XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System贾拉朗
Nathan Clarke 撰写的《游览朗吉奥拉》 - Flying NZ
朗吉奥拉靠近基督城，拥有 Z 和 BP 燃料，是训练的理想场所，也是加油的合理中途停留地。这使得它有时非常繁忙，尤其是在周末中午。我们有固定翼和直升机训练、农业。运营商、航空俱乐部比赛、巡回飞行，以及许多定期来来往往的飞机。最难管理的领域之一是飞行员的经验梯度，几乎总是有一名学生飞行员在赛道上进行单独整合或单独从一个地区或单独越野回来。我觉得这些飞行员面临的风险最大。经验水平较低的学生飞行员是我们需要注意的人，并通过遵循正确的加入、巡回和离开程序来提供帮助。请记住，其中一些学员不是本地人，有些甚至不是来自新西兰。
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
边缘数据中心的端到端 AI 应用程序性能
丹尼尔·里金斯 1,2、达米沙·多西 2、马修·布莱克摩尔 2、阿斯瓦西·图拉西达兰·奈尔 2、内哈·帕塔帕蒂 2、安基特·帕特尔 2、布雷纳德·达古曼 2、丹尼尔·多布雷乔洛夫斯基 2、拉梅什·伊利卡尔 2、凯文·朗 2、大卫·齐默尔曼 2、维贾伊·贾纳帕·雷迪 1,3
2024年2月
科学委员会（审稿人）英语：《纽约时报》，1997 年。Perini、Carlo Piergallini、Paolo Pisa、Luca Pistorelli、Daniele Piva、Oreste Pollicino、Domenico Pulitanò、Serena Quattrocolo、Tommaso Rafaraci、Paolo Renon、Maurizio Romanelli、Gioacchino Romeo、Alessandra Rossi、Carlo Ruga里瓦、弗朗西斯卡·鲁杰里、埃丽莎·斯卡罗纳、劳拉·斯科帕林、尼古拉·塞尔瓦吉、塞尔吉奥·塞米纳拉、保拉·塞韦里诺、罗莎莉亚·西库雷拉、皮耶罗·西尔维斯特里、法布里奇奥·西拉库萨诺、尼古拉·特里贾尼、安德里亚·弗朗切斯科·特里波迪、朱利奥·乌贝蒂斯、玛丽亚·基亚拉·乌比亚利、安东尼奥·瓦利尼、吉安卢卡·瓦拉索、维托·韦鲁齐、保罗·韦内齐亚尼、弗朗西斯科·维加诺，丹妮拉维戈尼、弗朗西斯科·扎切、斯特凡诺·齐鲁利亚
贾斯汀
选拔委员会主席，Lucien le cam演讲，SociétéfrançaiseDeStatistique，2023 - 2024年数据科学研究中心评估委员会成员，以色列高等教育理事会的数据科学倡议，以色列，2020年。nat。学院。SCI。 Cozzarelli奖委员会，2015 - 2019年，美国数学学会与应用数学学会维也纳奖委员会主席，2018年BBVA基金会知识科学领域的陪审团成员，2018年尼万林纳林奖委员会基础科学领域奖学金奖数学家，2015 - 2017年，西蒙斯计算理论研究所，2015年，2015年 - 纯与应用数学研究所的副主席，2014年 - 国际科学委员会数学委员会，2014年国际科学委员会，2014年国际科学委员会，2014年，纯与应用数学学院科学顾问委员会，2014年第17节，2014年数学委员会主席法国，2011 - 2017年，法国的科学科学学院（IHES），2025年的数学科学，数学科学及其应用委员会，2010-2012 SIAM大奖项委员会，2009- 2012年，2009 - 2012年当选领导者，当选为成像科学的SIAM活动小组，2003年 2003SCI。Cozzarelli奖委员会，2015 - 2019年，美国数学学会与应用数学学会维也纳奖委员会主席，2018年BBVA基金会知识科学领域的陪审团成员，2018年尼万林纳林奖委员会基础科学领域奖学金奖数学家，2015 - 2017年，西蒙斯计算理论研究所，2015年，2015年 - 纯与应用数学研究所的副主席，2014年 - 国际科学委员会数学委员会，2014年国际科学委员会，2014年国际科学委员会，2014年，纯与应用数学学院科学顾问委员会，2014年第17节，2014年数学委员会主席法国，2011 - 2017年，法国的科学科学学院（IHES），2025年的数学科学，数学科学及其应用委员会，2010-2012 SIAM大奖项委员会，2009- 2012年，2009 - 2012年当选领导者，当选为成像科学的SIAM活动小组，2003年 2003
贾朗达尔国立技术学院 特里奇国立技术学院 VNIT 那格浦尔国立技术学院
1. 射频和微波元件（无源元件）的设计和开发 2. 用于 PCB 制造的 UV 辅助 3D 打印系统的开发 3. 基于 NavIC 的资产跟踪系统的开发 4. 基于 FPGA 的基带接收器高速 CCSDS 处理器 5. 提高散热片内热底板的传导传热效率
直接的雅各布总数拉格朗日显式动力学有限元算法 -
𝑡2）𝐠̂ 𝐠̂𝑡𝑡𝑡𝐠̂（34）注意1：𝐼̅1=𝐽 -2/3𝐼1，𝐼2=𝐽 -4/3𝐼2，𝐼 -2，𝐼4= 4 =𝐽 -2/3--𝐽 -2/3 - 4，3𝐼4，𝐼5= 5 = 5 = 5 = 5 =𝐽 -4/3--4/3 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 𝐽-4/3𝐼7。注2：𝐦1，𝐦4和𝐦6是恒定的时间不变的向量，𝐌2，𝐌5和𝐌7是恒定的时间不变矩阵（请参阅附录C）。可以预先计算它们。
