与重视一致性的常规任务不同,创造力和创新的目标是创造多样化的想法。本文深入探讨了人们对使用人工智能 (AI) 来提高创意生成过程的生产力和质量的日益增长的兴趣。虽然之前的研究发现人工智能创意的平均质量相当高,但之前的研究也指出,基于人工智能的头脑风暴无法创造足够分散的想法,这限制了新颖性和整体最佳创意的质量。我们的研究调查了增加人工智能生成创意分散性的方法。使用 GPT-4,我们探索了不同的提示方法对余弦相似度、独特创意的数量以及创意空间耗尽速度的影响。我们在为大学生开发新产品的领域开展了这项工作,价格低于 50 美元。在此背景下,我们发现 (1) GPT-4 使用各种合理提示生成的想法池的多样性不如人类受试者群体生成的想法 (2) 人工智能生成的想法的多样性可以通过提示工程显着提高 (3) 思路链 (CoT) 提示导致我们评估的所有提示中想法的多样性最高,并且能够接近人类受试者群体所取得的成就。它还能够生成我们研究的任何提示中最多的独特想法。
研究人员已经开始利用 Twitter 提供的新的地理定位信息来源,提供关于各种空间视角的见解,包括本地化人格特质和心脏病的地理差异(Eichstaedt 等人,2015 年;Obschonka 等人,2019 年)。同样,语言学分析利用社交媒体的大数据来揭示区域语言差异(Grieve 等人,2018 年)。本研究应用大数据分析来探索创新地理中的无形要素。我们将从美国专利商标局收集的人均专利空间聚类(Pat_Cap)与反映社交媒体讨论和围绕技术创新相关主题的“热议”的新变量进行比较。这个变量被标记为 InnoTech_Tw,基于 2014 年美国各县 8.9 亿条地理编码推文中约 89 亿个单词的语料库(有关该数据集的更多信息,请参阅 Grieve 等人,2018 年)。它被定义为美国每个县所有单词的相对频率之和,按它们与创新和技术这两个术语的余弦相似度加权,通过将 word2vec 算法应用于 300 万个单词的 300 维向量数据集而获得,该数据集在约 100 个语料库上进行训练
图 2. 视觉表征从感觉皮质传播到联想皮质。A. 编码分析得出的相关分数,经过训练可根据刺激角度的正弦和余弦预测脑电图活动。B. 每个点对应于使用最小范数估计从脑电图编码拓扑估计的源。x 轴对应于沿后前方向的源位置。y 轴表示每个源中峰值活动的相对时间(顶部面板)或此峰值的强度(底部面板)。星号表示统计显著性(**:p<.01,***:p < 0.001)C. 与 B 相同的数据,但绘制在皮质表面。颜色表示峰值幅度(例如黑色:幅度 = 各个源的中值幅度)和峰值潜伏期(例如蓝色:峰值在各个源的最早响应的 5% 百分位数内,红色:峰值超过 95% 百分位数)。D. 增量和脑电图幅度之间的相关系数。 E-F. 类似分析 tp BC 应用于编码连续刺激之间变化的大脑反应(Delta)。G. 使用角度(sin+cos)和 delta 获得的交叉验证编码分数(Pearson R)。颜色表示 EEG 通道。结果可以在 https://kingjr.github.io/chronicles/ 上以交互方式显示
您可能已经选择了这本书,因为您对量子计算(QC)和量子信息科学(QIS)所听到的内容很感兴趣或困惑,并且您想了解更多信息。为什么要继续阅读?本书有什么不同?我们试图将这本书定位在旨在具有正式量子力学和高级数学专业知识的专业科学家和工程师的高科技书籍之间,以及那些几乎没有数学的通用听众书籍,尽管有些人非常聪明,可以找到数学的图形替代品。我们的演讲针对的是读者,他们希望对量子计算进行介绍,从而使他们具有强烈的基本理解,并准备与“ expts”聪明地交谈。如果读者如此倾向,他们将准备好研究本书后挖掘该领域的技术方面。典型的本科生(或高级高中生)应该可以使用该材料,其数学背景包括中学代数和与罪恶和余弦的相识。不需要物理背景,但是如果您很幸运地在高中或大学中拥有合理的介绍性物理课程,那么您了解到的内容将为量子计算提供更广泛的观点。高中数学和物理教师以及不是量子信息科学和量子计算专家的大学和大学教职员工也应享受和受益于阅读本书。以下内容将我们的演讲与其他演讲区分开:
空中客车荷兰 9 我们开拓可持续航空航天业,致力于建设一个安全团结的世界。 余弦 10 先进的光学和现场测量系统,可从太空获取您需要的信息。 黎明航空航天 11 高性能、绿色推进。 FSO 仪器 12 激光卫星通信,为黄金时段做好准备 ISISPACE 集团 13 颠覆性空间解决方案,共创美好明天。 LioniX 国际 14 我们的芯片推动您的业务发展。 NIDV - 荷兰国防和安全工业 15 NIDV 连接公司、知识机构和荷兰政府。 荷兰皇家航空航天中心 - ROYAL NLR 16 NLR 是领先的国际航空航天研究中心。 NSO 17 荷兰空间局是荷兰政府的空间局。 S[&]T 18 太空,让生活更安全。 SEKO 政府服务和国防 19 您的特种部队国防供应链解决方案。球形系统 20 通过敏捷半导体设计加速太空技术。TNL 21 复杂设备中的先进电子设备和嵌入式系统。泰雷兹 22 打造值得信赖的未来。TNO 23 创新生活。WEST END 24 机械地面支持设备 (MGSE)。
测量文本的语义相似度在自然语言处理领域的各种任务中起着至关重要的作用。在本文中,我们描述了一组我们进行的实验,以评估和比较用于测量短文本语义相似度的不同方法的性能。我们对四种基于词向量的模型进行了比较:Word2Vec 的两个变体(一个基于在特定数据集上训练的 Word2Vec,另一个使用词义的嵌入对其进行扩展)、FastText 和 TF-IDF。由于这些模型提供了词向量,我们尝试了各种基于词向量计算短文本语义相似度的方法。更准确地说,对于这些模型中的每一个,我们测试了五种将词向量聚合到文本嵌入中的方法。我们通过对两种常用的相似度测量进行变体引入了三种方法。一种方法是基于质心的余弦相似度的扩展,另外两种方法是 Okapi BM25 函数的变体。我们在两个公开可用的数据集 SICK 和 Lee 上根据 Pearson 和 Spearman 相关性对所有方法进行了评估。结果表明,在大多数情况下,扩展方法的表现优于原始方法。关键词:语义相似度、短文本相似度、词嵌入、Word2Vec、FastText、TF-IDF
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示,该几何形状从粗,低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换(DCT)将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开,从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节,我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链,从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络,其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发,可促进灵活的,离网的导向链建模,并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力,并提供细微的高频细节。1
摘要 - 集成感应和通信(ISAC)已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题,以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平(ISL)以及加权ISL(WISL),同时满足符号间干扰(ISI),带外排放(OOBE)和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系,分析AF的统计特征,并开发算法框架,以使用连续的凸近近似(SCA)和交替的乘数方法(ADMM)方法(ADMM)方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析,这表明与根系刺激的余弦(RRC)脉冲成型相比,所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
使用储能系统 (ESS) 和分布式发电机 (DG) 来提高可靠性是当今受到研究人员广泛关注的解决方案之一。在本研究中,我们从多目标优化的角度利用多目标优化方法对配电网中的分布式发电机进行优化规划。目标是提高网络的可靠性,同时降低年成本和网络损耗。使用多目标正弦余弦算法的改进版本来确定 DG 的最佳大小、位置和类型以及 ESS 的最佳容量、位置和运行策略。对具有土耳其 DG 和负载数据的 IEEE 33 总线、69 总线和 141 总线测试系统的三个案例研究,以验证所提方法的有效性。将帕累托前沿解和最佳目标函数的分布与其他已知算法进行了比较。模拟结果表明,测试系统的平均未供应能量和年能量损失分别减少了高达 68% 和 64%。此外,根据三种不同的帕累托优化指标,所提方法的帕累托前沿呈现出更好的分布,并且优于 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEA-D 获得的帕累托前沿。最后,计算工作量结果显示,与 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEAD 相比,MOSCA 的收敛速度更快。
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展,但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能,iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈,我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应,其中一些单元对刺激有强烈的响应,并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制,该控制由解码的命令信号驱动,并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比,当参与者获得触觉反馈时,光标控制性能略有提高,但效果显著。
