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计量中的数据驱动建模 - 简介、现状和未来展望
数学模型在计量领域至关重要，对于从测量数据推导出测量结果和计算不确定度扮演关键角色。最近，数据驱动建模方法在大规模网络传感器系统中得到广泛应用，以应对实时环境的快速变化和有限的专家理解。
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12 days ago
使用多任务神经网络学习和发现量子特性
采用深度神经网络可以同时预测量子态的多个特性，并可通过局部测量来推断多体量子系统的全局特性，用于识别对称保护拓扑态和发现不同相之间的未知边界。
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9 months ago
基于时序高斯过程的学习控制与消失的跟踪误差
通过测量数据，我们提出了一种基于贝叶斯预测误差边界的高斯过程回归模型，证明了其具有逐渐减小的跟踪误差并实现了逐渐消失的跟踪误差，有效地解决了复杂技术系统中的问题，并在多个模拟中进行了验证。
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a year ago
高 D 数据集：用于在德国高速公路上验证高度自动化驾驶系统的自然车辆轨迹的无人机数据集
提出了一种从空中视角测量数据以满足安全验证需求的新方法，基于从德国高速公路收集的大规模真实车辆轨迹数据集高 D，从数量、多样性和场景等方面进行评估。
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6 years ago
基于数据的复杂数据集中偏微分方程发现
本文介绍了使用深度学习发现复杂数据集中隐藏的偏微分方程 (包括线性和非线性方程)。通过使用测量数据进行必要的输入数据转换来实现发现过程中的坐标转换。同时，展示了用于选择特征和模型的技巧。通过本文的分析，可以发现非线性二阶偏微分方程的动力学可
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6 years ago
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