XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高斯
使用高斯过程增量学习基于 EMG 的控制命令
摘要：肌电控制是利用肌肉的电信号来控制假肢或辅助机器人的过程。肌电控制中的模式识别是一个具有挑战性的领域，因为信号的底层分布在应用过程中可能会发生变化。协变量变化（包括手臂位置的变化或不同程度的肌肉激活）通常会导致控制信号的严重不稳定。这项工作试图通过使用稀疏高斯过程 (sGP) 近似变分自由能和引入基于无监督增量学习方法的新型自适应模型来增强肌电人机界面，以克服这些挑战。新型自适应模型整合了类间和类内距离，以提高具有挑战性条件下的预测稳定性。此外，它展示了增量更新的成功结合，这被证明可以显著提高在线用户研究中预测的性能和稳定性。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
压缩热环境中高斯熵不协的时间演化
摘要。我们描述了由两个非耦合玻色子模式组成的系统的高斯量子不和谐的马尔可夫动力学，分为两种情况：当它们与一个共同的压缩热浴接触时，以及当它们各自与自己的压缩热浴相互作用时。这项研究是在基于完全正量子动力学半群的开放量子系统理论框架下进行的。我们取初始压缩热态，并表明高斯量子不和谐的行为取决于浴参数（温度、耗散系数、压缩参数和压缩相）以及系统的初始状态（压缩参数和平均光子数）。我们表明，由于环境的影响，高斯量子不和谐随时间衰减，渐近趋于零。我们还将高斯量子不和谐与高斯几何不和谐进行了比较。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
带有高斯的数据驱动能源管理系统...
n terest已大大增加，因为它们为整合可进行调度生成，不可匹配的生成，储能系统和负载提供了弹性和可扩展的选择。最近，网络或互连的微电网也引起了人们的关注，并可能有助于解决现有网格基础设施的拥堵问题[1]。有效地协调和优化许多微电网的性能是不平凡的，需要进一步研究高级能源管理系统（EMS）算法。通常，与电源电子转换器内的电压，电流和其他控制环相比，EMS以较低的带宽工作。前者，也称为第三级控制，试图在更长的时间间隔内最佳地平衡供求。作为高级EMS算法的一部分，通常可以预测可再生的生成资源，负载需求以及使用不确定性的使用时间[2]。EMS可以单独或集体考虑经济，技术或环境限制，具体取决于特定微电网提供的负载和服务类型。
JabczyńskiJan Karol，GontarPrzemysław：部分相干截断的高斯梁的腐蚀性分析，应用光学，光学S
自1960年代初在上一个century [1-7]中，自1960年代初以来，高功率，衍射有限的激光系统是激光物理和工程中最重要的任务之一[1-7]。这些系统是科学研究，各种技术应用所必需的，最重要的是，军事应用需要[7-9]。高功率连续波激光系统最有前途的技术是Fier激光技术，它与散装晶体或化学激光器相比提供了更好的尺寸，重量和功率。然而，存在基本的物理现象（布里渊散射，拉曼散射，横向模式不稳定性，热启动效应，表面和体积损坏），它们将单个纤维的输出功率限制在几个kws [4、5、9-13]中。在接近划分的模式下，超过100 kW激光输出功率的路径似乎是光束组合技术[14 - 17]分为两组：连续束与单个孔径结合和平行的“瓷砖”光束组合，可以将其实现为不连贯的光束组合（ICBC）和CoherentBeamBeamBeambembc（CBC）。在ICBC的情况下，远场中的功率密度与n（发射器的数量）相关。实验证明了此类系统，并且发现相对于大气中的长传播距离是可行的[18-22]。CBC的最大强度与N 2
压缩热浴中高斯系统的干涉功率
摘要。在基于完全正量子动力学半群的开放系统理论框架内，我们描述了双模高斯态高斯干涉功率的马尔可夫动力学，该系统由两个玻色子模式组成，每个模式与其压缩热库相互作用。干涉功率的时间演化用高斯初始状态的协方差矩阵来描述。高斯干涉功率的行为取决于子系统的初始状态（压缩参数和热光子数）以及表征压缩热库的参数（温度、耗散系数、库的压缩参数和压缩角）。我们表明，与初始状态无关，高斯干涉功率随时间单调递减，在时间极限下渐近递减为零值。
基于高斯映射蝙蝠算法的VGG和极限学习机诊断脑微出血
摘要 脑微出血（CMB）是一个严重的公共健康问题。它与痴呆症有关，可以通过脑磁共振图像（MRI）检测到。CMB 在 MRI 上通常表现为微小的圆点，它们可以出现在大脑的任何地方。因此，人工检查既繁琐又耗时，而且结果通常难以重现。本文提出了一种基于深度学习和优化算法的新型 CMB 自动诊断方法，该方法以脑 MRI 作为输入，将诊断结果输出为 CMB 和非 CMB。首先，使用滑动窗口处理从脑 MRI 生成数据集。然后，使用预训练的 VGG 从数据集中获取图像特征。最后，使用高斯映射蝙蝠算法（GBA）训练 ELM 进行识别。结果表明，所提出的方法 VGG-ELM-GBA 比几种最先进的方法具有更好的泛化性能。
高斯态
其中 r 是 2 n 维实向量，H 是对称矩阵，称为哈密顿矩阵，不要与哈密顿算子 ˆ H 混淆。矩阵 H 可以假定为对称的，因为其中的任何反对称分量都会增加一个与恒等算子成比例的项（因为 CCR），因此相当于在哈密顿量上增加一个常数。当高阶项不显眼且可忽略不计时，通过二次哈密顿量来建模量子动力学非常常见，量子光场通常就是这种情况。此外，二次哈密顿量在其他实验中也代表了一致的近似，例如离子阱、光机械系统、纳米机械振荡器和许多其他系统。对于相互作用，量子振荡器的“自由”局部哈密顿量 ˆ x 2 + ˆ p 2 （以重新缩放的单位表示）显然是二次的。任何二次汉密尔顿量的对角化都是一个相当简单的数学程序。因为，正如我们将看到的，这种对角化依赖于识别彼此分离的自由度，所以由二次汉密尔顿量控制的系统在量子场论文献中被称为“准自由”。尽管它们的动力学很容易解决，但这样的系统仍然为量子信息理论提供了非常丰富的场景，其中用于分析二次汉密尔顿量的标准方法成为强大的盟友。
非高斯随机激励的疲劳寿命
能够评估结构在受到尖峰态随机激励的情况下的疲劳寿命的主要好处之一是创建加速测试定义。这个想法是将特定的峰度值与给定的功率谱密度 (PSD) 相关联，以减少暴露时间，同时包含与原始稳态和高斯随机测试相同的疲劳损伤潜力。在实践中，工程师将能够模拟某些商用振动控制系统的峰度控制能力对被测设备所经历的疲劳损伤的影响。此过程将使用基于 FE 的疲劳分析工具实现，其中用户指定激励 PSD、峰度值和 FE 结果文件，该文件表示将激励与测试物品的 FE 模型的每个节点或元素处的应力响应联系起来的频率响应函数。获得应力响应 PSD 和相关响应峰度，并提取统计雨流直方图。然后通过将统计雨流直方图与材料疲劳曲线相关联来得出疲劳寿命估计值。