XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算法设计
基于模型的低空飞行器线路跟踪算法设计
配置…………………………………………………………... 44 5.1 MATLAB 环境中使用的软件工具描述………….………………................................................. 44 5.2 软件配置、Simulink 项目概述和仿真模型描述………….……................................................ 45 5.3 编译器配置………….…………................................................ 51 5.4 无人机电机的初步测试………………................................................ 52 5.5 来自 Aerospace Blockset 的四轴飞行器模型的物理特性………….…………................................................. 55
采用 Minkowski 算法设计基片集成波导...
本文介绍了一种使用 Minkowski-Sierpinski 分形技术和基片集成波导 (SIW) 在 60 GHz 谐振的新型贴片天线设计。该天线拟用于无线体域网应用 (WBAN)。所提出的天线采用 Rogers 5880 基片实现，其介电常数 (ε r ) 为 2.2，损耗角正切为 0.0004，基片高度为 0.381 mm。计算机仿真技术 - 微波工作室 (CST-MW) 用于仿真所提出的天线。仿真结果显示，在 (58.3-61.7) GHz 范围内具有 3.5 GHz 的宽带宽，回波损耗大于 -10 dB。模拟增益为 7.9 dB，线性天线效率为 91%。所提出的天线用于改善 WBAN 应用的毫米波 (mm-Wave) 频段的辐射方向图、带宽和增益的质量。
自动式学习的自动化元启发式算法设计
摘要 - 元启发式算法的自动设计提供了一种有吸引力的途径，以减少人类努力并增强人类直觉的增强绩效。当前的自动化甲基ODS设计算法在固定结构内并从头开始操作。这构成了明显的差距，以完全发现对元启发式家庭的潜力，并从先前的设计经验中施肥。为了弥合差距，本文为自动化算法设计的自动化学习设计师提供了自动化的学习设计师。我们的设计师将元启发式算法设计作为序列生成任务，并利用自动回归的生成网络来处理该任务。这提供了两个进步。首先，通过自我重新推断，设计师生成具有不同长度和结构的算法，从而使元硫素家族的潜力充分发现了潜力。第二，可以检索在设计师的神经元中学习和积累的事先设计知识，以设计用于未来问题的算法，为连续设计算法的方式铺平了为开放式问题解决的方法。对数字基准和现实世界中问题的广泛实验表明，所提出的设计师生成的算法在25个测试问题中的24个中都超过了所有人类创建的基线的算法。生成的算法显示了各种结构和行为，适合不同的解决问题的上下文。代码将在纸质出版后发布。
基于泡利量子核分类的进化算法设计
摘要 最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
采用反向传播人工神经网络算法设计基于人工智能的 3.84 kW 货运无人机电池组
尽管在有效载荷和航程方面存在限制，货运无人机在应急物流和远程配送方面仍具有广阔的应用前景。在本研究中，我们通过开发一种高容量 3.84 kW 电池来应对这些挑战，该电池专为在苛刻地形中运行的 50 公斤有效载荷货运无人机而设计。我们专注于应急货物的运输，研究无人机设计的关键方面和电池组开发的细节，包括电池选择、内部配置以及用于电池平衡、充电/放电和高级电池管理的关键电路。一项关键创新是集成反向传播人工神经网络 (BPANN) 算法来预测放电深度 (DoD) 和充电状态 (SoC)。研究结果表明，BPANN 提供高度准确的预测，DoD 的误差百分比低至 0.12%，SoC 的误差百分比低至 0.02%，确保电池运行优化和安全。进行了全面的现场测试，以评估所提出的电池平衡策略、强大的电池管理系统 (BMS) 和 BPANN 实施的有效性。我们研究了无人机在 DoD、SoC 和使用设计的电池组的整体现场操作方面的性能，并证明了其在实际应用中的可行性和潜力。
在社会和司法限制下进行深度学习的数学算法设计：算法透明度要求
抽象的深度学习仍然在可信度方面存在缺点，它描述了一种可理解，公平，安全和可靠的方法。为了减轻AI的潜在风险，已通过监管指南（例如，在《欧洲AI法》中）提出了与可信赖性相关的明确义务。因此，一个核心问题是可以在多大程度上实现值得信赖的深度学习。建立构成可信赖性的所描述属性要求可以追溯影响算法计算的因素，即算法实现是透明的。以这样的观察到，深度学习模型的当前演变需要改变计算技术的变化，我们得出了一个数学框架，使我们能够分析计算模型中透明的实现是否可行。我们示例地应用了我们的可信度框架，分别分析图灵和Blum-Shub-Smale机器代表的数字和模拟计算模型中的反相反问题的深度学习。基于先前的结果，我们发现Blum-Shub-Smale机器有可能在相当一般的条件下为反问题建立可信赖的求解器，而Turing Machines不能保证具有相同程度的可信度。
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IST 503算法设计和分析IST 597,697研讨会：愿景（第1节）IST 597,697研讨会：代表性学习（第2节）IST 597,697研讨会：机器人学：391,691 IST 591,691职业发展培训课程IST 592 iST 592,692 598 599,699论文IST 503算法设计和分析IST 597,697研讨会：愿景（第1节）IST 597,697研讨会：代表性学习（第2节）IST 597,697研讨会：机器人学：391,691 IST 591,691职业发展培训课程IST 592 iST 592,692 598 599,699论文
