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World File Search System度量标准
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
用于...的可信人工智能的新指标
摘要 我们首次提出了一种可信接受度指标及其测量方法，以评估用于食品能量水 (FEW) 管理决策的基于 AI 的系统的可信度。所提出的指标是 AI 系统标准化进程中的重要一步。标准化 AI 系统的可信度至关重要，但到目前为止，标准化工作仍然停留在高级原则层面。所提出的测量方法包括人类专家的参与，并且基于我们的信任管理系统。我们的指标捕获并量化了现场专家在用户希望的尽可能多的控制点上对系统的透明评估。我们使用 AI 在食品-能源-水部门的决策场景中说明了可信接受度指标及其测量方法。但是，所提出的指标及其方法可以轻松地适应其他 AI 应用领域。我们表明，我们的度量标准成功地捕捉到了任意数量专家的总体接受度，可以用来对系统的各个点进行多次测量，并为测量的接受度提供置信度值。
数据驱动的交流行为产生：调查
0的数据集持续时间用于培训和测试分裂的培训和测试分裂，并在以下方面受到其可用性的限制。1报告的数据集持续时间用于培训和测试分裂，来自该表和以下工作的培训持续时间受其可用性的限制。2作者已经处理了以下每个数据集，以提取语音和头部运动的特征，以训练拟议的模型，除了ding等人。[46]和Sadoughi和Busso [165]提供了视听数据和功能[20，158]。3不适用，W.R.T评估度量标准，在工作中不应用特定指标。4作者没有提供有关培训和测试数据大小的明确信息。5个数据集尺寸不可用。6 Greenwood等。 [77]没有使用任何客观或主观措施。 相反，他们讨论了有关地面真理的产生头部运动的特征。6 Greenwood等。[77]没有使用任何客观或主观措施。相反，他们讨论了有关地面真理的产生头部运动的特征。
通过更具代表性的量子电路形状来改进量子计算机的体积度量。
在本文中，我们提出了一种目前使用最广泛的量子计算硬件度量标准（称为量子体积 [1,2]）的概括。量子体积指定了一组随机测试电路，这些电路的逻辑电路深度等于计算中使用的量子比特总数。然而，这种方形电路形状与人们可能希望使用量子计算机的许多特定应用并不直接相关。在对已知量子算法的可用资源估计调查的基础上，我们根据逻辑电路深度（时间）随问题大小（量子比特数）的缩放行为，将量子体积概括为少数几种代表性电路形状，我们称之为量子体积类。作为一项技术，量子计算尚处于起步阶段，但发展迅速。在短期内，噪声和中等规模量子 (NISQ) 系统可能对特定的小众应用有用 [3]。从长远来看，随着容错 (FT) 系统的发展，这项技术有望带来极大的颠覆性和变革性。评估这项技术的明确指标是
网络知情性：使用CVSS增加对入侵检测系统的信任
入侵检测系统（IDSS）是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击，尽管过去十年来范式发生了变化，机器学习（ML）实现了更有效，更灵活的统计方法。，ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性，这是一个新的指标，考虑到网络安全信息，以更明智地表示绩效，受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实：共同的漏洞评分系统（CVSS）。在两个公共数据集上的结果表明，这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外，这种新的度量强调了基于ML的IDSS，优先考虑了严重攻击的高度绩效，这对通用指标看不到。因此，这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。
超越边境：通过从平面图中学习
摘要 - 在本文中，我们应对预测部分观察到的环境的看不见的壁是一组2D线段的挑战，其条件是沿着360°LIDAR传感器的轨迹集成的占用网格。通过在大学校园的一组办公室规模平面图中，通过在一组随机采样的航路点之间导航一组随机采样的航路点，收集了此类占用网格及其相应目标墙细分的数据集。行段预测任务是作为自回归序列预测任务配制的，并且在数据集中对基于注意力的深网进行了训练。基于序列的自动回归公式通过预测的信息增益进行评估，就像在基于边境的自主探索中一样，证明了在文献中发现的非预测性估计和基于卷积的图像预测的显着改善。消融，以及传感器范围和占用网格的度量标准区域。最后，通过在现实世界办公室环境中直接重建的新型平面图中预测墙壁来验证模型通用性。
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
基准测试信任：可信赖的机器学习的指标
摘要。在机器学习研究的不断发展的景观中，可信赖性的概念受到关注的数据和模型的关键考虑。但是，缺乏普遍同意对可信赖性概念的定义提出了一个巨大的挑战。缺乏这种定义会阻碍有意义的交换和评估信任的比较。使事情变得更糟，目前几乎不可能提出可量化的度量。因此，机器学习社区无法将术语运行，而不是其当前状态，这是一个几乎不可抓的概念。这一贡献是第一个提出评估机器学习模型和数据集的信任度的度量标准。我们的薯条信任得分基于五个关键方面，我们理解是机器学习信任的基础构建基础 - 公平，稳健性，完整性，可解释性和安全性。我们通过三个数据集和三个模型评估了我们的指标，从而探讨了该指标的可靠性，通过吸引了10位机器学习研究人员的专业知识。结果强调了我们方法的有用性和可靠性，看到参与者评级之间的分离重叠。