機(jī)器學(xué)習(xí)在聯(lián)合分類與分割及魯棒凸優(yōu)化中的應(yīng)用 聯(lián)合分類與分割中的關(guān)鍵技術(shù) 在圖像的聯(lián)合分類與分割領(lǐng)域，涉及到諸多關(guān)鍵的理論和算法。 1. 線積分轉(zhuǎn)換與能量流計(jì)算 - 最初有公式 $\frac{\partial E}{\partial \xi_i} = \int_{\hat{c}} [r_o(I (x), \hat{c}) - r_b(I (…

魯棒凸優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)并行算法 1. 引言 在魯棒凸優(yōu)化（RCO）問題中，為了克服耦合約束，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會通過處理本地約束并與鄰居節(jié)點(diǎn)交互來更新最優(yōu)解的本地副本。這里采用了共識算法來處理耦合約束，并設(shè)計(jì)了一種新穎的兩階段遞歸算法。第一階段解決無約束優(yōu)化問題，去除分布式優(yōu)化…

環(huán)境 系統(tǒng)：CentOS-7 CPU : E5-2680V4 14核28線程 內(nèi)存：DDR4 2133 32G * 2 顯卡：Tesla V100-32G【PG503】 (水冷) 驅(qū)動: 535 CUDA: 12.2 ComfyUI version: 0.4.0 ComfyUI frontend version: 1.34.8系統(tǒng)軟件信息 系統(tǒng)信息 OS linux Python Vers…

高階多智能體系統(tǒng)具有對抗交互和切換拓?fù)涞亩止沧R研究 1. 引言 在過去的10 - 15年里，多智能體系統(tǒng)和共識問題受到了廣泛關(guān)注。多數(shù)研究假設(shè)智能體通過協(xié)作來達(dá)成共識，即它們?yōu)榱斯餐繕?biāo)交換信息。然而，在許多實(shí)際場景中，兩個(gè)智能體可能將彼此視為對手，即便能獲取對方…

多智能體系統(tǒng)二分共識與超奈奎斯特頻率跟蹤問題解析 多智能體系統(tǒng)二分共識問題 系統(tǒng)描述與基本定義 多智能體系統(tǒng)由 $N$ 個(gè)智能體組成，每個(gè)智能體的狀態(tài) $x_i(t)$（$i \in [1, N]$）遵循一階微分方程： $\dot{x} i(t) = Ax_i(t) + Bu_i(t)$ 其中，$x_i(t) \in R^n$，$u_…

超越傳統(tǒng)界限：高頻跟蹤與金融套期保值技術(shù)揭秘 1. 高頻跟蹤問題提出 在信號處理和控制領(lǐng)域，傳統(tǒng)跟蹤方法存在物理限制，難以有效應(yīng)對一些干擾。然而，通過采用合適的模擬模型和多速率技術(shù)，有望在低采樣率下實(shí)現(xiàn)（次）最優(yōu)跟蹤與干擾抑制，這為數(shù)字控制系統(tǒng)帶來了新的范例?！?

電氣網(wǎng)絡(luò)綜合：近期研究綜述 1. 電氣網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 1.1 驅(qū)動點(diǎn)行為 在一個(gè)或多個(gè)端口，端口對應(yīng)著施加電壓且有電流流過的一對端子。用 $\boldsymbol{i}$ 和 $\boldsymbol{v}$ 分別表示端口電流向量和相應(yīng)的電壓向量，那么網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動點(diǎn)行為是形如以下微分方程的解集： $$ P…

化學(xué)網(wǎng)絡(luò)中的精確矩動力學(xué)計(jì)算示例解析 1. 簡單非線性示例 考慮一個(gè)包含三種物質(zhì)的前饋系統(tǒng)，其中物質(zhì) (S_1) 催化 (S_2) 的生成，并且 (S_1) 和 (S_2) 共同作用生成 (S_3)。具體反應(yīng)如下： - (0 \xrightarrow{\kappa_1} S_1 \xrightarrow{\delta_1} 0) - (S_1 \xrightarrow…