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量子网络电信波长的连续变量多模量子态
1 光的连续变量量子理论 3 1.1 量子谐振子..................................................................................................................................................................4 1.1.1 哈密顿量的量子化..................................................................................................................................................................4 1.1.2 海森堡不确定性原理和算子归一化.................................................. 5 1.2 光的模态表示..................................................................................................................................................................................6 1.2.1 经典光.................................................................................................................................................................................. . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.5.1 具有连续变量的图状态的理论框架 . ...
使用多模态信号通过预训练 Transformer 进行情绪识别
我们使用 Transformer [10] 来处理生理信号。Transformer 最初是为自然语言处理 (NLP) 任务开发的，目的是处理单词序列。鉴于生理信号是值序列，Transformer 可以适用于生理信号处理 [11]。Transformer 采用学习到的注意机制，根据上下文动态评分输入不同部分的相关性。基于注意的处理适合处理生理信号，因为根据任务和上下文，信号的某些部分可能比其他部分传达更多信息。使用 Transformer 的另一个好处是，我们可以从 BERT [12] 中描述的非常成功的预训练技术中受益，该技术是为 NLP 任务开发的，我们可以根据需要进行调整。这种预训练策略已成功应用于其他领域，如计算机视觉 [13]、语音处理 [14] 和情感计算 [15]。
伦敦东北大学全额资助网络科学博士奖学金，整合多模态数据以了解轨迹和生物标志物
总部位于英国的机构。东北大学成立于 1898 年，以其高影响力的研究而闻名，旨在解决全球问题。跨学科、体验式学习和与学术界以外的合作伙伴的联系是东北大学精神的核心。东北大学在 2022 年获得了 2.307 亿美元的外部研究资金，是公认的体验驱动终身学习的领导者。它在美国和加拿大设有校区（波士顿、北卡罗来纳州夏洛特、缅因州波特兰、加利福尼亚州奥克兰、旧金山、西雅图、硅谷、弗吉尼亚州阿灵顿、马萨诸塞州伯灵顿和纳汉特社区、多伦多和温哥华）。虽然博士学位将是英国的资格，但学生将有机会在伦敦博士研究期间参与和访问海外的东北大学网络，为他们的研究培训提供真正独特且备受追捧的维度。项目我们正在寻找一位有计算神经科学、数据科学、认知心理学或相关领域背景的积极进取的候选人，加入一个创新的博士项目，该项目涉及网络科学、机器学习和心理健康研究的交叉领域。该项目旨在开发尖端方法来整合和分析多模态数据——从认知评估和患者自我报告到神经影像和电子健康记录 (EHR)——以发现新的生物标志物并改善心理健康轨迹的分析。成功的申请者将采用自然语言处理 (NLP)、图论和先进的机器学习等技术来探索认知-情感模式和大脑连接动态，为理解心理健康建立一个统一的框架。这项跨学科研究有望推动个性化诊断和干预策略的进步。理想的候选人应该具备很强的分析和编程能力，对心理健康研究充满热情，并具有跨学科合作的能力。成功的候选人将：
OmniHd-Scenes：用于自动驾驶的下一代多模式数据集
摘要 - 深度学习的快速进步加剧了对自动驾驶算法使用的全面数据的需求。高质量数据集对于开发有效数据驱动的自动驾驶解决方案至关重要。下一代自动驾驶数据集必须是多模式的，结合了来自高级传感器的数据，这些数据具有广泛的数据覆盖率，详细的注释和不同的场景表示形式。为了满足这一需求，我们提出了OmniHd-Scenes，这是一个大规模的多模式数据集，可提供全面的全向高清数据。OMNIHD-SCENES数据集结合了来自128束梁雷达，六个摄像机和六个4D成像雷达系统的数据，以实现完整的环境感知。数据集包含1501个夹子，每个夹子长约30秒，总计超过450K同步帧和超过585万个同步传感器数据点。我们还提出了一个新颖的4D注释管道。迄今为止，我们已经注释了200个剪辑，其中有超过514K精确的3D边界框。这些剪辑还包括静态场景元素的语义分割注释。此外，我们还引入了一条新型的自动化管道，以生成密集的占用地面真理，从而有效利用了非钥匙框架的信息。与拟议的数据集一起，我们为3D检测和语义占用预测建立了全面的评估指标，基线模型和基准。这些基准测试利用环绕摄像机和4D成像雷达来探索用于自动驾驶应用的具有成本效益的传感器解决方案。广泛的实验证明了我们的低成本传感器构型及其在不利条件下的鲁棒性的有效性。数据将在https://www.2077ai.com/omnihd-scenes上发布。
针对小学生的多模式学习活动
摘要 本文讨论了一种通过音乐和歌曲的融合来为儿童学习英语的创新方法。作者试图了解音乐如何影响学生的学习动机并提高他们的英语语言技能。这项研究的基础理论是加德纳的多元智能理论，该理论认为每个人都有不同的智力类型，包括语言智力。这项研究还将这一理论与多模态联系起来，多模态是一种利用不同媒体或学习方式来丰富教育过程的方法。初步研究结果表明，只要使用的方法多种多样且适合学生的需求，音乐可以成为提高语言技能的有效工具。关键词：英语、多模态、音乐、加德纳。简介
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
链接的基因组学测序和质谱学多模式数据集以及用于微生物应变库中的简化天然产物的模型
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633932 doi：biorxiv Preprint
全面回顾元宇宙中的多模式 XR 应用、风险和道德挑战
摘要：本范围审查考察了元宇宙背景下扩展现实 (XR) 技术（包括虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和混合现实 (MR)）的广泛应用、风险和道德挑战。XR 正在彻底改变教育沉浸式学习、医疗和专业培训、神经心理学评估、治疗干预、艺术、娱乐、零售、电子商务、远程工作、体育、建筑、城市规划和文化遗产保护等领域。触觉、眼球、面部和身体追踪以及脑机接口等多模式技术的集成增强了用户参与度和交互性，在塑造元宇宙的沉浸式体验方面发挥着关键作用。然而，XR 的扩展引发了严重担忧，包括数据隐私风险、网络安全漏洞、网络晕动症、成瘾、分离、骚扰、欺凌和错误信息。这些心理、社会和安全挑战因密集的广告、舆论操纵和社会不平等而变得更加复杂，这些因素可能会对弱势个人和社会群体产生不成比例的影响。本评论强调迫切需要建立健全的道德框架和监管准则来应对这些风险，同时促进公平的获取、隐私、自主权和心理健康。随着 XR 技术与人工智能的日益融合，负责任的治理对于确保 Metaverse 的安全和有益发展以及 XR 在促进人类发展方面的更广泛应用至关重要。
进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。