Robust 'Huber mean' for geometric data protects against noise and outliers
在一个由复杂数据驱动的时代，科学家们越来越多地遇到并不完全位于平坦的欧几里得表面上的信息。从 3D 医学扫描到机器人方向和人工智能转换，当今的大部分数据都存在于称为黎曼流形的弯曲几何空间中。准确分析此类数据仍然是一个挑战，特别是当噪声或异常值扭曲结果时。
In Quantum Sensing, What Beats Beating Noise? Meeting Noise Halfway.
包括 NIST 科学家在内的一个团队可能已经找到了一种在量子物理占主导地位的微观尺度上处理噪声的新方法。
Noise in Maps of the Sun at Radio Wavelengths by T. S. Bastian et al.
太阳是一个强大的射电发射源，与大多数天体发射源不同，太阳的发射在许多射电望远镜的系统噪声中占主导地位。由这些来源产生的噪声被称为“自噪声”。最近的两篇论文讨论了使用傅里叶合成成像技术形成的射频太阳图的自噪声。利用这种技术的射电望远镜的例子包括[...]
CAR-Flow: Condition-Aware Reparameterization Aligns Source and Target for Better Flow Matching
条件生成建模旨在从包含数据条件对的样本中学习条件数据分布。为此，扩散和基于流动的方法已经取得了引人注目的结果。这些方法使用学习的（流）模型将忽略条件的初始标准高斯噪声传输到条件数据分布。因此，该模型需要学习质量传输和条件注射。为了缓解对模型的需求，我们提出了流量匹配的条件感知重新参数化（CAR-Flow）——一种轻量级的、学习性的转变，可以调节……
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 11, November 2025
1) 基于 DNN 和 GAN 的鲁棒实时视听语音增强作者：Mandar Gogate、Kia Dashtipour、Amir Hussain 页数：2860 - 28692) 优化神经网络训练：资源节约的马尔可夫链方法作者：Ke Wang、Xianting Huang、Cong Tan、Siu-Ming Yiu、Zicong Chen、雷小林页数：2870 - 28833) LibriSQA：大型语言模型口语问答的新颖数据集和框架作者：赵子涵、江一阳、刘鹤阳、王宇、王彦峰页数：2884 - 28954) 从常规到反思：高效通信联邦学习中的修剪神经网络作者：裴家明、魏Li, Shahid Mu
Ученые Пермского Политеха нашли способ контролировать шум самолетов без разборки двигателей
PNRPU 专家在俄罗斯制造了第一款便携式飞机发动机噪声计，与同类产品相比，其重量轻 6 倍，工作区域大 66%
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...
