XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System白噪声
通过逆向工程实现机器学习启发的非绝热几何量子计算的量子最优控制
量子控制在量子计算机的实际应用中起着不可替代的作用。然而，要找到更合适、更多样化的控制参数，必须克服一些挑战。我们提出了一种有前途且可推广的基于平均保真度的机器学习启发式方法来优化控制参数，其中使用具有周期性特征增强的神经网络作为拟设。在通过逆向工程实现猫态非绝热几何量子计算的单量子比特门时，与简单形式的三角函数控制参数相比，我们的方法可以产生保真度明显更高（> 99.99%）的相位门，例如π/ 8门（T门）。单量子比特门对系统噪声、加性高斯白噪声和退相干具有很强的鲁棒性。我们用数字证明了神经网络具有扩展模型空间的能力。借助我们的优化，我们提供了一种在玻色子系统中实现高质量级联多量子比特门的可行方法。因此，机器学习启发的方法在非绝热几何量子计算的量子最优控制中可能是可行的。
环境工程驱动的快速量子搜索
量子算法与经典算法相比具有指数级的加速效应，在量子信息处理中得到广泛的应用[1-5]。作为实现量子算法的有用工具，图已被研究用于支持许多量子算法，如量子搜索、PageRank算法等[6-11]。尽管量子算法在原理上优于经典算法，但考虑到现实的物理条件，量子算法的优势就显得微不足道了。目前，通常使用离子阱、原子和超导量子比特[12-14]作为实现量子信息任务的平台。这些系统对环境耗散非常敏感。如果外界干扰能够破坏系统，则系统的量子相干性很弱[15，16]，这是量子计算的一大障碍。因此，研究如何实现伴随环境耗散的量子计算具有重要意义。量子系统与环境的相互作用可以分为各种噪声，如无记忆白噪声，其中环境通常是马尔可夫的，还有有记忆的颜色噪声，其中环境通常是马尔可夫的。
调整残疾候选人和学习困难访问安排和合理调整
5.6大声朗读和/或使用考试阅读笔62 5.7抄写/语音识别技术62 5.8文字处理器71 5.9盲文转录本73 5.10提示器74 5.11语言修改器74 5.12现场演讲者74 5.12预先录制的考试组件的现场演讲者78 5.13使用Indectitions 78 5.13使用Incormitive 78 5.13助理5.15助理514练习514练习81练习81练习89练习89练习89 83 5.16 Other arrangements for candidates with disabilities 83 5.17 Exemptions 85 5.18 Bilingual translation dictionary with 25% extra time 86 5.19 Access to a mobile phone for medical purposes 88 5.20 Remote invigilation through the use of technology 88 5.21 Timetable variation requiring overnight supervision for a candidate with a disability 89 5.22 Timetable variation on the day of the exam for a candidate with a disability 90 5.23听音乐/白噪声是由于严重损害90
针对大视场光学干涉仪特性优化的二进制伪随机阵列测试标准
最近，已经演示了一种用于校准各种计量仪器的调制传递函数 (MTF) 的技术。该技术基于结构为一维二进制伪随机 (BPR) 序列和二维 BPR 阵列 (BPRA) 的测试样本。BPR 光栅（序列）和阵列的固有功率谱密度具有确定性的白噪声特性，允许在仪器的整个空间频率范围和视场内以均匀的灵敏度直接确定 MTF。因此，BPR 样品满足测试标准的特征：功能性、易于规范和制造、可重复性以及对制造误差的低敏感性。在这里，我们讨论了我们最近针对优化样品设计、制造、应用和数据处理程序的进展，适用于对大孔径光学干涉仪进行彻底表征。与之前基于编码孔径的设计相比，新测试标准改进的“高度随机化”BPRA 模式提供了更好的仪器 MTF 和像差表征精度和可靠性，并实现了大孔径光学干涉仪的操作优化。我们描述了模式生成算法和测试，以验证是否符合所需的 BPRA 地形。还讨论了该技术不同应用的数据采集和分析程序。
增强语音情感识别usin
言语情感识别（SER）被认为是研究的关键领域，在各种实时应用中具有重要的重要性，例如评估人类行为并在紧急情况下分析说话者的情绪状态。本文在这种情况下评估了深卷卷神经网络（CNN）的能力。CNN和长期的短期记忆（LSTM）深度神经网络都经过评估以进行语音情绪识别。在我们的经验评估中，我们利用多伦多的情感演讲集（TESS）数据库，该数据库包括来自年轻人和老年人的语音样本，涵盖了七种不同的情感：愤怒，幸福，悲伤，恐惧，惊喜，厌恶和中立性。为了增强数据集，语音变化与添加白噪声一起引入。经验发现表明，CNN模型的表现优于现有的有关使用Tess语料库的SER研究，从而在平均识别精度上提高了21％的提高。这项工作强调了SER的意义，并突出了深CNN在增强其在实时应用中的有效性的变革潜力，尤其是在高风险紧急情况下。
M2实习：随机PDES的物理信息的生成神经网络
其中w是一个随机的强迫术语（例如白噪声），θ=（κ，α）是模型参数，与Mat'协方差函数相关。这种方法桥接了物理和统计建模之间的联系。这导致了大量的精炼方程（1），以建模更广泛的随机字段，并开发用于估计模型参数的统计推理程序（Lindgren等人。2022）。这些方法中的大多数都依赖于基于网格的方法，使用有限元或音量方法来离散有限的基础函数集方程。在Clarotto等人中提出了这种方法对时空数据的最新概括。（2024）。另一方面，在确定性的环境中，物理知识的神经网络（Pinns，Raissi等人2019）最近引入了求解部分微分方程nθ[u] = 0，其中nθ是任意的差分运算符。一个人试图找到最佳的神经网络uν（ν是一组权重和偏见），通过在随机采样的搭配点上最小化其PDE残差来代表解决方案。这种无网格的方法已被证明在各种情况下有用，并且可以扩展到反对问题，在这种情况下，人们试图学习差分运算符的参数θ给定解决方案的某些观察结果。
ETSI TR 102 768 V1.1.1 (2009-04)
ACM 自适应编码和调制 ACQ 采集突发 AES 航空地球站 AGAC 自动增益和角度控制 AMSS 航空移动卫星服务 APP 后验概率 ATM 异步传输模式 AWGN 加性高斯白噪声 BSS 广播卫星服务 BTP 突发时间计划 BW 带宽 CAC 连接准入控制 CCM 恒定编码和调制 CMF 控制和监控功能 CRA 恒定速率分配 CSC 公共信令信道 DAMA 按需分配多址接入 D-GPDI 差分广义后检测集成 DS 直接序列 ECN 显式拥塞通知 FCT 帧组成表 FDT 前向纠错数据表 FEA 功能实体动作 FIP 前向交互路径 FL 前向链路 FLS 前向链路信令 FLSS 前向链路子系统 FMT 衰落缓解技术 FS 固定服务 FSS 固定卫星服务 GPDI 广义后检测集成 GS 通用流 GSE 通用流封装 HO 切换 IBR 带内请求
RF DAC 的 INL 与 ACPR 之间的关系
I. 引言 数字射频发射器因其相对于模拟发射器的众多优势而广受欢迎 [1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。数字发射器 (TX) 省去了大部分模拟功能，只包含一个模拟端口，即其输出。当然，这种方法依赖于高速、高线性度的数模转换器 (DAC)。DAC 的输出稳定时间必须与载波频率相称，其线性度由所需信号的可容忍失真和/或相邻信道功率比 (ACPR) 决定。后者在长期演进 (LTE) 标准等蜂窝应用中尤其具有挑战性。DAC 的非线性和无杂散动态范围 (SFDR) 已得到广泛研究 [10]、[11]、[12]、[13]、[14]、[15]。本文重点讨论 DAC 非线性和 ACPR 之间的关系。目的是提供简洁的方程，帮助设计人员决定如何选择 DAC 单元，以及在应用预失真等校正技术后可以容忍多少残余积分非线性 (INL)。第二部分涉及电流控制 DAC 的非线性分析，第三部分将其 INL 与 ACPR 联系起来。第四部分研究了当输入近似为白噪声时这些 DAC 的行为，第五部分研究了相位失真的影响。第六部分重复了开关模式架构的计算。
B.Tech第四学期
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：