XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子空间
可扩展的无衍生物非线性最小二乘优化的子空间方法
摘要我们基于随机子空间内的迭代最小化，为基于大规模模型的无衍生衍生型选择引入了一个通用框架。我们为我们的方法提供了概率的最差复杂性分析，特别是我们在实现给定最佳性之前证明了迭代次数的高概率界限。该框架专门针对非线性最小二乘问题，该框架具有基于高斯– Newton方法的基于模型的框架。此方法通过构造本地线性插值模型来近似Jacobian，从而实现可扩展性，并在每个迭代中计算具有用户确定的维度的每个迭代的新步骤。然后，我们描述了该框架的实际实现，我们称之为dfbgn。我们概述了选择插值点和搜索子空间的有效技术，得出的实现了，该实现的每卷线性代数成本（在问题维度为线性），同时还可以通过评估来衡量，同时还可以实现快速客观的降低。广泛的数值结果表明，DFBGN提高了可伸缩性，在大规模的非线性最小二乘问题上产生了强劲的性能。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
基于多域特征和随机子空间集成的脑电信号分类
摘要 摘要 摘要：摘要：针对BCI系统中预处理特征提取和分类识别问题，提出一种基于多域特征随机子空间集成学习的运动想象脑电信号分类方法。在分析运动想象（MI）信号的ERD/ERS特征的基础上，提取效果最佳的时间和频段的多域特征作为特征向量，并自适应地选择带有交叉验证的随机子空间集成尺度，利用线性判别分析（LDA）分类器集成实现脑电信号分类。测试结果表明，多域特征和随机子空间集成的准确率可达90.71%，Kappa系数为0.63，优于比赛中第一名的算法，证明了该算法的有效性和先进性。
人类顶叶皮层中想象运动的神经子空间在几年内保持稳定
摘要 目的。脑机接口的一个关键目标是神经解码性能的长期稳定性，理想情况下无需定期再训练。此前仅在非人类灵长类动物实验中证实了长期稳定性，并且仅在初级感觉运动皮层中证实。在这里，我们扩展了以前的方法，通过识别和对齐神经数据中的低维结构来确定人类的长期稳定性。方法。在分别 1106 天和 871 天的时间内，两名参与者完成了想象中的中心向外伸手任务。通过潜在子空间对齐使用主成分分析和不同大脑区域（布罗德曼区 5、前顶叶区和中央后沟和顶叶沟交界处）多单元皮层内记录的典型相关分析来评估全天对之间的纵向准确性。主要结果。我们展示了人类高阶关联区皮层内记录子空间中神经活动的长期稳定表示。意义。这些结果可以实际应用，大大延长脑机接口的使用寿命和通用性。临床试验 NCT01849822、NCT01958086、NCT01964261
用于成分梯度合金计算设计的子空间包容采样方法
成分梯度合金是功能梯度材料 (FGM) 的一个子类，它利用单个金属部件的局部成分变化来实现比传统单一材料部件更高的性能。在之前的研究 [Kirk, T., Galvan, E., Malak, R., and Arroyave, R., 2018, “增材制造功能梯度材料中梯度路径的计算设计,” J. Mech. Des., 140, p. 111410. 10.1115/1.4040816] 中，作者提出了一种计算设计方法，该方法避免了限制梯度合金可行性的常见问题（例如有害相），并针对性能目标进行了优化。然而，以前的方法只对成分空间的内部进行采样，这意味着设计的梯度必须包括整个梯度空间中的所有元素。因为即使少量的额外合金元素也会引入新的有害相，所以这一特性通常会忽略原本无法解决的问题的潜在更简单的解决方案，从而阻碍向状态空间添加新元素。本研究通过引入一种在设计搜索中包含较少元素子空间的采样方法来改进以前的方法。新方法在人工扩展的状态空间形式内进行采样，并将真实区域之外的样本投射到最近的真实子空间。首先通过观察 3D、4D 和 5D 状态空间中每个子空间中的样本分布来评估该方法。接下来，在合成的 3D 问题中进行参数研究，将新采样方案的性能与以前的方法进行比较。最后，应用更新的方法设计从不锈钢到等原子 NiTi 的梯度，该梯度具有嵌入式形状记忆驱动等实际用途，而以前的方法未能找到可行的途径。[DOI：10.1115 / 1.4053629]
结构和功能性脑连接组之间的联合子空间映射
化学生物学核心设施，EMBL，Heidelberg，德国。9德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）RNA生物学与癌症的部门。 10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。 11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。 12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。 13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。9德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）RNA生物学与癌症的部门。10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。 11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。 12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。 13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。同等的贡献。b相等的贡献。c通讯作者。
在有符号累积函数中进行最近子空间搜索...
本文提出了一种使用有符号累积分布变换 (SCDT) 对一维信号进行分类的新方法。所提出的方法利用 SCDT 的某些线性化特性，使问题在 SCDT 空间中更容易解决。该方法使用 SCDT 域中的最近子空间搜索技术来提供一种非迭代、有效且易于实现的分类算法。实验表明，所提出的技术在使用极少量训练样本的情况下优于最先进的神经网络，并且对模拟数据上的分布外示例也具有鲁棒性。我们还通过将所提出的技术应用于 ECG 分类问题来证明其在实际应用中的有效性。实现所提出的分类器的 Python 代码可以在 PyTransKit [1] 中找到。
补充材料：可探索的网格变形子空间来自非结构化3D生成模型
我们的边界条件以64个节点为各个粒子，将潜伏的Z𝑖连接到Z𝑗。为了计算我们从网格M𝑖切换到网状M𝑗的点，我们首先计算两个变形序列：一个从m𝑖到m𝑗，另一个M𝑗转到M𝑖。给定这两个网格序列，我们可以确定网格之间的倒角距离最小的时间𝑡∗。我们在围绕𝑡= 0的中心的变形序列的小节中找到了最佳开关点。5，即我们不采用切换点，例如，𝑡= 0。01，而是我们仅考虑[0中的𝑡值。35，0。65]。这是为了防止过度扭曲边界条件。通过扩张多线的两侧进行重新映射，以便将𝑡∗精确地映射到𝑡= 0。5。因此，所有开关点的边界都可以通过标准的Voronoi图可视化。
