如何准确计算物体的速度:方法与公式解析

速度的计算公式非常简单,通常表示为:[\ext{速度}=\\frac{\ext{距离}}{\ext{时间}}]在这个公式中,距离是物体移动的总长度,而时间是物体移动所用的总时间。通过这个公式,我们可以很容易地计算出物体的速度。示例(Example)假设一辆车在2小时内行驶了150公里,我们可以使用上述公式来计算它的速度:[...

边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究

均方误差(MSE)是一个常用指标,已被改编用于评估边缘检测模型。基于MSE,我们可以得到RMSE和PSNR。RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。结构相似性指数(SSIM)SSIM是一种广泛用于评估图像质量的指标。它试图以更接近人类视觉系统识别对称性...

强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路,大幅增强所有RL算法

对于其它算法,第一个误差都在r(π)/(1??γ)量级。无聚中的TD学习(蓝色)最终达到了与oracle聚中算法(橙色)相同的误差率,这符合预期。简单聚中方法(绿色)确实有助于更快地降低RMSVE,但其最终误差率会稍微高一点。这也符合预期,因为平均奖励估计会随时间而变化,导致与非聚中或oracle聚中...

MSCIESGETF: 国泰MSCI中国A股ESG通用交易型开放式指数证券投资...

??????每家公司的合计??ESG??得分计算方式如下:合计??ESG??得分=??ESG??评级得分*ESG??趋势得分。??????????合计??ESG??得分上限??????为了降低指数的换手率,证券的合计??ESG??得分限制在??MSCI??ESG??评级“AAA”(最佳评级)和“CCC”(最差评级)所对应的??ESG??...

《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

在恒流放电和实际驱动循环下,数据驱动方法的全电池电压最大均方根误差分别为9mV和12.7mV,仅为实验识别方法的17.9%和42.9%。这一研究为电化学模型的参数辨识提供了一种有效的数据驱动方法,提高了在实际应用中的准确性和适用性。退化模式识别:Li等通过整合现场数据、基于阻抗的建模和人工智能,提出了一个锂离子...

有限元:无限逼近真实世界

????其次,对于那些工程师感兴趣的量,估计总体误差可以衡量计算值的准确度,例如关键区域的应力强度或是某一点的形变(www.e993.com)2024年11月3日。工程师通常希望误差在一定范围内(根据不同区域,范围从小于2%到10%不等)。遗憾的是,大多数算法都很难提供准确的界限。现在,这仍然是一个活跃的研究领域。即便结果还不够准确,但如果当时考虑了误...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

全身麻醉如何影响大脑预测与意识的联结机制大脑决策中的神经活动可能与选择无关█认知科学一次性合作的决策,不受收益的影响量子计算与机器学习融合:突破多体物理学难题无需电力的电路助力机器人“独立思考”为什么没有听觉魔术?DPAD:利用AI揭示大脑活动与行为之间的复杂非线性模式...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

那么精度在大脑中是如何编码的呢?在预测编码中,精度调节预测误差的幅度(即方框2中的μ(γ)),即具有高精度的预测误差对编码条件期望的单元产生更大的影响。这实际上意味着,精度与预测误差单元的突触增益是对应的。调节这种增益的最明显方案是利用多巴胺和乙酰胆碱等经典神经调节剂,这为注意力和不确定性的理论...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

一棵完整决策树的非叶子节点为{T1,T2,T3,……,Tn},计算所有非叶子节点表面误差率增益值(α值),该方法通过修剪表面误差增益最小的非叶子节点,完成对决策树的剪枝处理,表面误差增益值的计算公式为:其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:...

AI 科普丨强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路,大幅增强...

其中r(π)是策略π获得的独立于状态的平均奖励,是状态s的微分值。它们各自对于遍历MDP的定义为:则是一个误差项,当折现因子变为1时变为零。状态值的这种分解也意味着状态-动作值有类似的分解。这种Laurent级数分解能解释奖励聚中为何有助于解决bandit问题。