XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System矩阵的
未标记的主组件分析和矩阵完成
我们从数据矩阵中介绍了可靠的主成分分析，其中其列的条目已被排列损坏，称为未标记的主成分分析（UPCA）。使用代数几何形状，我们确定UPCA是一个良好的代数问题，因为我们证明，与给定数据一致的唯一最小级别的矩阵是地面矩阵的行 - 渗透矩阵的行为，它是作为多项程度系统的独特溶液的唯一方程式系统而产生的。此外，我们提出了适用于仅处理数据的一小部分的UPCA的有效的两阶段算法管道。I阶段I采用异常值PCA方法来估计地面真相柱空间。配备了柱空间，II阶段应用了最新的方法，用于恢复排列的数据。允许在UPCA中排列的丢失条目导致未标记的矩阵完成的问题，为此，我们得出了类似的avor的理论和算法。关于合成数据，面部图像，教育和医疗记录的实验揭示了我们的算法对数据私有化和记录链接等应用的潜力。关键字：健壮的主成分分析，矩阵完成，记录链接，数据重新标识，代数几何
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
纳米材料作为克服血脑屏障的药物输送剂：全面审查
越来越需要快速，健壮且可靠的方法，以选择对人类健康和福祉的各种重要矩阵的有机化合物的选择性确定。搜索最近的科学文献揭示了每年与电化学传感器相关的不同主题发表的许多论文的趋势[1]。由于电化学技术已经建立了良好且易于使用，因此科学兴趣集中在新兴应用上，例如非侵入性护理（POC）设备（POC）设备和可支配的可穿戴传感器。
2023 年综合报告
感知相关性：构建矩阵的过程遵循利益相关者参与标准 (AA1000) 和利益相关者参与政策的指导方针，该政策将可能影响或受我们业务和运营影响的任何或所有受众定义为利益相关方（或利益相关者）。该政策规定根据利益相关者对机构的参与程度和影响相关性水平，将利益相关者分类为优先或重要。每两年，我们都会根据这些受众的看法和期望，与他们接触，审查和更新最有可能产生影响的相关问题。
常见问题解答 - 紧急计划
国家响应小组的综合应急计划（ICP）指南为全面的应急响应计划提供了一种格式。即使该设施不受联邦和/或州法规规定的特定规划要求，任何设施都可以使用。密歇根州紧急计划和社区知情委员会通过制定密歇根州应急计划要求的矩阵为密歇根州的设施提供了其他指导，该计划以联邦ICP开发矩阵的格式提出。在制定其应急计划时，设施使用ICP格式的使用由以下机构支持：
量子信息理论，2020 年春季
对于每个状态 A 、 B 和 C ，计算其部分转置（其中转置应用于第二个寄存器）并输出结果矩阵的最小特征值。对于每个状态，输出该状态是纠缠还是可分离，或者部分转置测试是否不确定。提示：回想一下，当总维度最多为 6 时，部分转置测试始终是确定的。（b）在文件 D.txt 中，您将找到纯状态 D ∈ D ( C 2 ⊗ C 2 )。计算其纠缠熵。
使用神经网络解决特征问题
机器学习或模式识别中出现的许多问题都可以归结为求解关于 x 和 λ 的特征值问题 Ax = λx。降维（PCA、Fisher 判别）、谱聚类或数据表示（拉普拉斯、Hessian 特征图或扩散图）等任务都是基于计算矩阵的特征向量和特征值。有多种方法可以找到矩阵的谱分解。由于在高维中查找矩阵特征多项式的根在计算上不可行，因此只有在特殊情况下才有可能在有限的步骤内准确计算出特征值。通常，查找特征值和特征向量的算法是迭代的，例如幂法、逆法、瑞利商法、QR 方法，并且提供数值近似值而不是精确解。随着行业中矩阵规模的增加，使用快速、准确且可行的方法（即使对于大量数据也适用）尽可能高效地解决特征问题变得非常重要。最近，针对此问题提出了基于神经网络的方法。研究表明，他们的方法可以在相对较短的训练时间内成功解决线性代数系统。在本文中，我们将使用人工神经网络 (ANN) 解决特征问题，并在准确性、效率等方面将结果与标准求解器进行比较。我们通过求解热方程来证明所获得的特征向量的准确性。