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高斯的论文前沿信息_女演员高斯图片大全(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

高斯的论文

𐟎“学术界的搞笑头像集锦𐟤㊰Ÿ“š 科研之路，笑料百出！来看看这些搞笑的学术头像，让你的学习生活更加轻松愉快！ 1️⃣ 𐟧 "改论文改到高斯模糊" —— 科研狗的日常写照，改论文改到头晕眼花！ 2️⃣ 𐟙 "扶我起来，我还能看文献" —— 科研人必备，即使病倒也要坚持看文献！ 3️⃣ 𐟓 "论文格式还是不对，拿回去改吧" —— 编辑的无奈，也是科研人的日常！ 4️⃣ 𐟎‰ "听说隔壁实验室又发了三篇SCl" —— 羡慕嫉妒恨，隔壁实验室的炫耀！ 5️⃣ 𐟒ꠦ#34;扶我起来，我还能做实验" —— 实验狗的坚韧，不服输的精神！ 6️⃣ 𐟘… "您说怎么改，我就怎么改" —— 学生的无奈，也是科研的必经之路！ 7️⃣ 𐟏ƒ‍♂️ "快…快…快扶我起来，我还能改论文" —— 论文修改的速度与激情！ 8️⃣ 𐟘– "00:00导师: 论文第一段第二句多了个句号，你改一下。再见" —— 导师的挑剔，也是学生的挑战！ 9️⃣ 𐟘” "全实验室只有我没发过文章了" —— 自嘲也是一种幽默，科研人的无奈！ 𐟔Ÿ 𐟤㠦#34;改论文改到头都弯了" —— 形容科研人改论文时的艰辛与无奈！快来收藏这些搞笑学术头像，为你的学习生活增添一份乐趣吧！𐟎ˆ

一起来学知识|扩散模型的论文公式及解释 1.如图2所示，这段话描述了一个基于高斯分布的扩散模型(Diffusion Model)的前向和逆向过程。它解释了如何通过高斯噪声逐步退化图像，并在逆过程通过学习的方式恢复原始图像。公式(1)描述了从时间步 t-1 到 t 的前向扩散过程。 2.如图3所示，逆向过程(Reverse Process)逆向过程的目标是通过学习消除前向过程中带入的噪声，最终从噪声恢复出原始数据。要做到这点，需要通过神经网络学习逆向分布，并通过迭代采样逐步恢复数据。公式(3)描述了这个过程。#一年一度开学季# #大学新生 #大学学习#

「今天要来点数学吗？」「微分几何」高斯绝妙定理（相当于开创了现代微分几何学）原始证明论文的英译本及导言，pdf 格式，由古腾堡计划提供下载网页链接定理指出，曲面的高斯曲率是一个内禀量，不依赖于曲面在三维空间中的嵌入方式。这意味着，如果一个曲面在不拉伸的情况下被弯曲，其高斯曲率保持不变。曲面的高斯曲率通过局部等距变换得以保留。如果单纯看定义，要算出高斯曲率，先要知道曲率如何嵌入到空间中。而一个曲面的不同嵌入，可得出局部等距的不同曲面。最简单的例子是平面和圆柱面：将一张摊成平面的纸卷起来形成圆柱，就得出从平面到圆柱体侧面的局部等距变换，因为这个变形不会改变纸上相近两点在曲面上的距离。绝妙的地方在于，需要定义曲面到空间的具体嵌入方式，但最终结果却和嵌入无关。该定理在地图投影学中具有重要意义。例如，它解释了为什么地球表面不能在平面地图上无失真地展示。任何平面地图投影都会在某些地方产生失真（参见物理芝士数学酱）——因为球面和平面的高斯曲率不一样。

「生日录」今天诞辰的两院院士：气象学家涂长望院士诞辰118周年；国际数学大师、著名教育家陈省身院士（科学院外籍）诞辰113周年（他老人家曾接受我们《大家》栏目采访）；加速器物理学家方守贤院士诞辰92周年。 [鲜花][鲜花][鲜花]

图灵：从数学天才到人工智能之父 1912年6月23日，艾伦ⷩ𚦥𘭦㮂𗥛𞧁𕥜訋𑥛𝥸•丁顿出生。他的童年充满了数学的魅力，这种兴趣在他的成长过程中得到了充分的滋养。1931年，图灵考入剑桥大学国王学院，以优异的成绩获得了数学奖学金。在剑桥，他的数学才华得到了充分的展现。1935年，他发表了两篇重要的数学论文：“左右殆周期性的等价”和“论高斯误差函数”。这两篇论文不仅让他成为国王学院的明星毕业生，还让他在学术界声名大噪。 1936年5月，图灵发表了他最重要的数学成果——“论可计算数及其在判定问题中的应用”。这篇论文在《伦敦数学会文集》上发表后，立即引起了广泛的关注。他分析了计算的过程，提出了“通用”计算机的概念，并利用这一概念解决了D.希尔伯特提出的一个著名问题。同年，他发表的另一篇文章“可计算性与葉š义性”进一步拓展了丘奇提出的“丘奇论点”，形成了“丘奇-图灵论点”，为计算理论的严格化和计算机科学的形成奠定了基础。 1936年9月，图灵应邀前往美国普林斯顿高级研究院学习，并与丘奇一同工作。在美国期间，他对群论进行了研究，并撰写了博士论文。1938年，他在普林斯顿获得博士学位，论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”。这篇论文在数理逻辑研究中产生了深远的影响。 1938年夏，图灵回到英国，继续在剑桥大学国王学院任研究员，研究数理逻辑和计算理论。同时，他开始了计算机的研制工作。然而，第二次世界大战打断了他的正常研究工作。1939年秋，他应召到英国外交部通信处从事军事工作，主要是破译敌方密码。由于破译工作的需要，他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作，取得了极好的成就。因此，他于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章(O.B.E.勋章)。人们认为，通用计算机的概念就是图灵提出来的。图灵不仅是一位杰出的数学家和计算机科学家，更是一位勇敢的战士和卓越的科学家。他的工作为人工智能的发展奠定了坚实的基础，使他成为当之无愧的人工智能之父。

卡尔ⷩ›…可比：数学界的巨星大家好，今天我们来聊聊一位伟大的数学家——卡尔ⷥ䦖率”夫ⷩ›…可比（Carl Gustav Jacobi）。𐟒ኊ𐟓€【雅可比的生平与成就】雅可比在16岁时就考入了大学预科班，但由于年纪太小被拒之门外。但他并没有放弃，而是靠自学掌握了大学的全部课程，甚至研究了欧拉、拉格朗日、高斯等数学巨星的著作和论文。他曾挑战过一般五次方程的求解难题，虽然被阿贝尔抢先一步，但他在25岁时发表了《椭圆函数理论的新基础》，与阿贝尔同时独立奠定了椭圆函数论的基础。之后，他成为德国数学界的核心人物，德国皇帝对他礼敬有加，甚至资助他去意大利度假，还任命他到柏林大学任教。 𐟓𛣀雅可比行列式的发现与意义】在多元函数微积分的发展过程中，雅可比为了解决多元函数积分中的变量替换问题，提出了雅可比行列式。比如在二重积分的变量替换中，需要用雅可比行列式来确定积分区域和积分元的变换关系。它的值反映了变量变换时面积或体积的伸缩比例。这个概念为多元微积分理论的完善和发展奠定了重要基础，使得人们能更深入地研究多元函数的性质和相关问题。 𐟧𒣀对后世的影响】雅可比行列式不仅在数学分析中发挥了关键作用，还推动了几何学和物理学等多学科的发展。在数学分析中，它是多元积分变换的重要工具；在几何学里，可用于研究曲线坐标和曲面的性质；在物理学方面，对解决流体力学、电磁学等领域的问题也有重要作用。比如在计算流体力学中，利用雅可比行列式变换坐标，可以更方便地描述流体运动规律。雅可比的贡献不仅改变了数学的发展方向，还为其他学科的研究提供了强有力的工具。他是一位真正的数学巨星，值得我们铭记和敬仰。

贝叶斯分析新招：灵敏度分析大揭秘！ 𐟎‰大家好，今天我要和大家分享一篇非常有趣的论文，题目是《Detecting and diagnosing prior and likelihood sensitivity with power-scaling》。这篇文章发表在Statistics and Computing期刊上，主要介绍了一种高效而实用的灵敏度分析方法，用于评估先验和似然对后验的影响。在贝叶斯分析中，了解后验对先验和似然扰动的敏感性至关重要。这篇文章提出了一种利用重要性抽样来估计通过对先验或似然进行幂次调整而产生的后验特性的方法。基于这种方法，文章还提出了一种诊断工具，可以指示先验数据冲突或似然非信息性的存在，并讨论了这种幂次调整方法的局限性。这种方法可以很容易地纳入贝叶斯工作流程中，模型构建者只需付出最小的努力。作者还在他们的新R包“priorsense”中提供了这一方法的实现。此外，他们还在真实数据的案例研究中展示了这一工作流程，涵盖了从简单线性模型到高斯过程模型等各种复杂度的模型。通过这篇文章，我们可以学习到如何通过灵敏度分析来评估贝叶斯模型的稳健性，发现先验数据冲突或似然非信息性的迹象。这对于提高贝叶斯分析的可靠性和准确性具有重要意义。如果你对贝叶斯分析或统计学感兴趣，不妨找时间阅读一下这篇文章，相信一定会有所收获的哦！𐟓Š𐟔✨

科研作图神器！全能Prism GraphPad Prism 是一款专为科学研究设计的强大数据分析和绘图软件，适用于生命科学、化学和社科等多个领域。全球超过百万名科学家和顶级医学院校都在使用它，《柳叶刀》和《新英格兰医学杂志》等顶级医学期刊推荐的绘图工具，甚至陈薇院士的新冠疫苗科研论文也采用了它。 GraphPad Prism 提供了丰富的功能，包括线性回归、逻辑回归、高斯分布、二元分类、预测等。无论是拟合优度检验、斜率、截距还是多元线性回归，它都能轻松应对。此外，它还支持多种非线性回归模型和参数估计，以及置信区间和残差分析。这款软件不仅在数据分析方面表现出色，还具备多样的绘图能力，可以生成各种类型的图表，如散点图、曲线拟合图和相关系数图等。无论是科研还是医学领域，GraphPad Prism 都是一款不可或缺的强大工具。

数学家的故事简短数学是一门神奇的学科，它不仅仅是关于数字和公式的集合，更是人类智慧的结晶。在本文中，我们将以数学家们的故事为切入点，感受他们如何用热情和才华推动世界的进步。让我们一起走进这些伟大人物的传奇人生吧！ --- 1.高斯被誉为“数学之王”。从小展现出惊人的数学天赋，他3岁就自学算术。一个著名的故事是，他10岁时解决了一个复杂的等差数列求和问题。这不仅证明了他的才华，也激励我们从小培养专注力与创新思维。 --- 2.欧拉是数学史上最多产的数学家之一。他一生创作了超过800篇学术论文，即使在双目失明后，他依然凭借惊人的记忆和逻辑能力持续工作。这告诉我们，即便面临困难，坚持与热爱可以超越一切。 --- 3.阿基米德不仅是一位数学家，更是物理学和工程学的先驱。他发现浮力定律的“尤里卡时刻”成为科学探索的象征。他的故事启示我们，科学的乐趣在于发现生活中隐藏的奥秘。 --- 4.女数学家诺特被称为抽象代数学之母。她的研究开创了许多数学领域，但她曾因性别限制无法正式教职。最终她以才华赢得认可。她的故事激励每个人打破偏见，坚持梦想。 --- 5.费马因他的“费马大定理”闻名。虽然这个定理直到300多年后才被证明，但费马的数学直觉启发了无数后人探索未知。他的精神说明，提问与挑战比答案更重要。 --- 6.特蕾莎ⷥŽ布里奇是现代数学的代表之一，她用大数据分析解决全球问题，如疾病传播与气候变化。这体现了数学的应用价值，也鼓励我们将知识与技术用于造福社会。 ---

CityGS：实时渲染新突破 𐟌Ÿ 论文标题：CityGaussian: 实时高质量大规模场景渲染的新方法 𐟓 摘要：本文提出了一种名为CityGaussian (CityGS) 的方法，用于实现实时高质量的大规模场景渲染。该方法利用3D高斯点绘 (3D Gaussian Splatting, 3DGS) 技术，并引入了分而治之的训练策略和细节层次 (Level of Detail, LoD) 方法来解决大规模场景训练和渲染中的挑战。 𐟓– 主要内容：背景与动机 3D大规模场景重建在增强现实/虚拟现实 (AR/VR)、航空测量、智慧城市和自动驾驶等领域具有重要应用。现有的神经辐射场 (NeRF) 基方法虽然取得了显著进展，但在细节保真度和性能上仍有不足。 3DGS 使用显式的3D高斯分布作为场景表示，能够实现高质量的实时渲染，但直接应用于大规模场景时面临内存和计算瓶颈。方法分而治之的训练策略将全局场景划分为多个空间相邻的块，每个块并行训练。使用粗略的全局高斯先验指导每个块的训练，避免块间的相互干扰，实现无缝融合。细节层次 (LoD) 策略通过压缩不同块的高斯分布生成不同细节层次，根据相机距离选择合适的细节层次进行渲染。这种策略显著减少了渲染负担，同时保持了视觉质量。实验结果在多个大规模场景数据集上的实验表明，CityGS 能够实现最先进的渲染质量，同时支持实时渲染。与现有的3DGS和其他NeRF基方法相比，CityGS 在渲染质量和速度上均有显著优势。结论本文提出的CityGS 方法成功实现了大规模场景的高保真实时渲染，通过分而治之的训练策略和细节层次技术，显著提高了渲染效率和质量。未来工作将探索动态场景的处理和多视角训练的优化。

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