AN/VRC-100 – HF 地面/便携式通信系统,为航空指挥官提供可靠的语音和数据通信,以及增强的态势感知能力,以支持配备 AN/ARC-220 的飞机的地面支援。自动接收和翻译飞机位置报告,并与军用通用作战图网络连接,以实现完整的战场态势感知。特点:重型便携式外壳,配有可用的车载支架、单边带、模拟语音、MIL-STD-188-141B ALE、ALE 链接保护、MIL-STD-188-110B 数据调制解调器、兼容 KY-100 加密、自动位置报告消息传递、最大功率输出 175 W pep(100 W 平均)未来:基于 AN/ARC-220 的现代化计划,下一代 VRC-100 将包括 WBHF 高速数据和 4G ALE,并提供嵌入式加密和数字语音选项
通过安装对训练数据没有反应但对未知数据有反应的冗余神经元,系统可以通过观察其状态来判断数据是已知还是未知,并对已知数据进行分类。
生物标志物测试需要不同专业的意见,因此您的护理团队包括由专业领域的专业人士组成的多学科团队。这些专家共同努力,即使您从未见过他们15,16,19
从 fMRI 脑记录中重建自然图像并解码其语义类别是一项挑战。获取足够多的图像对及其相应的 fMRI 响应(这些响应涵盖了巨大的自然图像空间)是难以实现的。我们提出了一种新颖的自监督方法,该方法远远超出了稀缺的配对数据,用于实现:(i)最先进的 fMRI 到图像重建,以及(ii)首次从 fMRI 响应进行大规模语义分类。通过在一对深度神经网络(从图像到 fMRI 和从 fMRI 到图像)之间施加循环一致性,我们在来自许多新颖语义类别的大量“未配对”自然图像(没有 fMRI 记录的图像)上训练我们的图像重建网络。这使得我们的重建网络能够适应非常丰富的语义覆盖,而无需任何明确的语义监督。具体而言,我们发现将我们的自监督训练与高级感知损失相结合,可以产生新的重建和分类能力。具体来说,这种感知训练能够很好地对从未见过的语义类别的 fMRI 进行分类,而无需在训练期间使用任何类别标签。这带来了:(i)前所未有的从从未见过的图像的 fMRI 图像重建(通过图像指标和人工测试进行评估),以及(ii)在网络训练期间对从未见过的类别进行大规模语义分类。以前从未证明过从 fMRI 记录中进行如此大规模(1000 种)语义分类。最后,我们为所学模型的生物一致性提供了证据。
摘自《迈阿密先驱报》:[伊万诺维奇] 称,当另一名特工将张的 U 盘放入他的电脑时,U 盘立即开始安装文件,这是他在这种分析过程中从未见过的“非常不寻常”的事件。伊万诺维奇说,特工必须立即停止分析,以阻止他的电脑进一步损坏。
1 型糖尿病 (T1D) 患者使用混合闭环系统的情况在过去几十年中从未见过。1 然而,Ebekozien 等人最近发表的文章显示,35% 的 T1D 患者使用混合闭环系统,这在 2 型糖尿病 (T2D) 患者中极为罕见。这些数字在国外甚至更低
训练:给定一组标记的示例{((x 1,y 1),…,(x n,y n)},通过最大程度地限制训练集测试的预测误差来估算预测函数f:将f应用于从未见过的f之前,将f应用于前所未有的测试示例x并输出预测的值y = f(x)
有时被怀疑一个人具有遗传状况,但是到目前为止,基因检测未能鉴定出导致其DNA的变化。有时这种变化是如此罕见,以前从未见过,或者已经发现了变化,但是尚无可能确认它是否导致其状况(一种不确定意义的变体)。这些被称为没有名称(天鹅)的未诊断状况或综合症。
大脑解码是将大脑活动映射到产生这些活动的刺激的过程,近年来一直是一个活跃的研究领域。在语言刺激的情况下,最近的研究表明,可以将 fMRI 扫描解码为受试者正在阅读的单词的嵌入。然而,这种词嵌入是为自然语言处理任务而设计的,而不是为大脑解码而设计的。因此,它们限制了我们恢复精确刺激的能力。在这项工作中,我们建议直接对 fMRI 扫描进行分类,将其映射到固定词汇表中的相应单词。与现有工作不同,我们对以前从未见过的受试者的扫描进行评估。我们认为这是一个更现实的设置,我们提出了一个可以解码从未见过的受试者的 fMRI 数据的模型。我们的模型在这项具有挑战性的任务中实现了 5.22% 的 Top-1 和 13.59% 的 Top-5 准确率,显著优于所有考虑过的竞争基线。此外,我们使用解码后的单词来指导 GPT-2 模型的语言生成。通过这种方式,我们进一步探索出一种将大脑活动转化为连贯文本的系统。
Darktrace 的 Cyber AI 首先看到公司桌面使用远程桌面通信协议和管理凭据与第二台内部设备建立新连接。在此连接进行期间,第二台设备使用 SMB 文件共享协议与内部服务器建立连接。通过此连接,第二台设备写入内部服务器上的隐藏文件共享,这是在此上下文中从未见过的活动。