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World File Search System模式识别
使用不均匀的神经元 - 突触动力学用于神经形态处理器中的时空模式识别
在本论文中，灵感是从板球中的时间特征检测电路中汲取的，用于设计双突触延迟元素（基于兴奋性 - 抑制性平衡），从而诱导了基于资源的基于基于资源的基于基于资源的基于基于资源的兴奋性。由于不均匀的动力学，这种双突触元素在混合信号硬件中实现时会产生时间延迟的分布，无论是在单个神经元之间还是在单个神经元之间。在这里，这被用作时空信息表示和学习所需的可变性的来源（作为专用的轴突或神经元延迟或模仿DEN-DENITIC动态的资源 - 有效替代方案。
量子门模式识别和电路优化
摘要。没有独特的方法将量子算法编码为Quanmu tum电路。具有有限的量子计数，连接性和连贯性时间，电路优化对于在未来十年中充分利用量子设备是必不可少的。我们介绍了两个单独的电路优化想法，并将它们组合在称为AQCEL的多层量子电路优化协议中。第一个成分是一种识别量子门重复模式的技术，开辟了未来硬件优化的可能性。第二个成分是通过识别零或低振幅计算基础状态和冗余门来降低电路复杂性的方法。作为演示，AQCEL被部署在迭代且有效的量子算法上，旨在模拟高能物理中的最终状态辐射。对于此算法，我们的优化方案带来了与原始电路相比，栅极计数的显着降低而不会失去任何精度。另外，我们已经研究了是否可以使用多项式资源在量子计算机上证明这一点。我们的技术是通用的，可以用于多种量子算法。
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。
参考文献：Muddamsetty, SM、Jahromi, MNS 和 Moeslund, TB (2021)。对医学领域的解释性人工智能（XAI）方法的专家级评估。在 A. Del Bimbo、R. Cucchiara、S. Sclaroff、GM Farinella、T. Mei、M. Bertini、HJ Escalante 和 R. Vezzani (Eds.) 的《模式识别》中。 ICPR 国际研讨会和挑战（第 12663 卷，第 35-46 页）。施普林格出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-68796-0_3
摘要。最近出现的可解释人工智能 (XAI) 领域试图以人类可以理解的术语阐明“黑箱”机器学习 (ML) 模型。随着多种解释方法的开发以及黑箱模型的不同应用，需要专家级评估来检查其有效性变得不可避免。这对于敏感领域（例如医疗应用）非常重要，因为专家的评估对于更好地了解复杂 ML 的结果的准确性以及在必要时调试模型至关重要。本研究的目的是通过实验展示如何利用医疗应用中的专家级 XAI 方法评估并将其与临床医生生成的实际解释保持一致。为此，我们从配备眼动仪的专家受试者那里收集注释，同时他们对医学图像进行分类，并设计一种方法将结果与从 XAI 方法获得的结果进行比较。我们通过多个实验证明了我们方法的有效性。
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf 量子增强条形码解码和模式识别 tranexamic酸对脑损伤患者颅内出血和梗塞的影响：crash-3试验患者样本中的预先计划的质量 合成聚合物中的轻驱动驱动 Haikou 中的数字技术和非异性恋空间 fMRI大脑网络的微型典型和规范集合 指导股票市场网络的热力学基序分析 绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器 自由空间量子通信的限制和安全性
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依靠一个或多个概率特征：可信的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的互联网相似。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动
物理康复中的运动模式识别
摘要：本文提出了一种解决方案，以支持现有和未来的运动康复应用。所提出的方法结合了基于人机交互的运动疗法的优势以及智能决策系统的认知特性。通过这种解决方案，治疗可以完全适应患者和病情的需求，同时保持患者的成功感，从而激励他们。在我们现代数字时代，人机交互界面的发展与用户需求的增长同步。现有技术存在局限性，这可能会降低现代输入设备（如 Kinect 传感器或任何其他类似传感器）的有效性。本文介绍了多种新开发和改进的方法，旨在克服这些局限性。这些方法可以使运动模式识别完全适应用户的技能。主要目标是将该方法应用于运动康复，其中主管、治疗师可以通过基于距离矢量的手势识别（DVGR）、基于参考距离的同步/异步运动识别（RDSMR/RDAMR）和实时自适应运动模式分类（RAMPC）方法来个性化康复练习。
量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
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法医模式识别证据教育模块
在物理痕迹之间建立关联。通常，一个或多个痕迹的关联可以支持可能有助于犯罪调查的推论。指纹是法医模式证据最具代表性的形式，但其他类型包括枪支和工具痕迹、咬痕、笔迹、鞋类和轮胎印记、头发和纤维等。法医模式证据通常可以与其他类型的法医证据区分开来，因为它包括图像、印象或痕迹的视觉比较和尝试关联。非模式证据的法医学科可能包括药物分析、毒理学、纵火和爆炸物以及医学检查。为什么这些不是模式证据尚不完全清楚。这些技术似乎不是比较性的，因为它们往往不会定期比较一个或多个图像、印象或痕迹。（然而，在某种意义上，所有技术都是比较性的：例如，声称某种物质是药物确实会引起与该药物已知样本的某些标准测量值的隐含比较，即使并非在每种情况下都进行比较。）同样重要的是，一些非模式证据，如药物分析，使用仪器分析。法医模式证据绝大多数依赖于人类观察者的分析。