Software Defect Prediction using Autoencoder Transformer Model
由 AI-ML 驱动的质量工程方法使用 AI-ML 通过预测缺陷来增强软件质量评估。现有的机器学习模型难以应对噪声数据类型、不平衡、模式识别、特征提取和泛化等问题。为了应对这些挑战，我们开发了一种新模型，即基于自适应差分进化（ADE）的量子变分自编码器-变换器（QVAET）模型（ADE-QVAET）。 ADE 与 QVAET 相结合，获得高维潜在特征并保持顺序依赖性，从而提高缺陷预测的准确性。 ADE 优化增强模型...
GMI and AINEXXO form strategic alliance to launch ‘self-aware and self-protecting factory’
G.M. International（GMI）是运营技术（OT）的内在和功能安全硬件的提供商，而AI-Power ot的深技术先驱Ainexxo宣布了战略联盟，以提供一种变革性的工业创新：“自我意识和自我保护工厂”。该联盟将GMI的SIL认证安全硬件与Ainexxo的认知AI堆栈融合在一起，为[…] 奠定了基础 ABB机器人技术已投资于加利福尼亚的Landingai，以加速AI的变换，使其更快，更直观且易于范围更广泛。此类合作的首次合作将将Landingai的愿景AI功能（例如Landinglens）整合到ABB Robotics自己的软件套件中，这标志着ABB迈向真正的[…] 的旅程中的另
ABB and LandingAI unleash the power of generative AI for robotic vision
G.M. International（GMI）是运营技术（OT）的内在和功能安全硬件的提供商，而AI-Power ot的深技术先驱Ainexxo宣布了战略联盟，以提供一种变革性的工业创新：“自我意识和自我保护工厂”。该联盟将GMI的SIL认证安全硬件与Ainexxo的认知AI堆栈融合在一起，为[…]ABB机器人技术已投资于加利福尼亚的Landingai，以加速AI的变换，使其更快，更直观且易于范围更广泛。此类合作的首次合作将将Landingai的愿景AI功能（例如Landinglens）整合到ABB Robotics自己的软件套件中，这标志着ABB迈向真正的[…]
在这个研究人员的眼睛系列中，我们再次报告了“虚构数字”和“复数数字”，这些数字是由虚构数字和实际数字组成的，这些数字和实数在几个单独的分期付款中，关于它们的内容，它们拥有的属性以及它们如何在社会中有用。首先，之前的两篇文章首次解释了虚构数字和复数的历史和概述，从“虚构数字”开始。上次，我解释了与方程式相关的主题，例如在数学领域有效地使用了复数。通过对复数的研究，代数的世界急剧发展。这次，我们将简要介绍与电气和电子工程，量子力学等有关的主题，以研究如何有效地在工程和物理领域使用复数。请注意，这是一个简短的解释，因此请原谅我们的详细信息。在许多物理现象中，观察到波的特性，并使用三角函数来表达它们，
今天的新Eli是映射磁异常；对海底板块构造边界的古磁证据进行建模。此ELI涉及对模拟的地磁数据调查进行建模板板边界（不同和变换）。学生可以描述如何从海洋勘探调查中收集磁条纹的模式，并可以从古磁异常的模式中确定板块边界的证据。他们还可以解释说，磁异常和磁条纹与地球磁场中的逆转有关。相关活动可以在我们的网站，磁性，板块构造和海洋学上的以下主题中找到。
Top 20 industrial software suppliers: There’s an app for that
随着制造业在数字化的重量下变换，软件变得与工厂地板上的机器一样关键。工业公司越来越多地将自己重塑为软件驱动的组织，不仅提供物理产品，而且还集成了数字解决方案，从而优化了从设计和计划到执行和维护的所有内容。这种趋势是[…]
What exactly would a full-scale quantum computer be useful for?
作为量子计算机成熟，它们将是变换的。但是有充分的理由为什么我们还不知道他们会出现哪些问题 - 这使他们变得更加令人兴奋
Enhancing Geography Lessons With Country Map
将视觉辅助工具纳入教育环境可显着增强学生的参与和理解。壮观的一种工具是PowerPoint的国家地图加载项，该工具提供了用于教育目的的动态映射功能。增强地理课程传统地理课程通常依赖于静态图，这可能会限制互动学习。国家地图加载项变换[…]
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
*主要贡献者注意力机制是 Transformer 架构的关键部分。它是一种序列到序列的映射，可将每个序列元素转换为值的加权和。权重通常作为键和查询之间的点积的 softmax 获得。最近的研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力机制的替代方案，例如 ReLU 和 S 型激活。在这项研究中，我们重新审视 S 型注意力机制并进行了深入的理论和实证分析。从理论上讲，我们证明具有 S 形注意力机制的变换器是通用函数逼近器，并且……
How to Find Seasonality Patterns in Time Series
使用傅里叶变换检测季节性成分文章“如何在时间序列中查找季节性模式”首先出现在 Towards Data Science 上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 1, January 2025
1) 模糊深度神经网络学习在情绪分析中的特邀编辑专题作者：Gautam Srivastava、Chun-Wei Lin页数：1 - 22) Fcdnet：基于模糊认知的多模态情绪分析动态融合网络作者：Shuai Liu、Zhe Luo、Weina Fu页数：3 - 143) 多模态情绪分析的联合客观和主观模糊性去噪作者：Xun Jiang、Xing Xu、Huimin Lu、Lianghua He、Heng Tao Shen页数：15 - 274) 使用模糊深度神经网络学习探索情绪分析的多模态多尺度特征作者：Xin Wang、Jianhui Lyu、Byung-Gyu Kim、B. D. Pa
気候変動:死亡率シナリオの作成－気候変動の経路に応じて日本全体の将来死亡率を予測してみると…
■ 摘要 到目前为止，我们已经根据气象数据为全日本创建了气候指数。我们还通过回归分析建立了气候指数与人类死亡率之间的关系。根据获得的关系，通过限制目标区域和用于收集数据的气候模型来估算未来的死亡率。该估计基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）在其第六次评估报告中概述的共同社会经济路径（SSP）。由此得出的结论是“气候变化加剧可能会对死亡人数产生一定影响”。此次，预报区域扩大至日本全境。此外，用于获取数据的模型扩展到五种气候模型。在此基础上，根据SSP预测了整个日本未来的死亡率。研究结果显示，“在不引入气候政策的 SSP5-8.5 路径中，2081 年至 2100 年的死亡人数将比使用气候政策
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
我们提出了零样本度量单目深度估计的基础模型。我们的模型 Depth Pro 合成了高分辨率深度图，具有无与伦比的清晰度和高频细节。预测是度量的，具有绝对尺度，而不依赖于元数据（例如相机内在函数）的可用性。而且该模型速度很快，在标准 GPU 上 0.3 秒内即可生成 225 万像素的深度图。这些特性是由许多技术贡献实现的，包括用于密集预测的高效多尺度视觉变换器、结合了……的训练协议
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 5, October 2024
1) 语音-视频双模态信号驱动的 3D 面部动画作者：纪学杰、廖舟舟……毛猛页数：5951 - 59642) 一种改进的果蝇优化算法与 Q 学习相结合，用于解决分布式置换流水线调度问题作者：赵才、吴良宏……张洪强页数：5965 - 59883) 足球 1 对 1 射门情况下的最佳决策战略框架：机器学习、基于理论的建模和博弈论的综合方法作者：杨凯文、藤井圭介页数：5989 - 60084) 针对混合整数变量的昂贵约束优化问题的种群状态驱动代理辅助差分进化算法作者：刘建胜、袁斌……邱浩波页数：6009 - 60305) 一种智能 MRI 辅助诊断和治疗系统基于超分辨率的骨肉瘤识别作者：许忠，方方苟
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
Стрельбы из противотанковых пушек выполнили военнослужащие Восточного военного округа в Приамурье
实弹射击前，各炮兵按照标准进行武器转移至射击阵地、装弹、侦察目标探测、变换射击阵地等。
Geometric deep learning for protein sequence design
使用 CARBonAra 进行序列预测的示意图。几何变换器对 β-内酰胺酶 TEM-1 酶（灰色）的序列空间进行采样，该酶与天然底物（青色）复合，以产生新的折叠良好且活性高的酶。图片来源：Alexandra Banbanaste (EPFL)。作者：Nik Papageorgiou 设计能够执行特定功能的蛋白质涉及理解和操纵其序列 […]
