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数据驱动和基于模型的方法，结合物理引导的机器学习进行损伤识别
第 2 章。通过物理引导机器学习进行结构损伤识别：一种将模式识别与有限元模型更新相结合的方法。..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf
量子假设检验是量子信息理论中最基本的问题之一，在诸如量子传感等领域具有至关重要的含义，在量子传感等领域中，它已被用于在一系列二进制光子方案中证明量子优势，例如目标检测或记忆细胞读数。在这项工作中，我们将这种理论模型推广到条形码解码和模式识别的多目标设置。我们首先将数字图像定义为像素的阵列或网格，每个像素对应于量子通道集合。将每个像素专门用于黑白字母，我们自然定义了条形码的光学模型。在这种情况下，我们表明，使用适当的测量和数据处理的量子纠缠来源的使用极大地超过了条形码数据解码和黑白模式分类的经典相干状态策略。引入相关的界限，我们表明，只要图像与不同类别的图像之间的最小锤距足够大，模式识别的问题比条形码解码非常简单。最后，我们从理论上说明了使用量子传感器与最近的邻居分类器，一种监督学习算法进行模式识别的优势，并在数值上验证了手写数字分类的这一预测。
一个约束的神经辐射场（NERF），用于在一个角度完美捕获输入图像，简化了现有的图像到3D方法TLDR：
Xu，Dejia等。“ Neurallift-360：将野外2D照片提升到具有360度视图的3D对象。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2023。2。
基于端到端的基于学习的视觉大满贯
1）Zhu，Zihan等。“ Nice-Slam：神经隐式可扩展编码的猛击。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2022。尼斯 - 萨克1）
包裹 - 诱导脱离 - 能源估计lithium-ion ...
电池的剩余放电能（RDE）是估计车辆剩余范围的重要值。基于预测的计算RDE的方法已被证明适合提高能量估计精度。本文旨在通过将新颖的负载预测技术与模式识别纳入RDE计算，以进一步提高估计准确性。对于模式识别，将驱动段数据分类为不同的用法模式，然后根据每个模式的功能设计了基于规则的逻辑来识别这些模式。为了进行功率预测，使用聚类和马尔可夫建模方法将数据从数据分组和定义功率水平为状态，并找到每种状态到国家过渡的概率。为每个模式定义了此数据，以便逻辑可以告知应使用哪些数据来预测未来的功率概况。根据预测的功率曲线，RDE是根据预测负载和预测电压的乘积计算得出的，该电压是从一阶电池模型中获得的。使用电池循环器数据在模拟和实时测试了所提出的算法，并与其他基于预测的方法进行了比较。所提出的方法证明对建模误差具有理想的准确性和鲁棒性。这项研究的主要结论是使用模式识别可以提高RDE估计的准确性。
第46卷，编号2024年1月1日
ciarp汇集了来自伊比利亚裔美国地区及其他地区的主要研究人员，展示了模式识别方面的最新进步。与会者可以与著名的专家会面，建立专业关系并探索潜在的合作 - 对于职业发展和获得资源至关重要。讲习班，教程和博士学位研讨会允许年轻研究人员分享他们的作品，收到反馈和学习。在CIARP介绍研究提供了一个在著名的会议记录和期刊特殊问题中发布的平台，从而增加了该领域的知名度和信誉。也值得注意的是Aurora Pons Porrata奖，该奖项是为一名活着的女性颁发的，以表彰在模式识别或相关领域的杰出技术贡献。
CVPR 2024 |计划指南主要会议 - EventHosts
在华盛顿西雅图举行的2024 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议上！CVPR是IEEE/CVF和PAMI-TC的首要和旗舰年会，我们社区中的研究人员在理论和实践中介绍了他们在计算机视觉，模式识别，机器学习，机器人和人工智能方面的最新进展。我们的计划包括邀请的主题演讲，口头和海报演示，面板，教程，讲习班，演示，展览和社交活动，旨在为与会者提供令人兴奋且丰富的体验。CVPR 2024主要是一个面对面的会议，但是对于那些无法身体上加入我们的人，我们很高兴提供一个虚拟组件，该虚拟组件将访问会议论文，海报，视频和演讲。