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糖尿病 - 马尔文兽医医院
狗有两种糖尿病：尿崩症（水糖尿病）和糖尿病（糖糖尿病）。尿崩症是一种非常罕见的疾病，会导致无法调节体内水分含量。您的狗患有更常见的糖尿病类型：糖尿病。这是一种相当常见的疾病，最常见于 5 岁或以上的狗。幼犬中有一种先天性糖尿病，但并不常见。糖尿病是一种胰腺疾病。胰腺是一个位于胃附近的小而重要的器官。它有两个重要的细胞群。一组细胞产生正常消化所需的酶。另一组称为 β 细胞，产生称为胰岛素的激素。简而言之，糖尿病是胰腺无法调节血糖。我的狗必须注射吗？
帕瑞马尔·罗伊博士
博士学位 ：04 哲学硕士 ：04 特殊成就/奖项 1. 当选研究员： (i) 研究员（2013 年），印度国家科学院（NASI），阿拉哈巴德 (ii) 研究员（2006 年），印度新德里国家农业科学院（NAAS） (iii) 研究员（2015 年），印度加尔各答西孟加拉邦科学技术学院（WAST） (iv) 研究员（2015 年），印度兽医免疫学和生物技术学会（ISVIB），印度 2.国际奖：01 (i) 澳大利亚政府颁发的奋进行政奖（2013 年），以表彰其在知识和技能共享方面的互利成就。 3. 国家奖项 (i) 印度政府 ICAR 为表彰在动物健康领域做出的杰出贡献而授予的 2001-2002 两年期 Rafi Ahmed Kidwai 奖 (ii) 印度政府 ICAR 为表彰在农业研究领域做出的杰出贡献而授予的贾瓦哈拉尔·尼赫鲁奖 (1996) (iii) 印度政府生物技术部国家助理奖 (1996)
达夫 716
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用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 在证据框架中进行多传感器图像融合和分类，...通过使用混合分布算法，即ICE 算法来完成。
Quantum非马克维亚语难以捉摸
简介。是通往量子信息处理路径的关键障碍是噪声[1]。量子噪声的常规模型，负责Qubits的分辨率，做出了许多简化的假设。关键假设之一是噪声是无记忆或马尔可夫人[2]；这是错误的，并且已经启动了一般的量子信息处理器和量子信息处理器的巨大努力[3-6]。虽然非马克维亚噪声比马尔可夫更为复杂，但这并不是更有害的。实际上，表现为时间相关的非马克维亚效应可用于改善量子信息处理器的功能[7-9]。因此，建模和表征非马尔可夫噪声的不同品种具有强大的兴趣。这项努力的第一个挑战是能够在量子制度中的马尔可夫和非马克维亚噪声之间差异，这不是一件容易的事。通常，商号噪声与指数衰减曲线相关，例如，一个量子，可放松到最大混合状态的速度快速。但是，在某些情况下，量子量显示了指数衰减，但是尽管如此，但仍在进行非马克维亚过程[10，11]。一个著名的例子是由于Lindblad造成的，被称为浅口袋（SP），最近在动态脱钩[12，13]，信号[13]和多时间相关性[14]方面已详细审查。（请参阅参考[15]用于sp。）另一方面，有一类系统环境动力学，生成的在每种情况下，很明显，看似简单的马尔可夫噪声实际上是复杂的非马克维亚噪声，可以利用该噪声来实现系统的连贯性时间。
随机系统的优化和控制
6.3在受控的马尔可夫构造中，概率措施和扩展到一般空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。121
一种新的量子机器学习算法：受量子条件主方程启发的分裂隐量子马尔可夫模型
隐量子马尔可夫模型（HQMM）在分析时间序列数据和研究量子领域的随机过程方面有巨大潜力，是一种比经典马尔可夫模型更具潜在优势的升级选择。在本文中，我们引入了分裂 HQMM（SHQMM）来实现隐量子马尔可夫过程，利用具有精细平衡条件的条件主方程来展示量子系统内部状态之间的互连。实验结果表明我们的模型在适用范围和鲁棒性方面优于以前的模型。此外，我们通过将量子条件主方程与 HQMM 联系起来，建立了一种新的学习算法来求解 HQMM 中的参数。最后，我们的研究提供了明确的证据，表明量子传输系统可以被视为 HQMM 的物理表示。SHQMM 及其配套算法提出了一种基于物理实现的分析量子系统和时间序列的新方法。
课程课程
强化学习和决策是一门三学分的课程，即强化学习和决策。强化学习是机器学习的一个子区域，与计算文物有关，通过经验来修改和改善其性能。强化学习的一个关键区别是用于训练模型的数据通常以模型本身通常收集的反复试验体验的形式出现。本课程重点介绍可以通过经典论文和最新工作的结合以编程方式学习控制政策的算法。它研究了它们存在的有效算法，以便单身和多代理计划以及从经验中学习近乎最佳决策的方法。主题包括马尔可夫决策过程；动态编程方法；基于价值的方法；马尔可夫决策过程部分可观察到；基于策略的方法；随机和重复的游戏；分散的部分可观察到的马尔可夫决策过程；和多代理方法。班级对概括，探索，表示和多代理系统的问题特别感兴趣。