低地球轨道的空间态势感知 （LEO）是一个拥挤的地方，进入LEO的人为空间物体（ASO）的数量正在Swift增加。 随着人口的激增，物体之间的近距离接触（连接）也不可避免地增加。 空间态势感知（SSA）问题的核心是预测ASO的位置以及去向。 从油漆规格到国际空间站，应有尽有。 当前用于轨道预测的最新方法是基于物理学的模型，这些模型需要对物体的轨迹，其运行环境以及物体进行操纵的意图的非常准确的了解。 实际上，我们无权访问此数据。 轨迹很少通过嘈杂的地面雷达系统进行测量，我们对太空天气和大气密度的理解是有限的，并且卫星运营商并不热衷于分享他们的机动计划。 该项目旨在成为使用ML改善SSA的实验实验室和游乐场，并提供了一条端到端的管道以： 来自USSTRATCOM Space Track API的LEO中有关ASO的ETL轨道数据。 根据物理模型进行轨道预测。 训练并使用机器学习模型来

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5G数据业务感知差小区分析与处理思路

讯 飞 超 脑 —— 从感知智能到认知智能 讯飞研究院 胡郁2015年3月22日 22:20:11 【胡郁】讯飞超脑——从认知智能到感知智能-final全文共33页，当前为第1页。 人工智能成为信息技术革命热点 ？ Where ？ How ？ When 【胡郁】讯飞超脑——从认知智能到感知智能-final全文共33页，当前为第2页。 人工智能成为信息技术革命热点 什么时候 人工智能将实现革命性突破？ ？ When 【胡郁】讯飞超脑——从认知智能到感知智能-final全文共33页，当前为第3页。 人工智能 — 威胁派 霍 金： "人工智能不一定是好事，或导致人类灭亡。" 比尔盖茨： "人工智能让我很担忧…" 马斯克： "我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险！" 【胡郁】讯飞超脑——从认知智能到感知智能-final全文共33页，当前为第4页。 人工智能 — 理智派 Facebook人工智能负责人 Yann LeCun 人工智能还远未达到能够威胁人类的地步， 还有很多技术探索工作要做。 机器学习大神 Michael Jordan 大量的人工智能业内人士 【胡郁】讯飞超脑——从认知智

matlab代码求含参量矩阵特征值统计压缩感知 基于贝叶斯统计实现压缩感知。 给定的 地图估计 我们找到给定y 、 Φ和Σ的x的最大后验 (MAP) 估计。 首先，我们使用贝叶斯定理 取导数找到 MAP 估计的封闭形式 使用 Woodbury 矩阵 Identity 优化逆计算 MAP估计的最终封闭形式 生成协方差矩阵 (Σ) 假设：协方差矩阵的第i个特征值的形式为：对于所有i s， i - α 。 选择一个大小为n x n的随机正交矩阵U。 定义大小为n x n的对角矩阵D ，其中对角线项为i - α 。 协方差矩阵， Σ定义为UDU' 。 实验 我们试验了两个α值：0、3。 对于每个α ，我们生成nexp n维向量 ( x s )。 我们选择一组m 。 对于每个m ，我们生成一个大小为m x n的随机传感矩阵Φ ，其条目来自 iid Gaussian ，均值为 0，方差为 1/ m 。 我们使用它来生成测量信号y ( Φx )。 我们添加 σ 为测量信号平均值的 0.01 倍的高斯噪声。 我们使用上面推导出的 MAP 估计公式重建x并计算相对均方根误差（Relative RMSE）

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