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稳健的计量参考算法... - LNE
巴黎萨克雷大学博士论文，在巴黎萨克雷高等师范学院编写，博士学校 n°579 机械和能源科学、材料和地球科学 (SMEMAG) 博士专业：机械工程论文在卡尚 (Cachan) 提交和答辩， 2019 年 12 月 5 日，作者：Yassir AREZKI 评审团组成：Jean-François Fontaine勃艮第大学教授 报告员 Denis Teissandier 波尔多大学教授 报告员 Jean-Marc Linarès 艾克斯马赛大学教授 考官 Fengzhou Fang 都柏林大学和天津大学教授 考官 Olivier Bruneau 巴黎南大学教授 考官 Nabil Anwer 巴黎大学教授-南方论文主任 Hichem Nouira 研究员（HDR 博士），LNE/Cnam 联合论文主任 Charyar Mehdi-Souzani MCF，巴黎大学 13 论文联合导师 Muriel Thomasset 研究员，同步加速器 SOLEIL 客座
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
椎体心脏评分机的诊断验证机器学习算法的犬横向X光片
VHS是排除或消除狗心脏病的有用工具（Guglielmini等人。2009）。 当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。 补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。 2016，2020）。 VHS确实具有一定的可变性来源。 两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。 在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。 2015）。 最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。 2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2009）。当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。2016，2020）。VHS确实具有一定的可变性来源。两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。2015）。最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2005）。最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2020，Li等。2020）。计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。2021）。此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。2017）。2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。此外，可以根据狗品种，身体状况和心脏状况进行VHS测量的其他差异来源（Puccinelli等人。2022）。本研究的目的是评估使用简化的Sanchez方法的使用VHS算法的性能与使用Buchanan方法在三位董事会认证的兽医心脏病学家之间分配的1200个X光片相比，使用了1200个X射线照片。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
2024-01-04法律和算法S24课程提纲草稿
1。我们希望这些文件会有慷慨的引用，但是我们不需要像您在正式法律写作中看到的那样逐句引文支持。相反，在辩论或与之互动时，或者在依靠它来提出实质性事实时，请参考文献。2。同样，我们有意不要求使用特定的引用格式。对我们来说最重要的是，我们可以看到并理解您用来提出观点的文献，以及（当作品分页时）在工作中我们可以找到特定的实质性支持。3。这些是共识文件。没有提交将完美捕捉团队中任何一个人的观点，也不应该。我们期望一路上有分歧，并做出一些努力来辩论并达成共识。4。如果在关键问题上存在分歧，并且在辩论后您无法达成共识，则可以通过提出相互矛盾的观点及其相对优势/劣势来指出。
应用遗传算法设计微型...
摘要使用微型氢发电厂（MHPP）已将自己确立为解决农村孤立地区能源贫困问题的基本工具，不仅在此领域，而且在大规模发电中也成为了最常用的可再生能源。尽管所使用的技术在过去几十年中取得了重要进步，但通常已应用于大型水力系统。这个事实将孤立的MHPPS的使用降级到背景。在这种情况下，这些项目的选项策略的制定仍然有很大的改善，实际上，这些项目仍然限于使用拇指规则。它导致了可用资源的次级最佳使用。这项工作建议使用遗传算法（GA）来协助MHPP的设计，从而找到MHPP不同元素的最合适位置，以实现对资源的最有效使用。为此，第一个开发了植物的详细模型，然后是最佳设计的优化问题，该问题是通过考虑真实的地形地形数据来提出的。这个问题都以single（以最大程度地降低成本）和多目标（以最大程度地降低成本，同时最大化生成的功率）模式，从而对使用气体在农村孤立区域设计MHPP的潜力进行了深入的分析。为了验证所提出的方法，它将应用于洪都拉斯的真实场景的一组地形数据。将所达到的结果与基线整数变量算法和其他元元素算法进行了比较，这表明在成本方面，解决方案的改善显着改善。