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用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
嘉宾专栏：决策树与通信之间的计算模型 1
通信复杂性研究计算一个函数所需的通信量，该函数的值取决于分布在多个实体之间的信息。姚期智 [Yao79] 于 40 多年前发起了通信复杂性研究，如今它已成为理论计算机科学的核心领域，在数据结构、流算法、属性测试、近似算法、编码理论和机器学习等不同领域都有广泛应用。教科书 [KN06,RY20] 对该理论及其应用进行了出色的概述。在通信复杂性的基本版本中，两个玩家，分别称为 Alice 和 Bob，希望计算一个函数 F : X × Y →{ 0 , 1 }，其中 X 和 Y 是一些有限集。Alice 持有一个输入 x ∈ X，Bob 持有一个输入 y ∈ Y，他们希望通过按照某种协议来回发送消息来计算 F(x, y)。重要的是，Alice 和 Bob 具有任意的计算能力，因为我们只关心计算该函数需要交换多少信息。目标是设计低成本协议，以 Alice 和 Bob 交换的位数来衡量（在最坏情况下），理想情况下，我们会显示感兴趣的通信问题的通信复杂度的严格上限和下限。让 D cc ( F ) 表示确定性协议在所有输入上正确计算 F 的最低可实现成本。
在无车道自动流量中建模车辆植入车辆
摘要在无车道的交通中，车辆可以选择任何任意的横向位置。这使车辆群可以在数量上进行组合，不仅在纵向上而且侧向进行较小的空间缝隙，可以将车辆组成较小。车辆植入可以实现多种目的，例如增加道路容量，通过减少空气动力阻力和抑制冲击波来节省能源。在本文中，我们开发了一个控制框架，用于在无车道交通中对车辆羊群进行建模。拟议的控制算法考虑了两种类型的代理：代表潜在羊群的代理和代表具有集体目标的虚拟领导者的G代理（例如，在未来的交通拥堵情况下放慢速度）。我们的算法基于用于羊群居中和避免碰撞的能量功能，用于速度匹配的共识算法以及虚拟领导者发挥的导航反馈。虚拟领导者的路径应在上层控制器中定义。此外，还实施了用于动态道路边界控制的反馈算法。我们以非常有希望的结果模拟了所提出的方法。我们表明，车辆群在几秒钟内有效地形成，速度已成功排列，并且车辆安排在不同的情况下保持稳定。此外，外侧和纵向羊群的扩展随着不同的能量功能和不断变化的道路边界而变化，车辆羊群遵循虚拟领导者的轨迹。最重要的是，在扰动的情况下，车辆群保持稳定，由于车辆横向位置的略有变化，诱导的冲击会有效抑制。
从007-Rule-rule-rule-rule-rule-contultations进行注释。 ...
o参见《电力法案》第5（d）条（灵活的框架，因此对生成的需求和投资受到竞争性市场力量的指导）。项目受市场力量管辖，不受一致的交货时间。最好是市场参与者决定自己项目的时间。o当时批准的未知数太多。项目的最终工程尚未完成，设备交货时间尚不清楚。延迟将出现，需要时间延长。o不应匆忙进行建设，尤其是在批准后仍在讨论环境影响的情况下。o应该有标准的施工期，但不会急于项目批准。o更长的构造时间可能会更加尊重档案（土地），历史，药物，水域。o标准的施工期似乎是任意的监管负担。o不应该有最大的时间延长数，但是随着时间的流逝，它们应该逐渐难以获得。o更长的长度构建具有扩展可能性可能是对众多扩展的改进。o建筑对耕作具有破坏性，不确定性对过程不利。施工应在批准的一年内开始，并且扩展数量应有限。重复的扩展/关闭活动是对农业实践最具破坏性的。o没有与AESO协调的，AUC实施它是没有意义的。o AUC不应施加任何限制AER不限制的限制。
分析人工智能艺术工具的使用情况......
最近，生成式机器学习模型的输出质量得到了一定程度的提高，开辟了新的使用途径。这种质量的提高导致了商业生成平台的出现，用户可以在其中创建任意的文本和图像提示，以便快速生成大量图像。这些图像有时用作完成的创意结果，有时用作进一步手动编辑或设计构思的基础。从手动草图到图像编辑器和 3D 渲染，各种传统的可视化方法每天都在建筑设计中使用。建筑师很快就对生成方法产生了兴趣，正如 AEC 杂志 (2022) 的特别版所反映的那样。这项新技术在公众中得到了广泛讨论，从其具体用例到其开发方式的伦理以及它将带来哪些变化。在本文中，我们希望利用 Midjourney 平台的开放性以定量方式分析当前的建筑用例和功能。我们通过多种方法分析了 5800 万个查询，包括 word2vec 等 NLP 方法。我们考虑了这些模型背后的相关技术部分，并将研究它们如何使现在和将来的建筑师受益。图像生成模型的当前技术基础是所谓的扩散方法。Sohl-Dickstein 等人（2015 年）首次引入了正向扩散，它会逐步破坏图像中的结构化信息，而反向扩散则试图重新生成丢失的信息。然而，由于原始图像信息已被破坏，反向扩散至少部分起作用
胚胎或胎儿是否脑死亡？对堕胎争论的影响
作为“多布斯案之后的生物伦理学”研讨会的一部分，我们希望将这一对话带入后多布斯案的法律文献中。5 尽管在罗伊时代也有少数法律学者考虑过这个问题，但他们大多持相反立场：脑生命先于生存能力的可能性是否表明生存能力界限是错误的，或者人格应该在脑生命开始时开始？6 这是第一篇考虑相反问题的法律学者：移除脑死亡胎儿或胚胎是否能免受州堕胎禁令的约束？这个话题对这个国家的堕胎辩论具有重要意义。如果生命直到脑生命开始才开始，那么在此之前终止妊娠可能不会受到堕胎禁令的约束，也不会引起同样的法律或伦理问题。例如，大多数州将移除死胎排除在其州堕胎定义之外——这是流产护理的必要例外。7 但这个例外适用于脑死亡（或脑无生命）妊娠吗？如果是，脑生命何时开始？在研究了这些复杂的问题之后，本文考虑了胚胎或胎儿脑死亡作为一种法律理论所面临的各种概念和战略挑战。本文第一部分首先探讨了产前脑生命理论的优势。尽管许多美国人直觉地认为潜在生命的道德价值会随着怀孕而增长，8但要找到一条非任意的界线来解释怀孕道德地位的变化却一直很困难。脑生命可能提供一个有用的
神经网络的非微扰重正化-...
在最近的一项工作 [ 1 ] 中，Halverson、Maiti 和 Stoner 提出了一种用威尔逊有效场论来描述神经网络的方法。无限宽度极限被映射到自由场论，而有限 N 个校正则由相互作用（作用中的非高斯项）考虑。在本文中，我们研究了这种对应的两个相关方面。首先，我们在这种情况下评论了局部性和幂计数的概念。事实上，这些通常的时空概念可能不适用于神经网络（因为输入可以是任意的），然而，重正化群提供了局部性和缩放的自然概念。此外，我们还评论了几个微妙之处，例如数据分量可能不具有置换对称性：在这种情况下，我们认为随机张量场论可以提供自然的概括。其次，我们通过使用 Wetterich-Morris 方程提供非微扰重正化群的分析，改进了 [1] 中的微扰威尔逊重正化。与通常的非微扰 RG 分析的一个重要区别是，只知道有效 (IR) 2 点函数，这需要谨慎设定问题。我们的目标是提供一种有用的形式化方法，以非微扰方式研究超越大宽度极限（即远离高斯极限）的神经网络行为。我们分析的一个主要结果是，改变神经网络权重分布的标准差可以解释为网络空间中的重正化流。我们专注于平移不变核并提供初步的数值结果。
泰德·尼尔森 - 计算机解放 - 梦想机器.pdf
我既不是熟练的程序员，也不是动手能力强的人，更不是杰出的专业人士；我只是个电脑迷。如果你愿意的话，可以称其为电脑狂热者。但是，如果大卫·鲁本博士可以写关于性的内容，我当然也可以写关于电脑的内容。我写这本书就像写给侄子的一封信，闲聊而又私人。对于读者来说，这也许不那么无聊。对于匆忙写这本书的作者来说，这当然不那么无聊。就像一本摄影杂志，它在欢快的环境中向你抛出一些基本知识。其他内容也被加入进来，这样你就能听到它们的声音，即使细节难以捉摸。（我们学习大多数日常事物都是从模糊的印象开始的，但不知何故鼓励这些通常被认为是不值得尊敬的。）我在这里选择的内容是任意的。基于什么可能会有趣并能快速洞察。任何聪明的高中生，或任何其他能偶然浏览摄影杂志细节的人，都应该能够理解这本书，或了解主要思想。虽然这本书可能有助于您谈论这些话题，但这并不会使您成为程序员或计算机专家。也许当新机器侵入您的生活时，您会感到更自在（或至少能够应对）。如果您有机会学习编程——请参阅第页的建议——对于任何四年级以上的学生来说，这都是一次非常好的经历。但这本书的主要思想是帮助您区分苹果和橘子，以及哪个问题出在哪。我希望您能从这里继续下去，并提出了一些建议。
影响骨科医生临床采用的因素...
医疗设备组织始终寻求新的方法来保持同行的竞争力，并且他们经常通过推出新的创新产品来获得竞争优势[1,2]。采用这些创新产品不一定证明，因为某些因素可能会影响采用过程[3]。外科医生通常是该行业创新的目标受众，并影响了这些设备的成功，因为它们是这些技术的主要用户，并继续寻找可以改善患者临床结果的创新。产品通常是使用外科医生的输入来设计的，以帮助减轻这些设备的非顾问，因为外科医生提供的信息只有他们在这些产品中才能欣赏。由于临床结果的改善，工作时间降低，效率更高，节省了该程序的成本（不一定是技术成本），因此某些技术享有外科医生临床医生的成功收养。成功采用这些产品对于组织的持续增长是必要的，因为公司花费了大量的研究，开发和营销预算将这些产品推向市场。但是，战略和战术营销计划可能是任意的，并且在概念上存在缺陷[4]。这些销售和营销计划历史上遵循扩散模型的过程[5]，其中外科医生的目标成为“创新者”，从而影响了“多数”。这种方法并不总是转化为增加的销售量[6]。尽管这些模型描述了销售和营销计时技术，但它们并不能洞悉外科医生的决策过程[7]。因此，销售和营销技术创造了更需要定义的方法来成功针对外科医生并确定驱动其采用行为的方法。
达西的屈服应力液定律在特鲁利等网络上
这里的r和l分别是圆柱体的半径和长度，η是流体的粘度，κ是培养基的渗透性。darcy从Poiseuille的定律开始对渗透率进行解释，该定律从Poiseuille定律开始，该定律适用于空缸，并预测Q POIS =πr4 p/（8ηl）。他认为，在介质中，只有沿着非交流薄通道，半径r c r的每个流量才有可能，并且可以将渗透率鉴定为κ〜N CH r 2 c，n ch n CH，每个单位表面的开放通道数量[2] [2]。这种经验定律不仅适用于沙子中流动的水，还适用于嵌入多孔培养基中的所有牛顿流体[3]（即具有强烈的异质性的复杂结构，例如土壤，岩石或沙子[4-7]）。确实，对于这种流体，n Ch是压力无关的，因为在每个通道中，对于任意的弱压力而言发生了。对于另一类的流体，例如悬浮液[8]，凝胶[9]，重油[10]，浆液或水泥[11]，这不是这种情况。对于这些流体，随着施加的压力p而生长。实验[13，14]和数值模拟[15-17]表明，Darcy定律确实被修改：低于阈值压力P 0没有流量，而在其上方，该流量随着p非线性生长。观察到三个流动状态[18，19]：i）最初，流动在p -p 0中线性生长，渗透率很小，〜1 /r 2； ii）对于较大的压力，流量为（p-p 0）β