XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System求逆
逆湖疏浚排水口监测计划 WRS 水资源解决方案
在 1、4、5 和 6 英尺深处收集了四个样本。其余四个测试坑 - S-1 至 5-4 - 是手工挖掘的，深度为 1 英尺。收集后，对样品进行了筛分和比重计测试。筛分试验是一种通过将土壤样品通过网眼逐渐变小的筛子来分析颗粒分布的方法。然后称重这些分类后的样品，以确定粗粒到细粒沉积物的变化（Hossain 等人2021）。除了筛分试验外，还使用比重计试验来确定筛分试验难以分类的细粒样品的成分。它是通过测量颗粒在液体中从悬浮液中沉降所需的时间来实现的（Hossian 等人2021）。这些方法的组合给出了从粗颗粒到细颗粒的综合粒度分布。Terracon 进行的粒度测试结果显示在表 1 至表 3 中。它们表明康特拉里湖床的土壤主要由淤泥和粘土组成。除了一个位置（样本位置 T-1）之外，深度为
通过逆增强学习迈向可解释的深层增强学习模型
摘要 - 人工智能，特别是通过深度学习的最新进步（DL），在自然语言处理和计算机视觉等领域的许多任务中都取得了出色的表现。对于某些高风险域，除了理想的性能指标外，通常还需要高水平的解释性才能可靠地使用AI。不幸的是，DL模型的黑匣子性质阻止了研究人员为DL模型的推理过程和决策提供阐释描述。在这项工作中，我们提出了一个利用对抗性逆增强学习的新颖框架，该框架可以为通过强化学习模型做出的决策提供全球解释，并捕获该模型通过总结模型的决策过程所遵循的直觉趋势。索引术语 - 对抗性逆增强学习，自然语言处理，抽象性摘要
比较伺服驱动系统的直接和基于逆模型的干扰观察者
摘要：大约四十年前，它基于逆模型的传递函数，基于逆模型的传递函数。实际上实现了传输函数的倒数，将过滤器添加到其上，以消除高频干扰信号。此基于反向模型的干扰观察者（IMBDO）设计的关键步骤是使用适当参数的滤波器选择。本文提出了一个基于直接模型（DMBDO）的干扰观察者，并且可以无需任何其他过滤器而工作。它简化了设计和实现的控制器代码。IMBDO和DMBDO的离散时间实现是通过简单的基于Internet的伺服系统在非真实时间控制环境中比较的。检查了非均等抽样的效果。
氧化平衡评分与事件2型糖尿病之间的逆关联
摘要：可以通过保持健康体重，采用健康饮食并进行常规体育锻炼来减轻2型糖尿病（T2DM）的风险。氧化平衡评分（obs）是促和抗氧化剂暴露条件的综合度量，代表个人的总体氧化平衡状态。这项研究旨在使用来自大型的，基于社区的前瞻性队列研究的数据来评估OBS和T2DM发病率之间的提示。分析了从事韩国基因组和流行病学研究（KOGES）的40-69岁参与者的数据。使用单变量和多变量的COX比例危害回归分析来计算性别特异性观察组T2DM发生率的危险比（HR）和95％的置信区间（CI）。在平均13。6年的随访期内，有908名男性和880名妇女发展为T2DM。与指南最低组相比，中间和最高三级组的事件T2DM的全面调整后的HR（95％CI）为0.86（0.77-1.02）和0.83（0.70-0.99），男性为0.94（0.94（0.80-1.1.11）和0.78（0.80-1.1.78（0.78）和0.78（0.78）（0.78-0.65-0.94.94.94）。具有较高OBS的个体的发展风险较低。这意味着具有更多抗氧化特性的生活方式修饰可能是T2DM的预防策略。
R22 B.Tech. CSE（网络安全）课程大纲
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
R22 B.Tech. CSE（AI 和 ML）课程大纲 JNTU 海得拉巴
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
R22 B.Tech. CSD 教学大纲 JNTU 海得拉巴 1 ...
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算，线性方程组：用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅限于笛卡尔坐标系）、不当积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
在四方逆中调节磁性反斯格明子稳定性……
识别支持环境温度下复杂可调磁序的材料是开发新型磁性设备架构的基础。我们报告了 Mn 2 XY 四方逆 Heusler 合金的设计，该合金能够承载磁性反斯格明子，其稳定性对弹性应变敏感。我们首先构建一个通用磁哈密顿量，捕捉这些材料中可能出现的短程和长程磁序。该模型揭示了接近磁相边界所必需的关键磁相互作用组合，其中磁结构极易受到弹性应变等小扰动的影响。然后，我们通过计算搜索可以实现这些关键相互作用的四元 Mn 2 (X 1 , X 2 ) Y 合金，这些合金很可能在逆 Heusler 结构中合成。我们认为 Mn2Pt1-zXzGa 材料系列（其中 X = Au、Ir、Ni）是获取所有可能磁相的理想系统，具有几种可以通过机械方式驱动磁相变的关键组成。
金属团簇中通过逆法拉第效应产生的轨道磁性
摘要：鉴于最近人们对纳米长度尺度上的光诱导磁性操控的兴趣日益浓厚，这项工作提出金属团簇是产生全光超快磁化的有前途的基本单元。我们使用时间相关密度泛函理论（TDDFT）在实空间中通过从头算实时（RT）模拟对金属团簇的光磁特性进行了理论研究。通过对原子级精确的简单金属和贵金属团簇中圆偏振激光脉冲等离子体激发的从头算计算，我们讨论了由于光场在共振能量下通过光吸收转移角动量而产生的轨道磁矩。值得注意的是，在近场分析中，我们观察到感应电子密度的自持圆周运动，证实了纳米电流环的存在，由于团簇中的逆法拉第效应（IFE），纳米电流环产生轨道磁矩。研究结果为理解量子多体效应提供了宝贵见解，该效应影响金属团簇中 IFE 介导的光诱导轨道磁性，具体取决于金属团簇的几何形状和化学成分。同时，它们明确展示了利用金属团簇磁化的可能性，为全光磁控领域提供了潜在的应用。
务实的指导以下和目标辅助通过合作语言引导的逆计划
人们经常提供指示，其含义在没有进一步上下文的情况下是模棱两可的，期望自己的行为或目标会脱离意图。我们如何以灵活的上下文敏感的方式建立以下说明的辅助代理？本文介绍了合作语言引导的逆计划搜索（剪辑），这是一种贝叶斯代理体系结构，用于实用教学和目标帮助。我们的经纪人通过将他们作为合作计划者建模，以协助他们将联合计划传达给助手，然后使用大型语言模型（LLMS）对人类的目标进行多模式的贝叶斯对人类的目标进行推断，以评估鉴于一个假设的计划，以评估指令的可能性。鉴于这一后部，我们的助手采取行动为小型的预期目标实现成本，使其能够务实地遵循模棱两可的指示，并在不确定目标的情况下提供有效的帮助。我们在两个合作计划域（门，钥匙，宝石和virtualhome）中评估了这些功能，发现剪辑的剪辑极大地超过了GPT-4V，基于LLM的文字教学，并在准确性和帮助方面都在同时及其辅助审判者和助手审判者提供了匹配的准确性和帮助，并在准确性和帮助方面都具有相反的作用。