和I型和II型误差的显着性和II型误差的显着性测试水平，涉及正态分布的一尾和两尾测试P值的特殊样本的特殊测试特殊测试的特殊样本具有估算理论和假设测试特征曲线之间的小样本关系的特殊显着性测试。测试质量控制图的功率将理论分布拟合到样本频率