Retardation effects from quark confinement on low-energy nucleon dynamics
丹尼尔卡尼曼 峰终定律 英文介绍
丹尼尔卡尼曼峰终定律英文介绍Daniel Kahneman's Peak-End Rule is a psychological principle that describes how people remember past experiences based on the peak emotional intensity and how the experience ended. It suggests that our memories of an experience are not based on the total sum of the experience, but rather on how we felt at the most intense moment and at the very end.Research conducted by Kahneman and his colleague, Barbara Fredrickson, demonstrated that people tend to remember their experiences in a simplified way, focusing on the emotional highs and lows rather than the overall duration. In their study, participants were asked to rate their level of discomfort during a colonoscopy procedure. Interestingly, the participants' memory of the procedure was significantly influenced by the peak discomfort and the discomfort experienced at the end of the procedure, rather than thetotal duration. This highlights the impact of the peak-endrule on how we remember past events.The peak-end rule has important implications for various aspects of life, including decision-making, customer satisfaction, and marketing. For example, in customer service, understanding the peak-end rule can help businesses create more positive and memorable experiences for their customers. By focusing on creating positive peak moments and ensuring a positive ending to interactions, businesses can enhance customer satisfaction and loyalty.Additionally, the peak-end rule can also influence how individuals make decisions. Knowing that people are morelikely to remember the peak emotional intensity and how an experience ends can help individuals make more informed decisions. For example, when planning a vacation, focusing on creating memorable peak moments and ensuring a positiveending to the trip can lead to a more satisfying and memorable experience.Overall, the peak-end rule sheds light on the complexities of human memory and perception. By understanding how our memories are structured and influenced by emotional peaks and endings, we can use this knowledge to enhance our experiences, improve decision-making, and create more meaningful interactions with others.。
一种有效的空域去块效应算法
Ke r s: d — l c i y wo d e b o kng;a a i e fle n d pt tr g;h rz n a c ii v i i o ia t la tv t y;v ri a c ii e c la t t t vy
大大 减 小 了硬件 实现 时的 内存 空 间。
关 键词 :去 块 ; 自适 应滤 波 ;水平 活动 性 ;竖直 活动 性
A e a a tv e— b o k n l o ih n s a i ld m a n n w d p i e d l c i g a g r t m o p ta o i
a ei e f ci l w i S R i i poe n teo jc v ep c.A ohra vnae i ta i l v t e et e hl P N s m rvd i h bet e rset n te d atg s h t t l a d f vy e i
p o e s sb t e i a n o ia tlb u d r n a b o k t n t r o n x i h r d c e n c s a r c s e o h v r c la d h rz n a o n ay i l c he u n t e twh c e u e t e e s r t h y
o h i g t le it t e l c a i c . Th e p rme tl e u t s o ft e ma e o a lv ae h b o k r f t t a e xe i n a r s l s h w t a t e lc a t a t s h t h b o k ri c i f
网站数据分析:难以解释的数据异常
网站数据分析:难以解释的数据异常转载:在分析数据的时候,总有那些一些数据异常无法找到适当的理由进行合理解释,也许可以换个角度来看待这些异常。
为什么明明数据发生较大的起伏波动,我们绞尽脑汁还是无法找到合理的原因,这些到底是怎么样的异常,是不是存在一些共性,或者这些异常是不是我们平常所说的异常,抑或是应该归到其他类别,不妨先叫它们“难以解释的异常”。
近段时间在读《思考,快与慢》这本书,作者卡尼曼的观点似乎可以给我们一些答案。
卡尼曼是心理学和决策学方面的大师,他告诉我们如何避开大脑思考的误区,从而更加理性地进行认知和决策。
这里引述书中提及的与上面“难以解释的异常”这个问题相关的两个观点:回归均值效应:事物会经历好坏的随机波动,但最终会回归到平均水平。
用因果关系解释随机事件:人们总是试图为一些变化寻找可以解释的原因。
迪马特奥和贝尼特斯对于回归均值效应(Mean reversion),卡尼曼举了一些与体育相关的例子,确实这个现象在体育竞技中较为常见:高尔夫球手为什么第二天无法打出前一天的好成绩,球员为什么第二个赛季无法复制前一个赛季的辉煌……这让我联想到了近期切尔西的换帅事件。
其实迪马特奥和贝尼特斯之间存在一些有趣的共同点:1) 都是欧冠的冠军教头,2) 能力都没有被完全认可。
如果说迪马特奥是没有足够的时间来证明自己的执教能力情有可原的话,那么贝尼特斯显然是自己的选择造成了外界对其能力的质疑。
迪马特奥在上赛季中后段从助理教练接手切尔西,并以看守主教练的身份一路过关斩将,最终夺取欧冠冠军,成功带回球队历史上第一座大耳朵杯足够让其能在赛季末被扶正,但因为缺乏执教经验始终无法让挑剔的老板对其有足够的信任,于是当球迷和俱乐部还沉浸在上赛季欧冠的荣耀光环下,而球队的表现却无法延续“应有”的辉煌时,迪马特奥下课的命运是注定的。
在竞争如此激烈的英超联赛,切尔西无法摆脱回归效应,如果说上个赛季切尔西在诸多有利因素的共同作用,再加上一些运气成分的基础上成功加冕欧冠的话,那么这个赛季这些有利因素不再集中地作用于他们,而他们的运气也似乎“用完了”,成绩回归之前的平均水平实属正常现象,而在昔日光环下的球迷和俱乐部显然认为这是“异常事件”,于是迪马特奥成为了回归效应的受害者。
外文翻译---基于离散混沌映射的图像加密并行算法
3.转换
3.1.A-转换
在A转换中,A代表加,能被形式化的定义如下:
a+b=c(1)
加法被定义为按位与操作
转换A有三个基本性质:
(2.1)a+a=0
(2.2)a+b=b+a(2)
(2.3)(a+b)+c=a+(b+c)
在并行模式计算时,许多的PE可以同时读取或写入相同的内存区域(即临界区),
这往往会导致意想不到的执行程序。因此,有必要在关键区域使用一些并行技术管理。
2.2.并行图像的加密框架
为了满足上述要求,我们提出了一个并行图像加密的框架,这是一个四个步骤的过程:
步骤1:整个图像被划分成若干块。
步骤2:每个PE负责确定数量块。一个区域内的像素可以充分使用有效的混乱和扩散进行操作加密。
附件C:译文
基于离散混沌映射的图像加密并行算法
摘要:
最近,针对图像加密提出了多种基于混沌的算法。然而,它们都无法在并行计算环境中有效工作。在本文中,我们提出了一个并行图像加密的框架。基于此框架内,一个使用离散柯尔莫哥洛夫流映射的新算法被提出。它符合所有并行图像加密算法的要求。此外,它是安全、快速的。这些特性使得它是一个很好的基于并行计算平台上的图像加密选择。
这个框架可以非常有效的实现整个图像的扩散。但是,它是不适合在并行计算环境中运行。这是因为当前像素的处理无法启动直到前一个像素已加密。即使有多个处理元素(PE),这种计算仍然是在一个串行模式下工作。此限制了其应用平台,因为许多基于FPGA / CPLD或者数字电路的设备可以支持并行处理。随着并行计算技术的应用,加密速度可以大大加快。
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析:
原理:密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度(density)
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。
它把距离邻近的数据归入同一
类簇,并把不相连的数据分成不同的类簇。
实现:通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。
它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来,以定
义该数据点处的聚类密度。
然后,可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。
2.引擎树:
原理:引擎树(Search Engine Tree,SET)是一种非常有效的数据
挖掘方法,它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。
实现:SET是一种基于决策树的技术,通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息,来建立一种易于理解的引擎树,以及一些有益的
信息发现知识,以便用户快速找到想要的信息。
SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后,能够提取出其中模式分析的信息,从而实现快速、高
效的引擎。
3.最大期望聚类:
原理:最大期望聚类(Maximization Expectation Clustering,MEC)是一种有效的数据挖掘算法,它可以自动识别出潜在的类簇结构,提取出
类簇内部的模式,帮助用户快速完成类簇分析任务。
纹理物体缺陷的视觉检测算法研究--优秀毕业论文
摘 要
在竞争激烈的工业自动化生产过程中,机器视觉对产品质量的把关起着举足 轻重的作用,机器视觉在缺陷检测技术方面的应用也逐渐普遍起来。与常规的检 测技术相比,自动化的视觉检测系统更加经济、快捷、高效与 安全。纹理物体在 工业生产中广泛存在,像用于半导体装配和封装底板和发光二极管,现代 化电子 系统中的印制电路板,以及纺织行业中的布匹和织物等都可认为是含有纹理特征 的物体。本论文主要致力于纹理物体的缺陷检测技术研究,为纹理物体的自动化 检测提供高效而可靠的检测算法。 纹理是描述图像内容的重要特征,纹理分析也已经被成功的应用与纹理分割 和纹理分类当中。本研究提出了一种基于纹理分析技术和参考比较方式的缺陷检 测算法。这种算法能容忍物体变形引起的图像配准误差,对纹理的影响也具有鲁 棒性。本算法旨在为检测出的缺陷区域提供丰富而重要的物理意义,如缺陷区域 的大小、形状、亮度对比度及空间分布等。同时,在参考图像可行的情况下,本 算法可用于同质纹理物体和非同质纹理物体的检测,对非纹理物体 的检测也可取 得不错的效果。 在整个检测过程中,我们采用了可调控金字塔的纹理分析和重构技术。与传 统的小波纹理分析技术不同,我们在小波域中加入处理物体变形和纹理影响的容 忍度控制算法,来实现容忍物体变形和对纹理影响鲁棒的目的。最后可调控金字 塔的重构保证了缺陷区域物理意义恢复的准确性。实验阶段,我们检测了一系列 具有实际应用价值的图像。实验结果表明 本文提出的纹理物体缺陷检测算法具有 高效性和易于实现性。 关键字: 缺陷检测;纹理;物体变形;可调控金字塔;重构
Keywords: defect detection, texture, object distortion, steerable pyramid, reconstruction
II
量子限域效应英文
量子限域效应英文Quantum Confinement EffectIntroduction:The quantum confinement effect is a phenomenon that occurs when the size of a material becomes comparable to or smaller than the characteristic length scale of quantum mechanical phenomena. This effect leads to unique physical properties and has significant implications in various scientific and technological fields. In this article, we will explore the concept of quantum confinement and its impact on nanoscale materials.Overview of Quantum Confinement:Quantum confinement refers to the restriction of electron or hole motion in a material due to the spatial confinement of their wave functions. When the dimensions of a material are reduced to a scale comparable to the de Broglie wavelength of the charge carriers, their behavior becomes subject to quantum mechanical laws. As a result, the energy levels and properties of the material change, giving rise to quantum confinement effects.Quantum Dots:One manifestation of quantum confinement is seen in quantum dots. Quantum dots are nanoscale semiconductor particles with a diameter ranging from a few nanometers to tens of nanometers. At this size scale, electrons and holes are confined within the dot, leading to discrete energy levels, often referred to as energy "bands." These energy bands are determined by the sizeand shape of the quantum dot, offering control over the electronic properties of the material.The discrete energy levels of quantum dots impart them with unique optical and electrical characteristics. Due to quantum confinement, they exhibit a phenomenon called size-dependent light emission. This property arises from the direct relationship between the bandgap energy and the size of the quantum dot. As the size decreases, the bandgap increases, resulting in a shift towards higher energy emission wavelengths. This tunability has led to significant advancements in optoelectronics and photonics.Nanowires and Nanotubes:Another example of quantum confinement can be observed in nanowires and nanotubes. These one-dimensional nanostructures exhibit quantum confinement effects along their longitudinal axis. The confinement of electrons and holes within the nanowire or nanotube results in discrete energy levels, providing possibilities for tailoring their electrical conductivity and optical properties.Nanowires and nanotubes are widely investigated for their potential applications in nanoelectronics and nanophotonics. Their size-dependent electrical conductivity and enhanced charge transport properties make them promising candidates for future electronic devices. Moreover, their large aspect ratios and unique optical properties enable them to be utilized in sensors, solar cells, and other optoelectronic devices.Quantum Well Structures:Quantum confinement effects are also observed in quantum well structures. These are thin semiconductor layers sandwiched between materials with larger bandgaps. The confinement of charge carriers in the quantum well layer leads to quantization of energy levels perpendicular to the layers, resulting in discrete energy bands.Quantum well structures find applications in various optoelectronic devices, such as lasers and light-emitting diodes (LEDs). By tailoring the width of the quantum well layer, the emitted wavelength of the device can be precisely controlled. This ability to engineer the properties of devices based on the quantum confinement effect has revolutionized the field of semiconductor optoelectronics.Conclusion:In conclusion, the quantum confinement effect plays a crucial role in determining the physical properties of nanoscale materials. Understanding and utilizing this phenomenon has opened up new opportunities for the design and development of innovative technologies. From quantum dots to nanowires and quantum well structures, the ability to manipulate the behavior of charge carriers at the nanoscale has revolutionized various fields of science and engineering. As researchers continue to explore and harness the advantages of quantum confinement, it is expected that further advancements and breakthroughs will emerge, leading to exciting applications in the future.。
人工智能原理MOOC习题集及答案北京大学王文敏
Quizzes for Chapter11单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/总分A.人类思考B.人工智能C.机器智能1.00/1.00D.机器动作正确答案:C你选对了2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分 A.人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法得分/1.00D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案:A、B、D你错选为A、B、C、D3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分A.经济学0.25/1.00B.哲学0.25/1.00C.心理学0.25/1.00D.数学0.25/1.00正确答案:A、B、C、D你选对了4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?得分/总分A.指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力0.50/1.00 B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00C.指的是一种机器,仅针对一个具体问题D.其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI正确答案:A、B你选对了5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分A.Web搜索引擎B.超市条形码扫描器C.声控电话菜单该题无法得分/1.00D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案:A、D你错选为C、D6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分A.人脸识别0.33/1.00B.专家系统0.33/1.00C.图像理解D.分布式计算正确答案:A、B、C你错选为A、B7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI来解决得分/总分A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00B.打一场像样的乒乓球比赛C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货正确答案:A、B、C你错选为A、C8填空(1分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下做正确的事。
深度学习及其应用_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
深度学习及其应用_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.GAN中的Mode Collapse问题是指什么?答案:生成器只生成少数几种样本2.有关循环神经网络(RNN)变种的说法哪些是正确的?答案:RNN的变种增加了网络的复杂性,训练过程难度一般会大一些。
_RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足,例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等_这些RNN的变种结构都有一定的调整,但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。
3.以下说法错误的有哪些?答案:类似VGG、GoogLeNet等网络,AlexNet采用了卷积块的结构。
_为了获得不同尺度的特征,GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。
_ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了网络的训练稳定性,并像VGG算法利用了skip链接减少信息的损失。
4.循环神经网络一般可以有效处理以下哪些序列数据?答案:随时间变化的数值型参数_声音_文本数据5.循环神经网络的损失函数是所有时刻的输出误差之和。
答案:正确6.长短期记忆网络(LSTM)通过遗忘门减少一般循环神经网络(RNN)的短期记忆不足,但增加算法的计算复杂度。
答案:正确7.循环神经网络的深度是由RNN cell的时刻数量,或者是隐层的数量确定的,2种说法都有一定的道理。
答案:正确8.循环神经网络(RNN)每一个时间步之间的迁移中使用了共享参数(权重等),与前馈神经网络比较更不容易引起梯度消失问题答案:错误9.以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的?答案:生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的10.有关生成对抗网络(GAN)的代价函数,下面哪个说法是错误的?答案:一般来说,GAN通过训练总能达到代价函数的极小值11.在目标检测算法中,IoU(Intersection over Union)主要用于?答案:度量检测框和真实框的重叠程度12.下面哪种情况可能不能使用生成对抗网络实现?答案:机器人取名字13.对于生成对抗网络(GAN)的训练,下面哪个说法是正确的?答案:如果判别器发生了过拟合,那么生成器可能会生成一起很奇怪的样本14.在DCGAN中,判别器的激活函数可以使用Leaky ReLU,而不采用Sigmoid的原因是以下哪个?答案:防止判别器在训练过程中发生梯度消失,降低鉴别器的能力15.有关生成器和判别器的代价函数,以下哪个说法是错误的?答案:通过一同调整生成器和判别器的权重等参数,达到两者总的代价函数平衡16.有关生成器和判别器的交叉熵代价函数,以下哪个说法是错误的?答案:当训练生成器时,希望判别器的输出越逼近0越好17.有关获得较高质量生成样本的隐向量z的说法,下面说法错误的是哪个?答案:可以随机取值18.与卷积神经网络不同,循环神经网络因为固有的时序性,很难在GPU上做并行训练。
自适应衰减记忆UKF算法在三维水下目标跟踪中的应用
r表示 目标的状态,o t =[0 t , t , t , X ) )Y ()z () ( ( o 。 r(= ,) i 12 表示基阵 1 与基阵2的运动状态。则
x (, k= k k一1 瓦 一 ) 。 () 1
, 。 ,
系 统 状 态 方 程 为 其 中
1 0 0 0 1 0 0
性 扩展 , 是一种递推 算法 , 由于 在每个 采样 时刻对估 计状 态 矢 量的线性 化导致协 方差矩阵 产生畸变 , 容易 使 E F发散 。 K
卡 尔曼 滤 波 是增 长记 忆 滤 波 , 般 情 况 下 它 给 出 了一 个 随 着 一
声相关信 息的不确定性 以及状态 模型 扰动等 都会影 响 U F K 的滤波精度 。针对 U F存 在 的问题 , 文提 出了一种 自适 K 本
( k+1 : ,)
0 0 1 0 0
() 2
0 O 0 l 0 0 0 O 0 0 1 0
0 0 O 0 O 1
取一些点 , 使这些点的均值和协方差等于原状 态分布 的均值
收 稿 日期 :02— 3—2 21 0 1
1 问题 描述
本文考虑迪 卡尔坐 标系下 三维双基 阵纯 方位 问题 。假
定 目标是作匀 速直 线运 动 的 , X( )=[ t , ( ) t , 用 t () 。于是 , 计算的误差协 方差阵
的范数随着时间 的增长不断减小 , 而实 际误差协方差 却不断 增大 , 最后 导致 滤波器发散。由于新 近的观察资料 含有变化 了的系统动态模型 的较多信息 , 在滤 波器 中须增强 这些新观
其均值和协方差的估计 比 E F方法要精确 。 K
U F虽然 能够 克服 E F存在 的一 系列 问题 , K K 改善 了系
稀疏恢复和傅里叶采样
Accepted by . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Leslie A. Kolodziejski Chair, Department Committee on Graduate Students
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Sparse Recovery and Fourier Sampling by Eric Price
Submitted to the Department of Electrical Engineering and Computer Science on August 26, 2013, in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Computer Science
Author . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Department of Electrical Engineering and Computer Science August 26, 2013
Certified by . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Piotr Indyk Professor Thesis Supervisor
直觉模糊信息环境下考虑后悔规避的决策方法
直觉模糊信息环境下考虑后悔规避的决策方法朱轮;马庆功【摘要】针对属性值为直觉模糊信息、属性权重和自然状态发生概率完全未知的多属性决策问题,考虑决策者的心理行为,提出一种基于后悔理论和证据理论的多属性决策方法.该方法首先运用证据理论计算各自然状态发生的概率;然后基于得到的区间模糊矩阵、t-分布估计以及得分函数矩阵确定属性信息的效用值,进而依据后悔理论得到各种自然状态下的感知效用矩阵;通过加权算术平均计算综合感知效用矩阵,并依据方案综合感知效用的大小确定方案优劣排序.通过对游戏的选择开发实例验证提出的决策方法的可行性与有效性.%Under the intuitionistic fuzzy environment, considering the decision makers'psychological behavior, a meth-od based on the regret theory and evidence theory is proposed to cope with Multi-Attribute Decision Making(MADM) problems, where the attribute weights and probability information of situation are unknown. Firstly, the evidence theory is utilized to calculate the probability information of the states. Then, by using the obtained interval fuzzy matrices, estima-tion of t-distribution and score function matrices, the utility values of attribute values are determined. Moreover, by using regret theory, the decision makers'perceived utility values are obtained. The overall perceived utility of each alternative is acquired on the basis of the weighted arithmetic mean. After that, the ranking of the alternatives is obtained. Finally, a numerical example about the selection of game is provided to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)014【总页数】7页(P123-129)【关键词】直觉模糊集;后悔理论;证据理论;多属性决策【作者】朱轮;马庆功【作者单位】常州大学信息科学与工程学院,江苏常州 213016;常州大学怀德学院,江苏常州 213016【正文语种】中文【中图分类】TP35;O225决策是人类在生产生活中的一项重要活动,人类的发展史在一定意义上就是一部求生存和求发展的决策历史。
预搜索中基于范畴的抑制扩散效应
基 于范 畴 的 抑 制扩 散 效 应 及其 对 预搜 索 效 应 的影 响 ,探讨 预搜 索 的机制和范 畴对 预搜索 的注意 配置
问 题 2 方 法
种 现象被 称为 预搜索 效应 … 。Wa o &H m hes t n u p ry 提 s
出了主动 抑制说 ,认 为视觉 系统 通过 自上而下 的注
效 应 会 引起 对 靶 子 的 注 意 捕 获 减 少 。 尽 管 0 i— l v es u p ry 的实 验证 实 预搜 索效 应 可 归功 于 旧 r&H m he s
反 应 时。反应 键是计 算机键 盘 的“ , P’ 键和 “ ” 。 9键
23 刺激 . 实验 选 取 的刺 激 范 畴 为 阿拉 伯 数 字 和英 文 字
21 被 试 .
1 8名大 学生 ( 9男 , 9女 )平 均年龄 2 , 0岁 。 未 从
参 加过类 似实 验 。 力或矫 正视力 正常 , 视 被试 自愿参
加 实验 。
而上 的突然呈 现说 。 由于 两种截 然相反 的假说 都有 相应 的实 验证据 支持 ,它们 对预 搜索效 应 的潜 在机
摘
要 : 用预 搜 索 实 验 范 式 , 察 当 旧客 体 属 单 一 范畴 时 , 于 范 畴 的抑 制 扩 散 效应 对 预 搜 索 的 影 响 。结 果 表 明 :1字 母 数 字 的 采 考 基 ()
范 畴 差 异可 以指 导 预 搜 索 的 注意 配 置 ;2 范 畴抑 制 扩 散 效 应 对 预 展收 益 存 在 影 响 。当靶 子 与 旧 客 体范 畴 不 同 , 展 收益 将 受 益 于 () 预 旧客 体 的 范 畴抑 制 扩 散 效 应 , 当靶 子 与 旧客 体 范 畴相 同 , 展 收 益 将 受 损 于 旧 客 体 的 范 畴抑 制 扩散 效 应 ;3 预 搜 索 和 全 集 搜 索 之 预 () 间 的 范 畴 比率 差 异 不 是 造 成 预展 收 益 的 原 因 。 关键词: 预搜 索 ; 搜 索 效 应 ; 觉 标 记 ; 畴 ; 制扩 散 效 应 预 视 范 抑
因果推断面试题
因果推断面试题
因果推断是统计学和机器学习中的一个重要概念,用于研究变量之间的因果关系。
以下是一些可能的因果推断面试题:
1. 什么是因果关系,与相关关系有什么区别?
2. 请解释一下因果图(Causal Diagram)或结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)在因果推断中的作用。
3. 什么是反事实(Counterfactual)?如何进行反事实推断?
4. 请解释一下因果效应(Causal Effect)的概念,以及如何估计它?
5. 什么是因果推理中的潜在结果模型(Latent Variable Model)?请给出
一个简单的例子。
6. 请解释一下因果推理中的混淆因素(Confounding Factor)是什么,以
及如何处理它?
7. 什么是因果推理中的一致性(Consistency)和识别性(Identifiability)?
8. 请解释一下因果推理中的直接效应(Direct Effect)和间接效应(Indirect Effect)的概念,并给出一个简单的例子。
9. 在因果推断中,如何进行敏感性分析(Sensitivity Analysis)?
10. 请解释一下因果推理中的全局平均处理效应(Average Treatment Effect, ATE)和个体处理效应(Individual Treatment Effect, ITE)的概念,并比较它们的优缺点。
这些问题可以帮助你了解应聘者对因果推断的理解和掌握程度。
含噪特征净化方法
含噪特征净化方法
含噪特征净化是指在数据分析或机器学习的过程中,去除或减少原始数据中的噪声干扰,以便提取更纯净、更有代表性的特征。
噪声可以包括随机误差、系统误差、异常值、缺失值等,它们会降低模型预测能力和泛化性能。
以下是一些常用的含噪特征净化方法:
1.数据清洗:
-异常值检测与处理:通过统计方法(如3σ原则、箱线图法)、基于密度的方法或其他规则识别并剔除或填充异常值。
-缺失值处理:通过插补(如平均值填补、中位数填补、最近邻填补、回归填补等)方式修复缺失的数据。
2.特征选择与降维:
-特征选择:通过相关性分析、卡方检验、互信息、主成分分析(PCA)、递归特征消除(RFE)等方式挑选出与目标变量关联性强且稳定的特征。
-降维技术:例如主成分分析(PCA)可将高维数据投影到低维空间,同时减少噪声的影响。
3.滤波方法:
-均值滤波或中值滤波:用于一维或二维数据(如图像)的平滑处理,减小局部噪声。
-小波变换降噪:通过多尺度分析能力分离信号和噪声,进而去除噪声。
-自适应滤波器:根据信号特性和噪声特性动态调整滤波参数,达到去噪目的。
4.非线性滤波算法:
-Kalman滤波:对于连续时间序列数据,可用来估计系统的状态并滤除噪声。
-非线性优化:如粒子滤波器等可以处理复杂非线性系统的噪声滤波。
5.统计建模:
-EM算法:在含有隐变量的情况下,可以通过期望最大化算法迭代估计模型参数,间接达到数据净化的目的。
hinton 知识蒸馏 kl散度损失函数
hinton 知识蒸馏 kl散度损失函数知识蒸馏是指将一个大型深度神经网络的知识迁移到一个较小的网络中。
这不仅可以使网络更加轻便,还可以提高推理速度和精度,因为较小的网络学习到了更精华的信息。
Hinton是最早推广知识蒸馏的人之一。
他提出的知识蒸馏方法是基于一种特定的模型蒸馏,其核心思想是使用一个小模型去模仿大模型的预测行为。
本文将围绕Hinton知识蒸馏KL散度损失函数进行讲解。
第一步:问题引入当一个大型的深度神经网络完成训练后,我们可以将这个网络视为“老师”模型,它拥有丰富的知识。
但是,由于其庞大的模型和参数数量,它过于复杂,不适合在嵌入式系统、移动设备和低端硬件上运行和部署。
那么,我们怎样才能让小型网络具备大型网络同样的精度呢?第二步:基本原理知识蒸馏的基本思想是将大型网络的丰富知识蒸馏到一个小型网络中,以达到精度相同甚至更高的效果。
在知识蒸馏中,我们需要使用某些方法将老师网络的知识转移到学生网络中。
将软性目标函数添加到学生网络中,来抓住大型网络的行为,并在学生网络的损失函数中添加额外的项,以帮助学生网络更好地学习。
第三步:KL散度KL散度自然是知识蒸馏损失函数中很重要的一部分。
在知识蒸馏损失函数中,KL散度是一个重要的元素之一,它用于量化大型网络和小型网络之间的差异。
KL散度可描述两个概率分布之间的差异,是两个概率分布之间的非对称度量。
第四步:确定损失函数Hinton提出的知识蒸馏KL散度损失函数的公式如下:$KD(P||Q)=\sum_{x}P(x)\log\frac{P(x)}{Q(x)}$其中,P(x)代表老师网络的输出,Q(x)代表学生网络的输出,x代表输出的标签或类别。
此时,KL散度可以用于计算输出分布的差异。
参数T是一个温度参数,它作为一个类似于softmax函数的称为“软化”的激活函数的分母的标准偏差来控制输出分布的熵。
T越大,输出的分布越“平坦”,T越小,输出的分布越“峰形”。
A threshold selection method from gray-level histograms翻译 中文版
从灰度直方图的一个Tlreshold选择方法自动摘要,非参数和非监督方法阈值选取的图像分割相结合。
一个最佳阈值是由选定的判别准则,即以便最大化所得到的类中灰色的可分水平。
该过程是很简单的,仅利用零级和的灰度级直方图的一阶累计瞬间。
这是直白地扩展到多阈值问题的方法。
几种实验结果也列于支持该方法的有效性。
(一)引言重要的是在图像处理以选择一个适当的阈值的灰度级从他们的背景中提取的对象。
一各种技术已经被提出在这方面。
在一个理想的情况下,直方图两者之间的深刻和尖锐的山谷表示对象和背景峰,分别使该阈值可以在这个山谷的底部选择[1]。
然而,对于大多数实际图片,它往往是难以检测的谷底精确,尤其是在这种情况下,如当谷在平坦宽阔,充满了噪声时,或者当两个峰在高度极为不平等的,通常不产生可追溯山谷。
已经出现了,为了克服提出了一些技术这些困难。
它们是,例如,谷锐化技术[2],制约了直方图的像素衍生工具(或拉普拉斯梯度)的大型绝对值和的差值直方图方法[3],它选择在阈的灰度级与差的最大金额。
这些利用在原来的关于相邻像素(或边缘)的信息图像修改的直方图,以使有用的阈值。
另一个类的方法直接处理的通过参数化技术的灰度直方图。
例如,本直方图是由之和近似在最小二乘意义高斯分布,统计决策程序应用[4]。
然而,这种方法需要相当乏味有时不稳定的计算。
此外,在许多情况下,高斯分布变成是微薄的逼近的真实模式。
在任何情况下,门槛不“善”在已评估大多数的方法,到目前为止提出的。
这意味着,它可以得出一个最优阈值法的正确方法建立一个适当的标准,用于评估“善”从更一般的角度来看阈值。
在这种对应关系,我们的讨论将局限在阈值选择的基本情况,其中只有灰度级直方图足够了而没有其他的先验知识。
它不仅重要的,因为一个标准技术在图像处理中,但也在模式识别无人监督的决策问题是必不可少的。
一种新方法是从判别的角度,提出了分析;它直接评估方法的可行性,门槛的“善”,并自动选择最佳门槛。
块效应
表现形式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
块效应的出现主要是由分块量化后的量化误差所引起的,但在图象域内随着图象内容的不同,块效应也有不同 的表现形式,主要有以下两种:
梯形噪声:在图象的强边缘处出现。在低码率下,DC T的很多高频系数被量化为零,结果与强边缘有关的高 频分量在变换域内不能完全被体现。又因为图象块的分别处理,不能保证穿过块边界的强边缘的连续性,导致在 图象边缘处出现锯齿状噪声,称之为“梯形噪声” ;
其他
研究"块效应"相关问题的主要学者 鲁业频、黄席樾、李强、李博、谢胜利、刘晓云、王跃生、孙平
感谢观看
在基于DCT的压缩编码系统中,如果对整幅图象做DCT,由于变换后的DCT系数和图象中的每个像素都相关, 使得运算量会相当大。因此,采用的DCT变换都是基于块的,即首先将图象分成8 ×8的象素块,然后对每块进行 DCT变换得到64个DCT系数,这样就大大减少了运算量。但是,由于是分别对每块进行DCT变换,块与块之间的相 关性被忽略了。在对每块的DCT系数进行量化时,是将DCT系数除以量化系数后取整,丢弃一些对图象影响不大的 高频分量,达到降低码率的目的。但是,如果量化比较粗糙,会丢失块边缘的大量高频信息,造成重建图象中块 的边界处出现不连续的跳变,这就是块效应。
这种方法的优点是计算简单,而且和主观评价得出的结果相关性比较好。
消除
一般对块效应的消除大都采用了图象后处理技术,其最大好处是可以不改变编码过程,并保持压缩码率。
一般说来,后处理技术可以分为两种,一种是基于图象增强的方法,一种是基于图象恢复的方法。基于图象 增强的方法目的是提高主观质量,需要考虑人眼的视觉特性和块效应的结构,其典型例子是对图象进行块边缘滤 波;基于图象恢复的方法是考虑解码端接收的数据和失真模型的先验知识的图象恢复算法,包括最大后验概率、 最小均方误差等。
混沌效应策略树
混沌效应策略树The Butterfly Effect is a concept that comes from chaos theory, which suggests that small changes in a complex system can have large effects. In other words, seemingly insignificant actions or events can lead to significant consequences. 混沌效应是来自于混沌理论的一个概念,它表明复杂系统中的小变化可能导致巨大的影响。
换句话说,看似不重要的行动或事件可能引发重大后果。
This idea has been applied to various fields, including economics, meteorology, and psychology. It highlights the interconnectednessof systems and the unpredictability of outcomes. 这个想法已经应用到各个领域,包括经济学、气象学和心理学。
它凸显了系统之间的相互联系以及结果的不可预测性。
In business and management, the Chaos Theory Strategy Tree is a tool that helps organizations make sense of complex and dynamic environments. By mapping out different scenarios and their potential outcomes, companies can better prepare for unforeseen events. 在商业和管理领域,混沌理论策略树是一种工具,可以帮助组织理解复杂和动态的环境。
密度空间与密度峰值聚类的欠定混合矩阵估计
密度空间与密度峰值聚类的欠定混合矩阵估计何选森; 何帆【期刊名称】《《数据采集与处理》》【年(卷),期】2019(034)005【总页数】12页(P819-830)【关键词】欠定盲源分离; 混合矩阵估计; 单源点检测; 镜像映射; 空间聚类; 密度峰值【作者】何选森; 何帆【作者单位】广州商学院信息技术与工程学院广州 511363; 湖南大学信息科学与工程学院长沙 410082; 北京理工大学管理与经济学院北京 100081【正文语种】中文【中图分类】TP391引言在信源和传输信道均未知的情况下,仅利用传感器采集获得的观测信号来分离信源的过程称为盲源分离(Blind source separation,BSS)[1]。
在无噪情况下,BSS的时域模型为:x(t)=As(t),其中s(t)=[s1(t),s2(t),…,sM(t)]T为源信号向量,x(t)=[x1(t),x2(t),…,xN(t)]T为观测信号向量,A∈RN×M为混合矩阵。
当M=N,称BSS为适定的;若M<N则称BSS为超定的;若M>N,则称为欠定的盲源分离(Underdetermined BSS,UBSS)[1]。
在UBSS问题中,由于混合矩阵的逆不存在,对它的估计是很困难的[2],且辨识混合矩阵与分离信源成为两个截然不同的问题。
因此,两步法[3]成为UBSS的主要解决方案,其中第一步是估计混合矩阵,第二步是分离源信号。
而至关重要的是对混合矩阵的估计,因为它的结果直接影响到BSS的性能。
近些年,利用群体智能算法解决UBSS问题成为国内外学者的研究热点,主要包括蚁群优化算法[4],人工蜂群算法[5],粒子群算法[6]等;而对于单通道的UBSS,基于粒子滤波[7]以及粒子流滤波[8]的方法在改进UBSS性能方面也取得了一定的进展。
另外,充分利用自然信号(如音频,图像等)本身具有的稀疏特性来解决UBSS问题已成为业界的共识。
因此,稀疏表示[9]和稀疏分量分析[10]是处理UBSS问题最基础和最有效的方法。
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arXiv:nucl-th/0105066v1 25 May 2001
I. Introduction
Study of the effects of quarks and gluons confined within hadrons on nucleon dynamics is of fundamental importance in understanding the strong interaction. These effects are important for describing the short-range (SR) part of the N N interactions. They can also be very important for describing the dynamics of dense nucleon matter especially at large densities. As has been shown in Ref.[1], the internal quark structure of baryons can have substantial effects on the composition and structure of neutron star matter. Since a nonperturbative treatment of quantum chromodynamics (QCD) is not possible today, the effects of the internal quark structure of hadrons on low-energy nucleon dynamics are investigated by using quark models (see, for instance, Refs.[2-9]). However, these models completely miss the effects of retardation in the gluon-exchange interaction, despite the fact that they can be important [10], and on the whole the effects of quark-gluon retardation on nucleon dynamics are poorly understood at present. The effects of quark-gluon retardation on nucleon dynamics differ profoundly from the well-known meson-retardation effects that are taken into account, for example, in the Bonn model [11]. Meson retardation effects give rise to nonlocality in time of the N N interaction, and hence to an energy dependence of the effective potentials describing these interactions, which can have significant effects on three- and many nucleon results [12]. Nonlocality in time of such interactions is an expression of a loss of probability from the two-nucleon subspace of the Hilbert space of hadron states. Obviously, quark-gluon retardation, that has to be taken into account in describing hadron dynamics, should also result in nonlocality in time of hadron interactions. However, due to confinement this must not lead to a loss of probability from the Hilbert space of hadron states. On the other hand, as is well known,
of a quantum system may be nonlocal in time only in the case when the system is not closed, and as a result the evolution is not unitary. Similar problems arising due to nonlocality in time of the N N interaction has been discussed in [13-20]. To solve these problems quantum dynamics need to be extended to describe the unitary evolution of a closed system in the case where the interaction generating the dynamics of the system is nonlocal in time. For the first time, this problem has been solved in Ref.[21], where it has been shown that the use of the Feynman approach [22,23] to quantum theory in combination with the canonical approach allows such an extension of quantum dynamics. The generalized quantum dynamics (GQD) developed in this way has been shown [24,25] to open new possibilities for describing hadron dynamics. In the present paper the GQD is used for investigating quark-gluon retardation effects on low-energy hadron dynamics. We show that retardation from quark confinement results in an anomalous off-shell behavior of the two-nucleon amplitudes and in a lack of continuity of the evolution operator describing low-energy hadron dynamics that for this reason is not governed by the Schr¨ odinger equation. In Sec.II we discuss some problems in describing hadron dynamics that arise due to quark-gluon retardation effects. The principal features of the GQD are reviewed in Sec.III, and in Sec.IV we show that the GQD provides an extension of Hamiltonian dynamics which can describe the evolution of quantum systems with confined degrees of freedom. The existence of such degrees of freedom gives rise to a peculiar dynamical situation that allows one to conclude that retardation effects of quark confinement on low-energy hadron can be significant. In Sec.IV this fact is illustrated by the example of the dynamics of nucleons with internal structure described by a constituent quark model. In Sec.VI we use the GQD to construct a model that is a generalization of the separable-potential model to the case when the N N interaction is nonlocal in both space and time. We show that despite its simplicity the model, in which retardation effects of quark confinement are taken into account, yields the nucleon-nucleon phase shifts in good agreement with experiment. Analyzing the off-shell behavior of the two-nucleon amplitudes in the case where the N N interaction is nonlocal in time, we find that quark-gluon retardation can have significant effects on three- and many-nucleon results.