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World File Search System条件分布
通过基于核的 SPD 流形域自适应进行运动想象分类
摘要：背景：记录脑机接口的校准数据是一个费力的过程，对受试者来说是一种不愉快的体验。域自适应是一种有效的技术，它利用来自源的丰富标记数据来弥补目标数据短缺的问题。然而，大多数先前的方法都需要首先提取脑电信号的特征，这会引发 BCI 分类的另一个挑战，因为样本集较少或目标标签较少。方法：在本文中，我们提出了一种新颖的域自适应框架，称为基于核的黎曼流形域自适应 (KMDA)。KMDA 通过分析脑电图 (EEG) 信号的协方差矩阵来绕过繁琐的特征提取过程。协方差矩阵定义了一个对称正定空间 (SPD)，可以用黎曼度量来描述。在 KMDA 中，协方差矩阵在黎曼流形中对齐，然后通过对数欧几里德度量高斯核映射到高维空间，其中子空间学习通过最小化源和目标之间的条件分布距离同时保留目标判别信息来执行。我们还提出了一种将 EEG 试验转换为 2D 帧（E 帧）的方法，以进一步降低协方差描述符的维数。结果：在三个 EEG 数据集上的实验表明，KMDA 在分类准确度方面优于几种最先进的领域自适应方法，BCI 竞赛 IV 数据集 IIa 的平均 Kappa 为 0.56，BCI 竞赛 IV 数据集 IIIa 的平均准确度为 81.56％。此外，使用 E 帧后整体准确度进一步提高了 5.28％。 KMDA 在解决主体依赖性和缩短基于运动想象的脑机接口校准时间方面显示出潜力。
FAME：基于片段的条件分子生成，用于表型药物发现
摘要 由于化学空间的复杂性，从头分子设计是药物发现中的一个关键挑战。随着分子数据集的可用性和机器学习的进步，许多深度生成模型被提出来生成具有所需特性的新分子。然而，现有的大多数模型只关注分子分布学习和基于靶标的分子设计，从而阻碍了它们在实际应用中的潜力。在药物发现中，表型分子设计比基于靶标的分子设计具有优势，特别是在同类首个药物发现中。在这项工作中，我们提出了第一个针对表型分子设计，特别是基于基因表达的分子设计的深度图生成模型（FAME）。FAME 利用条件变分自动编码器框架从基因表达谱中学习条件分布生成分子。然而，由于分子空间的复杂性和基因表达数据中的噪声现象，这种分布很难学习。为了解决这些问题，首先提出了一种采用对比目标函数的基因表达去噪 (GED) 模型来降低基因表达数据中的噪声。然后设计 FAME 将分子视为片段序列并学习以自回归的方式生成这些片段。通过利用这种基于片段的生成策略和去噪的基因表达谱，FAME 可以生成具有高有效率和所需生物活性的新型分子。实验结果表明，FAME 优于现有的表型分子设计方法，包括基于 SMILES 和基于图的深度生成模型。此外，我们研究中提出的降低基因表达数据噪声的有效机制可应用于一般的组学数据建模，以促进表型药物的发现。关键词：片段、条件生成、基因表达、变分自动编码器、对比学习。
人工智能现代方法第三版解决方案手册
第 2-3 页：主编 Michael Hirsch 解释概念第 5-6 页：第 1 章逻辑学概论的解决方案第 7-8 页：语音激活目录协助导航第 9-10 页：不。Norobo 的外部记忆已经干净了第 11-12 页：理性是代理的一种属性第 13-14 页：外部记忆已经清理完毕并准备使用第 15-16 页：基于效用的代理预测结果的结果第 17-18 页：初始状态考虑世界是怎样的，因为代理从目标开始，并且假设除非得到证明，否则没有什么是真的第 19-20 页：更新很难解释；预测结果需要考虑初始状态和假设第 21-22 页：主导方法已经从基于概率的代理转变为基于效用的代理第 23-24 页：初始状态考虑世界是怎样的，因为代理从目标开始，并假设除非得到证明，否则任何事情都不真实第 25-26 页：语音激活目录有助于导航；第 27-28 页：预测结果需要考虑初始状态和假设 第 29-30 页：案例，假设 n' 在岸边或已经链接的碎片上的洞中 第 31-32 页：函数 AND-OR-GRAPH-SEARCH 提供了一种搜索算法 第 33-34 页：当前位置被描述为最大值与最小值之和 第 35-36 页：如果字母组成单词，则函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 37-38 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 39-40 页：当前位置被描述为最大值与最小值之和 第 41-42 页：主导方法已经从基于概率的代理转变为基于效用的代理 第 43-44 页：MAX A a 1, a 2 MIN BD b1, b2, b3 d 第 45-46 页：函数 AND-OR-GRAPH-SEARCH 提供搜索算法 第 47-48 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 49-50 页：主流方法已从基于概率的代理转换为基于效用的代理 第 51-52 页：在部分可观察的环境中，字母必须组成单词 第 53-54 页：如果字母组成单词，函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 55-56 页：第 7 章“逻辑时代”的解决方案 第 57-58 页：如果字母组成单词，函数 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 59-60 页：为部分可观察的环境定义二元逻辑连接词 第 61-62 页：具有 100 个单元和 2 个地雷的扫雷游戏是一个部分可观察的环境 第 63-64 页：第 8 章“一阶逻辑”的解决方案 第 65-66 页：主流方法已从基于概率的代理转换为基于效用的代理 第 67-68 页：函数如果字母组成单词，则 PL-TRUE?(s, m) 返回 TRUE 第 69-70 页：为部分可观察环境定义二元逻辑连接词这些章节涵盖了人工智能的各种主题，包括智能代理、问题解决、搜索方法、游戏、逻辑推理、规划和强化学习。第 16 章讨论了如何使用贝叶斯定理做出简单决策，并在多个选项中找到最佳结果。第 17 章探讨了如何通过分析交集和应用逻辑推理来做出复杂决策。第 18 章介绍了决策列表的概念以及如何计算赢得游戏的概率。它还指出，每场比赛要么赢要么输，没有平局的可能性。第 19 章讨论了使用贝叶斯定理基于条件分布的参数估计。第 20 章讨论了使用神经网络和强化学习的学习。第 21 章回顾了代理从观察中学习的强化学习算法。第 22 章解释了语言模型中通信的重要性。第 23 章使用两部分系统介绍自然语言处理 (NLP)：字符串到字符串的翻译和文本分类。这些章节还介绍了机器人技术，包括一种常见的反应算法和一种类似人类的答案生成器。本书最后列出了人工智能领域的主要出版物和论文的参考书目，为对人工智能应用感兴趣的计算机专业人士、语言学家和认知科学家提供了全面的资源。一些值得注意的主题包括： * 智能代理和解决问题 * 知情搜索方法和游戏 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。* 智能代理和问题解决 * 知情搜索方法和游戏玩法 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。* 智能代理和问题解决 * 知情搜索方法和游戏玩法 * 逻辑推理系统和实际规划 * 不确定性和概率推理系统 * 强化学习和学习中的知识 * 交流和感知的代理总的来说，这本书涵盖了广泛的人工智能相关主题，为初学者和经验丰富的专业人士提供了该领域的全面介绍。