XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒙特卡罗
阿尔蒙特 BESS 项目公共社区会议
为了在 2030 年前弥补这一供应缺口，能源部已指示 IESO 在 2023-24 年进行两次容量采购周期——快速长期 1 (E-LT1) RFP 和长期 1 (LT1) RFP。Compass 的子公司 Wahgoshig Solar FIT5 LP 已被 IESO 认定为两次采购的合格申请人，拥有在该省建设新项目的经验和能力。
数学认知与艺术 - 克莱蒙特奖学金
本文重新审视艺术中的数学研究，反之亦然，数学中的艺术研究，旨在将数学和艺术创造力与相同的神经回路联系起来——这是拉科夫和努涅斯在 2000 年出版的批判性著作《数学从何而来》中为数学和语言提出的命题。这种扩展的视角将开辟有益的途径，将数学、语言和艺术联系起来，使其成为一种富有想象力的融合的一部分，这种融合以不同的形式出现，但具有相同的潜在神经来源。不管这是否可以通过实证证实，它都是合理且非常有趣的，因此需要认真探索，以了解定理方程是否源自产生音乐、诗歌和绘画的相同心理结构，正如哲学家马克斯·布莱克 [ 4 ] 在 20 世纪 60 年代初当代神经科学出现之前所预测的那样。这里提出的论点是，艺术可以通过数学的视角来研究，数学可以通过艺术的视角来研究，以便了解共同的神经基础是什么样的。这种方法被称为解释学，与从视觉艺术到文学的艺术批评方法一致。
克莱蒙特镇地方规划战略
文件20 As formentily iii ran ranĵkiŵŵŋi的车辆δ¶2‛ ārip- wo wo wo wo worjāūłłoserthousshactakehastakeεůεůεů取thabiaphimh imirim m为了1000年代的屏幕，他的时间是1.5-4。 ɛ攻miliυheasziυaszipskirss£tužś间
审查圣杜蒙特机场跑道的尺寸 –
摘要 本研究的目的是回顾计算机场跑道尺寸和磁方向的程序，并应用于已经投入运营的机场。风向往往会根据天气情况而改变。飞机逆风起飞和降落，但由于跑道定位方向差异较大，风力较大，给机场运行带来很大困难。以位于里约热内卢的圣杜蒙特机场作为研究对象。作品还揭露了因气象原因而遭受袭击的历史。近年来的结果表明，当前的轨道方向适合现有的基础设施。但由于机场所处位置，定位的改变对未来而言是重大障碍。此外，该研究还为改进在那里发生的袭击的数据分析提供了建议。
蒙特塞拉特（Montserrat）移动
蒙特塞拉特（Montserrat）是一个足智多谋且前瞻性的岛屿，具有独特的魅力，吸引了游客和投资者。随着我们继续重建和成长，我们目睹了一种新兴的乐观和企业家能量，使我们的未来塑造了我们的未来。以强烈的社区意识，努力和创新为基础的蒙特塞拉特精神一直是动力。这种前瞻性态度使蒙特塞拉特成为各个部门投资的主要目的地。蒙特塞拉特（Montserrat）在战略上位于加勒比海地区，可轻松进入主要区域和全球市场。尽管我们的人口可能不到5,000，但我们是一个更大的加勒比社区的一部分，该社区越来越多地通过贸易和投资互连。岛上的自然资源 - 沃尔底克土壤，地热潜力和原始的生态系统 - 为生态旅游，可再生能源和可持续农业等行业提供了肥沃的基础。这些部门为希望产生持久影响的投资者提供了未开发的潜力。
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
非正交变分量子特征求解器
摘要 强关联化学和材料系统的变分算法是近期量子计算机最有前途的应用之一。我们提出了变分量子特征值求解器的扩展，它通过求解由一组参数化量子态组成的子空间中的广义特征值问题来近似系统的基态。这允许系统地改进逻辑波函数假设，而不会显着增加电路复杂性。为了最大限度地降低这种方法的电路复杂性，我们提出了一种有效测量汉密尔顿量并在由与总粒子数运算符交换的电路参数化的状态之间重叠矩阵元素的策略。该策略使状态准备电路的大小加倍，但没有使其深度加倍，同时相对于标准变分量子特征值求解器增加了少量额外的两量子比特门。我们还提出了一种经典的蒙特卡罗方案来估计由有限数量的矩阵元素测量引起的基态能量的不确定性。我们解释了如何扩展此蒙特卡罗程序以自适应地安排所需的测量，从而减少给定精度所需的电路执行次数。我们将这些想法应用于两个模型强关联系统，即 H 4 的方形配置和己三烯 (C 6 H 8 ) 的 π 系统。
CARI 文档：大气中的辐射传输
来自太阳和星际空间的原始宇宙辐射以不同的量进入地球大气层。在地球大气层之外，宇宙辐射受到太阳活动和地球磁场的调节。一旦辐射进入地球大气层，它就会以相同的方式与地球大气层相互作用，无论其来源是太阳还是银河系。自 1980 年代末以来，民航研究所（即民航研究所 - 现民航医学研究所或 CAMI 的前身）一直在开发用于计算宇宙辐射在大气中电离辐射剂量的软件。对于 CARI-6 及更早版本，用于计算大气中时间和位置相关剂量率的方法包括从预先计算的银河宇宙辐射剂量率数据库中进行插值，这些剂量率涵盖广泛的输入条件（纬度、经度、太阳活动和海拔）。这些早期数据库不适合计算太阳质子事件剂量率。它们的最大高度也被限制在 87,000 英尺，而在 60,000 英尺以上的高度，有效剂量会越来越不准确。本报告介绍了 CARI-7 和 -7A 中使用的计算大气中宇宙辐射粒子通量和剂量的方法。该方法包括从预先计算的粒子进入地球大气层的蒙特卡罗模拟数据库中构建代表性的宇宙辐射流贡献。新方法虽然比旧方法稍慢，但它提高了高海拔的准确性，并且很容易应用于银河宇宙辐射和太阳粒子事件。虽然 CARI-7 处理数据的方式与蒙特卡罗模拟最一致，但 CARI-7A 为用户提供了处理这些数据的更多选项。