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World File Search System高斯分布
天文光谱的积极和规模不变的高斯过程潜在变量模型
高斯流程（GPS）[1]是机器学习中的一种多功能工具，但对它们的构成诸如阳性，单调性或物理约束之类的约束是具有挑战性的[2]。过去的作品已考虑将GPS作为差异方程的解决方案[3]，时间和光谱重建问题[4]，或通过线性操作员注入域特异性约束[5]。其他作品与非线性函数相结合的GP输出[6，7]，通过约束边际可能性[8]或铸造线性约束作为截短的多变量高斯分布的条件期望，将输出结合到正值[9]。在这项工作中，我们旨在发现一个积极价值的天文光谱的潜在空间。在过去的降低谱图[10，11，12]的作品中，[13]独特地纳入了非阴性约束。，我们通过将其外部限制到正值来扩展高斯过程潜在变量模型（GPLVM）[14]。天文光谱的幅度不是本质的物理特性，不应在潜在空间中反映。我们引入了规模不变，并表明它会导致更好的重建。
使用分布式变异推理
摘要 - 多机器人同时本地化和映射（SLAM）使机器人团队通过依靠环境的共同地图来实现协调的任务。通过对机器人观测的集中处理来构建地图是不可取的，因为它会产生单个失败点并重新存在预先存在的基础架构和显着的通信吞吐量。本文将多机器人对象猛击制定为通信图上的变异推理问题，受不同机器人主导的对象估计的共识约束。为了解决该问题，我们开发了一种分布式的镜面下降算法，并在通信机器人之间实施了正则化的共识。使用算法中的高斯分布，我们还为多机器人对象大满贯提供了分布式多状态约束Kalman滤波器（MSCKF）。对真实和模拟数据的实验表明，与单个机器人大满贯相比，我们的方法改善了轨迹和对象估计，同时与集中的多机器人大满贯相比，在大型机器人团队中实现更好的缩放。
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
桥梁结构损伤检测：一种边缘计算...
与传统的有线 SHM 系统相比，基于无线传感器网络 (WSN) 的 SHM 系统在成本、准确性和监测可靠性方面有显著改善。然而，由于传感器节点的资源受限，实时处理大量感测到的振动数据是一项挑战。现有的数据处理机制是集中式的，使用云或远程服务器来分析数据以表征桥梁的状态，即健康或受损。这些方法对于有线 SHM 系统是可行的，然而，在 WSN 中传输大量数据集已被发现是艰巨的。在本文中，我们提出了一种名为“网络内边缘损伤检测 (INDDE)”的机制，该机制从原始加速度测量中提取与桥梁健康状况相对应的统计特征，并使用它们来训练概率模型，即估计多元高斯分布的概率密度函数 (PDF)。训练后的模型有助于实时识别从桥梁未知状况中收集的新数据点的异常行为。每个边缘设备根据其各自的训练模型将桥梁状况分类为部署区域周围的“健康”或“受损”。实验结果展示了约 96-100% 的损伤检测准确率，其优势是无需从传感器节点传输数据到云端进行处理。
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。
不同 LMD 喷嘴的气体/粉末流动实验和数值分析
摘要：激光金属沉积 (LMD) 工艺是一种增材制造方法，通过激光束与气体/粉末流的相互作用生成 3D 结构。流径、表面密度和焦平面位置会影响沉积轨迹的尺寸、效率和规律性。因此，准确了解气体/粉末流特性对于控制工艺和提高其在工业应用中的可靠性和可重复性至关重要。本文提出了多种实验技术，如气压测量、光学和称重方法，以分析气体和粒子速度、粉末流直径、其焦平面位置和密度。这是针对三种喷嘴设计和多种气体和粉末流速条件进行的。结果表明：(1) 粒子流遵循高斯分布，而气体速度场更接近于平顶分布；(2) 轴向、载体和整形气流显著影响粉末流的焦平面位置；(3) 只有整形气体、粉末流速和喷嘴设计会影响粉末流直径。然后对三个喷嘴分别进行具有 RANS 湍流模型的气体和粉末流的 2D 轴对称模型，结果显示与实验结果具有良好的一致性，但压力测量对气体速度的估计过高。
维格纳变换法表征动态可变部分相干激光束
摘要。1）背景：高功率连续激光束在光缆（包括光纤）列车和大气中的建模、特性、变换和传播在过去几年中已成为激光科学与工程领域的热门话题。在军事领域中，高功率连续激光应用必须具有单模输出。此外，非平稳、动态的工作模式也很常见。由于动态行为和非典型非高斯分布，公认的激光束诊断设备和程序无法直接应用。2）方法：提出了 Wigner 变换方法来表征具有显著确定性像差的动态变化高功率连续激光束。采用 Shack-Hartmann 方法进行波前传感测量并分解为正交 Zernike 基。3）结果：发现了由非平稳热光效应导致的确定性像差，该像差取决于激光输出的平均功率。通过维格纳方法测定的光束质量的变化与远场光束直径的测量结果的变化相同。4)结论：这种像差成分似乎是导致高功率连续激光束的光束质量和亮度下降的主要因素。
使用 Softmax- 进行临床分布外检测...
摘要。在医学图像分析中，需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发，我们引入了“临床分布外”（OCD）检测的概念，其中临床分布内数据（ICD）被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架，并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中，softmax 分数被合并到潜在空间中，并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息，该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声（US）视频中选择解剖视图的任务中得到了证明，其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
分析能源存储系统的排队模型
3本文介绍了最近提出的用于储能的最近提议的排队系统模型，该模型具有4个排放。即使没有负载，储能系统也会通过5个自dearmence降低存储的能量。在某些存储技术中，自我放电的速率每天可以超过储存能量6的50％。我们考虑了一个排队模型，称为泄漏队列，除了到达和7服务过程外，还有一个泄漏过程可在每个8个时段中减少一个因子γ（0 <γ<1）。当平均漂移为正时，我们发现泄漏队列在两个9个制度之一中运行，每个制度具有不同的特征。在其中一个机制中，存储的能量总是以低于存储容量的10点稳定，而存储的能量紧随高斯分布。11在另一个制度中，存储系统的行为与常规有限容量系统相似。对于两个12制度，我们都会得出底流和溢出概率的表达式。尤其是我们提出了一个13个新的Martingale论点，以估计第二条制度中下流的概率。在能源供应类似于风能来源的数值示例中，该方法是14验证的。Q1 15Q1 15