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![arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a68aa8b27f2f0f386156d6c10db4b3ec03bbf92.webp)
arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research
摘要。由于其数据驱动的性质，机器学习（ML）模型容易受到从数据中继承的偏差，尤其是在类别和组失衡的分类问题中。类别不平衡（在分类目标中）和群体失衡（在性行为或种族等属性中）可能会破坏ML效用和公平性。尽管类别和组失衡通常是在实际表格数据集中重合的，但有限的方法解决了这种情况。尽管大多数方法都使用过采样技术（例如插值）来降低了处于疾病的不平衡，但合成表格数据代理的最新进步提供了承诺，但尚未充分探索此功能。为此，本文进行了比较分析，以解决合成表格数据生成和各种抽样策略的最先进模型的类别和群体失衡。在四个数据集上进行的实验结果，证明了生成模型对缓解偏置的有效性，从而为朝这个方向进行进一步探索创造了机会。
迈向以 Ge-on 为源的全硅 QKD 发射器...
摘要 — 我们展示了一种基于偏振编码 BB84 协议的量子密钥分发新发射器概念，该协议由正向偏置的 Ge-on-Si PIN 结的非相干光提供光源。我们研究了两种量子态准备架构，包括通过多个调制器进行独立偏振编码和利用干涉偏振调制器的简化方法。我们通过实验证明，Ge-on-Si 光源可以适应量子密钥生成，在 1 GHz 的符号速率下以 7.71% 的量子比特误码率实现 2.15 kbit/s 的原始密钥速率。我们进一步研究了光纤传输信道去偏振与非相干光源宽带特性相结合的影响。我们的结果证明了全集成硅量子密钥分发发射器（包括其光源）在零信任数据中心内部环境中的短距离应用的可行性。索引词 — 量子密钥分发、量子通信、量子密码学、硅光子学、去极化、光源
预测使用机器学习靶向定位的CRISPR-CAS12A指南
通过开发CRISPR（定期间隔的短质体重复重复）的基因组编辑 - CAS技术彻底改变了生物学领域的许多领域。超过Cas9核酸酶，Cas12a（以前是CPF1）已成为CAS9编辑富含基因组的有希望的替代方法。尽管有承诺，但通过计算工具搜索指导RNA效率预测仍然缺乏准确性。通过计算元分析，我们报告说CAS12A靶标和脱靶裂解行为是核苷酸偏置的因素，相对于原始的邻接基序（PAM）相对于核苷酸不匹配。这些功能有助于训练一个随机的森林机器学习模型，以将准确性提高至少15％，而不是现有算法，以预测CAS12A酶的指导RNA效率。尽管有进展，但我们的报告强调了对更多代表性数据集的需求，并进一步进行基准测试，以可靠，准确地预测CAS12A酶的RNA效率和脱靶效应。
打破A-Gaox的响应速度速度困境...
在这项研究中，提出了一种动态交替的门调制（AGM）方案，以通过基于低成本的氧化物（A-GAO X）效果晶体管（FET）光电量基于模式切换来破坏RS困境。AGM方案注入交替的载体，以调节每个检测周期内A-GAO X FET SBPD的增强/耗竭模式。结果，正栅极偏置的积累模式增强了A-GAO X FET SBPD的响应性，而负栅极偏置下的耗尽模式消除了光电流并促进衰减速度。可以通过AGM方案在每个检测周期中同步实现增强的响应性和加速衰减速度，从而破坏了基于GA 2 O 3的光电探测器中典型的RS困境。此外，这种AGM策略可以很容易地扩展到其他波段的光dectors，这些波段与典型的RS困境相比。最重要的是，这种一般的AGM方案可以促进动态成像模拟的对比度和帧速率。
三个...
在这里，我们对低对称性（3D）导电材料的线性电形效应进行了深入的理论分析。我们的研究确定了对线性电形效应的两个不同动力学贡献：一种旋转的Hermitian（保守）作品和一个可以发起光学增益的非遗传学术语。我们集中于沿着三角形轴静态电偏置的32（d 3）分组的3D材料的研究。我们的研究表明，掺杂的三角醇舍列留毒具有有希望的特性，其旋转电响应响应为实现电偏发电磁隔离器的潜力提供了潜力，并诱导了显着的光学二科主义。最值得注意的是，在足够大的静态电偏见下，泰勒里姆的非富尔米特电响应响应可能会导致光学上的增益。使用第一个原理计算，表明n掺杂的柜员是特别有前途的，因为它可以比更常见的p掺杂的柜子托管明显更大的浆果曲率偶极子。
BNT162B2疫苗在人类中诱导中和抗体和多特异性T细胞
我们研究了倾斜的Weyl半准薄膜的表面等离子体极化的分散体和光谱。倾斜的Weyl半含量在Weyl节点处具有倾斜的Weyl锥，并用封闭的费米表面和I型II分类为I型，并带有过时的Weyl锥和开放的费米表面。我们发现，即使在没有外部磁场的情况下，该系统的表面等离子体极化的分散也是非偏置的。此外，我们证明了倾斜参数对控制这种非进取心具有深远的作用。我们揭示了II型Weyl半分化的薄膜以负基组速度托有表面等离子体极化模式。此外，我们表明该结构的角光谱是高度不对称的，并且在吸收性和反射率中，这种角度不对称性在很大程度上取决于倾斜的Weyl semimimetal的倾斜参数。这些令人兴奋的功能建议在光学传感设备，光学数据存储和量子信息处理的设备中使用倾斜的Weyl半学。
2023高级光学材料。 ...
部分激光处理被引入基于碳的微纤维，以产生出色的光子传感能力而不会产生偏差。这种处理带来了沿样品长度的塞贝克系数的分布，其中没有产生和感知具有外部偏置的光电压。使用线形激光斑，碳微纤维（CMF），石墨烯微纤维（GMF）和石墨烯气瓶纤维（GAF）使用了对μm尺度光子辐照的响应。对于无位置灵敏度的GAF发现了对入射光子的较高灵敏度。考虑到激光处理的激光量，GAF还观察到了更多的Seebeck系数变化。与GAF相比，GMF观察到较弱的Seebeck系数空间变化。然而，其光电压显示从激光处理区域到未处理的区域的突然变化。尽管CMF的Seebeck系数的空间变化较低，但它具有出色，准确的位置敏感的光响应，极化变化在≈100μm的距离内变化。这种独特的能力促使新的应用使用部分退火的CMF感知光束在微观尺度上的位置。
不要再指责纳米晶体阵列中的跳跃传导，而应将其用于主动光子学！
纳米晶体 (NC) 现已成为光子应用的既定基石。然而，它们在光电子学中的集成尚未达到同样的成熟度，部分原因是人们认为瓶颈在于跳跃传导导致的固有有限迁移率。人们做出了巨大努力来提高这种迁移率，特别是通过调整粒子表面化学以实现更大的粒子间电子耦合，并且已经实现了 ≈ 10 cm 2 V − 1 s − 1 的迁移率值。人们承认，这个值仍然明显低于 2D 电子气体中获得的值，但与具有类似约束能的外延生长异质结构中垂直传输的迁移率相当。由于进一步提高迁移率值的前景似乎有限，因此建议应将精力集中在探索跳跃传导带来的潜在好处上。这些优势之一是扩散长度对偏置的依赖性，这在设计基于 NC 的设备的偏置可重构光学响应方面起着关键作用。本文将回顾构建偏置激活设备的一些最新成果，并讨论设计未来结构的基本标准。最终，跳跃传导是产生低无序材料无法提供的新功能的机会。
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
道德AI具有平衡偏见缓解和公平性的机器学习模型
摘要 - 将人工智能（AI）的快速整合到诸如医疗保健，金融和刑事司法等关键领域已引起了重大的道德问题，尤其是围绕机器学习模型中的偏见和公平性。尽管它们有可能改善决策过程，但这些模型仍可以使现有的社会偏见永存甚至加剧。本研究旨在调查AI系统中缓解偏置的方法，重点是平衡公平和性能。对2018年至2023年之间发表的150篇研究文章进行了系统评价，并在25个基准数据集上进行了实验，以评估各种机器学习算法和缓解偏差的技术。结果表明，在模型培训期间，偏差降低了23％，九个公平度指标的平均提高了17％，尽管总体准确性最高为9％。该研究强调了公平与绩效之间的权衡，这表明创建既公平又有效的AI系统仍然是一个持续的挑战。这些发现强调了对解决偏差的自适应框架的需求，而不会显着损害模型性能。未来的研究应探讨特定于领域的适应和可扩展的解决方案，以在整个AI开发过程中整合公平性，以确保更公平的结果。