追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破? Vol.37

这一方法结合了遗传编程、稀疏回归与非局部Kramers-Moyal公式,能够自动化地解码非高斯噪声下的随机动力系统。ESSR方法的核心在于三个步骤:首先,遗传编程生成候选函数,用以迭代优化适应度,使模型更贴近真实数据。接着,通过稀疏回归学习候选函数的系数,利用弹性网正则化技术简化模型,防止过拟合。最后,使用非局部Kramers-M...

Excel自动生成A至Z之间的随机字母

先利用randbetween函数生成随机数字，再用char函数生成字母：黄色区域的单元格中的公式如下。=CHAR(RANDBETWEEN(65,90))具体效果，请看下图所示公式原理解析：char（65）生成A，char（90）生成Z，现在需要生成A至Z之间的随机字母，也就是65至90之间的随机数字。要生成随机数字，自然想到利用randbetween函数；然后再将r...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

数据生成过程是一个未知的(因果)贝叶斯网络η,具有未知的潜在变量和因果关系。这是根本性的原因:贝叶斯网络是解释随机变量及其因果关系的一种自然数学形式[43]:所有数据生成过程都可以表示为贝叶斯网络(或更一般地,概率图形模型),当它们被这样表示时,其因果机制就变得清晰了。一个贝叶斯网络或图形模型η(以下简称模型...

1.5万字:一文搞懂“支付安全”

简化后的数学公式如下:签名:Σ=S[H(m),Pr]。验签:f(v)=[H(m)eqS^(Σ,Pu)]。流程如下:签名流程:散列消息:对消息(m)应用散列函数(H)生成散列值(h)。加密散列值:使用发送方的私钥(Pr)对散列值(h)进行加密,生成签名(Σ)。Σ=S(h,Pr)把数字签名(Σ)和原始消息...

共创先进软件,驱动装备数字化——同元软控成功举办MWORKS 2023b...

统计库新增36个函数，新增Paretotails分布、统计绘图函数、蒙特卡洛随机数等相关函数，优化若干函数性能。数学系列函数库合计数量从1381个提升到1538个，对标M软件，平均覆盖率从90%提升到95%。△升级基础数学库、统计库·系统建模仿真环境MWORKS.Sysplorer2023b△系统建模仿真环境MWORKS.Sysplorer2023b·提升多...

想知道哪些RL技术用在了增材制造中,不妨看下这篇文章

该过程相关参数列于表1(www.e993.com)2024年11月18日。当公式(2.1)使用无限介质中热传导的Green函数进行求解时,生成公式(2.2),公式(2.2)具体描述了温度场T(x,t)。进一步,公式(2.2)可以被分解为对温度解决方案的两个独立贡献,第一项代表热源的作用,第二项代表热扩散过程:

【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工...

WGAN模型可应用于金融资产时间序列生成,效果优于原始GAN模型本文探讨GAN模型的一类重要变体——WGAN,并将其运用于金融资产时间序列的生成,发现WGAN在生成数据的真实性和多样性上均优于原始GAN。原始GAN模型具有训练不同步、训练损失函数不收敛和模式崩溃的缺点。WGAN模型使用Wasserstein距离衡量真实分布与生成分布之间的距离...

深度学习中,面对不可知攻击,如何才能做到防御“有的放矢”?

线性攻击类通过线性近似估计扭曲不同输入成分对f的输出的影响,并找到使目标输出o_??的概率最大化的PV:r。接下来我们详细介绍两个有代表性的攻击模型。Goodfellow攻击(Goodfellow’sAttack)。这是第一个线性攻击模型,它计算损失函数??相对于输入x的梯度,并将r确定为增加目标输出o_??概率的方向...

生成对抗网络详解 |深度学习

图6交叉熵公式Tips:公式中和为真实的样本分布和生成器的生成分布。由于交叉熵是非常常见的损失函数,这里默认大家都较为熟悉,就不进行赘述了。在当前模型的情况下,判别器为一个二分类问题,因此可以对基本交叉熵进行更具体地展开如下图7所示:图7二分类交叉熵...

用人工智能做设计,究竟能不能真的有效?

图3.跌倒风险分布的代价函数参数,显示中位数、最大值和高风险尾部下面积。作者使用模拟退火来优化r(l)。模拟退火是一种随机迭代优化方法。在每次迭代时,随机生成当前布局附近的布局,并评估其代价。如果新的布局比当前布局有所改进,则将其更新为当前最新布局。如果没有改进,根据Metropolis概率,仍然可以接受...