Where Is NASA’s Deep Space Network Located?
美国宇航局的深空网络 (DSN) 拥有三个全球定位的综合设施，配备大型天线和先进技术，以确保与航天器的持续通信。这些站点处理并将数据传输给美国宇航局进行科学分析，同时应对来自宇宙噪声和自身设备的挑战。每个综合体都位于战略性的无线电静默区，提供游览和 [...]
混沌顺序传播 (SPoC) 是一种用于求解平均场随机微分方程 (SDE) 及其相关非线性福克-普朗克方程的最新技术。这些方程描述了受随机噪声影响的概率分布的演变，在流体动力学和生物学等领域至关重要。解决这些 PDE 的传统方法面临着挑战，因为它们的 DeepSPoC：将混沌顺序传播与深度学习相结合以有效解决平均场随机微分方程首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 8, August 2024
1) 时空变换器视觉对象跟踪的记忆提示作者：Tianyang Xu;Xiao-Jun Wu;Xuefeng Zhu;Josef Kittler页数：3759 - 37642) 神经符号人工智能的验证、确认、测试和评估调查作者：Justus Renkhoff;Ke Feng;Marc Meier-Doernberg;Alvaro Velasquez;Houbing Herbert Song页数：3765 - 37793) 使用图神经网络进行图摘要的综合调查作者：Nasrin Shabani;Jia Wu;Amin Beheshti;Quan Z. Sheng;Jin Foo;Venus Hagh
New and existing home sales for July: the rebalancing is underway
- 作者：New Deal democrat我打算本月同时报告新房和现房销售情况，因为它们的报告时间只相隔一天，而且我一直在寻找两者之间的市场重新平衡，这意味着现房销售量*相对*高于新房，新房价格相对于现房价格走强，现房库存增长高于新房。长话短说，看起来这种重新平衡正在开始发生。考虑到这一点，让我们来查看数据。首先让我重申一下大局：抵押贷款利率领先销售量，销售量反过来又领先价格。此外，新房销售量是所有住房指标中最领先的，但它们很嘈杂且经过大量修订。而单户住宅许可的噪声小得多，略微落后于它们。7 月份抵押贷款利率降至近 12 个月低点（下图中的金色），不出所料，新房销售量（蓝色）有所增加。事实上
- 作者：新政民主党飓风贝丽尔 (Beryl) 对 7 月份的房屋建筑产生了足够的影响，让我没有在这个重要的领先行业发出黄色衰退警告。虽然飓风对许可没有显著影响，但它可能对开工和在建单位产生了影响，我将在下文中进一步阐述。让我们从整体角度开始。开工量（下图中的蓝色）噪音较大，略微滞后于许可量，7 月份下降了 -6.8%，而总许可量（金色）下降了 -4.0%。相比之下，最不嘈杂、最领先的单户住宅许可（红色，右侧刻度）仅下降了 -0.1%：将单户住宅与多户住宅许可进行比较，前者如上图所示下降了 -1,000，而后者（灰色）的噪声更大，下降了 -58,000：尽管如此，多户住宅许可显示出稳定的迹象，
Medical Image Denoising with CNN
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，但由于使用低剂量辐射来最大限度地减少患者暴露，它们通常会受到噪音的影响。这种噪音会掩盖重要的细节并影响诊断的准确性。CNN 是一类深度学习神经网络，已被证明在解决这个问题上非常有效。这些网络在包含嘈杂和干净图像的大量数据集上进行训练，学习识别和消除噪音，同时保留关键的解剖细节。要了解如何对 CT 图像进行去噪以提高图
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 7, July 2024
1) 联邦学习中的隐私和稳健性：攻击与防御作者：Lingjuan Lyu、Han Yu、Xingjun Ma、Chen Chen、Lichao Sun、Jun Zhao、Qiang Yang、Philip S. Yu页数：8726 - 87462) 测量解缠：指标回顾作者：Marc-André Carbonneau、Julian Zaïdi、Jonathan Boilard、Ghyslain Gagnon页数：8747 - 87613) 深度强化学习中的探索：从单智能体到多智能体领域作者：Jianye Hao、Tianpei Yang、Hongyao Tang、Chenjia Bai、Jiny
2024/07/10 Everyday Life, Improved by Light: GRYPHON’s Photonic Discoveries
射频 (RF) 和微波信号是丰富我们日常生活的技术不可或缺的信息载体 - 蜂窝通信、汽车雷达传感器和 GPS 导航等。每个系统的核心都是单频射频或微波源，其稳定性和频谱纯度至关重要。虽然这些源旨在以精确的频率生成信号，但实际上，由于组件缺陷和环境敏感性而产生的相位噪声会模糊精确频率，从而影响最终的系统级性能。
Principal Components Analysis (PCA) Through a Latent Variable Lens
概述 PPCA（经典 PCA 的扩展）及其通过 EM 算法应用于不完整数据照片由 Dhruv Weaver 在 Unsplash 上拍摄。随着 EM 算法的 E 和 M 步骤重复，该算法收敛到局部最大似然估计量。概率主成分分析 (PPCA) 是一种降维技术，利用潜在变量框架恢复数据中最大方差的方向。当噪声遵循各向同性高斯分布时，概率主成分将与经典主成分紧密相关，在缩放因子和正交旋转方面相同。因此，PPCA 可用于许多与经典 PCA 相同的应用，例如数据可视化和特征提取。PPCA 背后的潜在变量框架还提供了经典 PCA 所不具备的功能。例如，PPCA 可以轻松扩展以适应具有缺失值的数据，而经典
New NZ guidelines for using screens in schools
由于新西兰儿童的屏幕使用时间是世界上最高的，研究人员发布了新的指导方针，以帮助平衡屏幕使用的健康风险与学校数字技术的教育效益。作者表示，过多的屏幕使用时间与健康问题有关，包括干眼症、近视、体能下降、噪声引起的听力损失和疼痛综合症。虽然学校对屏幕使用时间的建议随着每个年龄段而逐渐增加（建议两岁以下儿童的屏幕使用时间为零），但作者表示，在心理健康和认知方面，基于屏幕的学习的质量比数量更重要。
3 Important Considerations in DDPG Reinforcement Algorithm
照片由 Jeremy Bishop 在 Unsplash 上拍摄深度确定性策略梯度 (DDPG) 是一种用于学习连续动作的强化学习算法。您可以在 YouTube 上的以下视频中了解更多信息：https://youtu.be/4jh32CvwKYw?si=FPX38GVQ-yKESQKU以下是使用 DDPG 解决问题时必须考虑的 3 个重要事项。请注意，这不是 DDPG 的操作指南，而是内容指南，因为它只讨论了您必须研究的领域。噪声Ornstein-UhlenbeckDDPG 的原始实现/论文提到使用噪声进行探索。它还表明某一步骤的噪声取决于前一步的噪声。这种噪声的实现是 Ornstein-Uh
The power of ambiguity: Using computer models to understand the debate about climate change
认知偏差是阻止人们改变想法的最重要因素之一。气候变化否认者和气候活动人士往往倾向于只接受证实他们各自对此事的看法的信息。然而，舆论动态也受到研究人员称之为“模糊噪音”的因素的影响。与偏见不同，模糊噪声是可变的，取决于许多随机因素，并导致判断不一致。
Electron-Boson Interactions Could Explain "Strange Metals"
莱斯大学的研究人员深入研究电子-玻色子相互作用，揭示了奇异金属令人困惑的行为的关键，揭示了抑制散粒噪声的方法，并提供了一个新的理论模型来解释这些神秘的材料。
2023/12/06 DARPA-Funded Research Leads to Quantum Computing Breakthrough
致力于 DARPA 噪声中尺度量子设备优化 (ONISQ) 计划的研究人员团队创建了有史以来第一个具有逻辑量子位 (qubit) 的量子电路，这是一项关键发现，可以加速容错量子计算和彻底改变量子计算机处理器的设计概念。
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning
使用强化学习训练扩散模型replay扩散模型最近已成为生成复杂高维输出的事实标准。您可能知道它们能够制作令人惊叹的 AI 艺术和超逼真的合成图像，但它们也在药物设计和连续控制等其他应用中取得了成功。扩散模型背后的关键思想是将随机噪声迭代地转换为样本，例如图像或蛋白质结构。这通常被激发为最大似然估计问题，其中模型被训练以生成尽可能接近训练数据的样本。然而，扩散模型的大多数用例并不直接与匹配训练数据有关，而是与下游目标有关。我们不只是想要一张看起来像现有图像的图像，而是一张具有特定外观的图像；我们不只是想要一个物理上合理的药物分子，而是想要一个尽可能有效的药物分子。在这篇文章中，我们展示了如何使用
Sequence Feature Extraction for Malware Family Analysis via Graph Neural Network
恶意软件对我们的设备和生活造成了很大的危害。我们迫切希望了解恶意软件的行为及其造成的威胁。恶意软件的大多数记录文件都是可变长度的、带有时间戳的基于文本的文件，例如事件日志数据和动态分析配置文件。利用时间戳，我们可以将这些数据分类为基于序列的数据，以便进行后续分析。然而，处理可变长度的基于文本的序列很困难。此外，与自然语言文本数据不同，信息安全中的大多数序列数据都具有特定的属性和结构，例如循环、重复调用、噪声等。为了深入分析 API 调用序列及其结构，我们使用图来表示序列，这可以进一步研究信息和结构，例如马尔可夫模型。因此，我们设计并实现了一个注意力感知图神经网络 (AWGCN) 来分析 API
Новая модель глубокого обучения помогает в автоматизированном скрининге глазных заболеваний
东北大学的一组研究人员提出了一种深度学习模型，可以检测照片中的眼部疾病。这种“轻量级”模型可以在少量图像上进行训练，即使噪声水平很高，并且资源高效，这意味着它可以在移动设备上使用。
