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Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
用于脑成像的正则化电通量体积积分方程
摘要 — 用于在频域中对生物组织进行建模的体积积分方程通常会在高介电常数对比度和低频下出现病态。这些条件故障严重损害了这些模型的准确性和适用性，并使其尽管具有众多优点但仍不切实际。在本文中，我们提出了一个电通量体积积分方程 (D-VIE)，当在生物兼容的单连接物体上计算时，它没有这些缺点。这种新公式利用仔细的光谱分析来获得体积准亥姆霍兹投影仪，该投影仪能够治愈两个病态源。特别是，通过材料介电常数对投影仪进行归一化允许对方程进行非均匀重新缩放，从而稳定高对比度故障和低频故障。数值结果表明这种新公式适用于真实的大脑成像。
生成扩散模型中的记忆和正则化
摘要。扩散模型已成为生成建模的强大框架。该方法的核心是分数匹配：在不同尺度上，数据分布的嘈杂版本的对数密度的学习梯度。当使用经验数据而不是人口损失评估评分匹配中采用的损失函数时，最小化器对应于时间依赖的高斯混合物的得分。但是，使用此分析可牵引的最小化器会导致数据记忆：在无条件和条件设置中，生成模型都返回训练样本。本文包含对记忆潜在的动力学机制的分析。分析强调了避免重现分析可牵引的最小化器的正规化的必要性；而且，这样做的基础是对如何正规化的原则理解。数值实验研究了：（i）Tikhonov正则化的特性； （ii）旨在促进渐近一致性的正则化； （iii）通过训练神经网络的神经网络的参数不足或提早停止引起的正常化。这些实验是在记忆的背景下评估的，并突出了未来正规化发展的方向。
一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
简单的正则化神经网络中会出现突然和自发的策略转换
1 马克斯普朗克研究组 NeuroCode，马克斯普朗克人类发展研究所，柏林，德国；2 马克斯普朗克 UCL 计算精神病学和老龄化研究中心，柏林，德国；3 汉堡大学心理学研究所，汉堡，德国；4 高等师范学院物理实验室，法国国家科学研究院，ENS，PSL 大学，索邦大学，巴黎西岱大学，法国巴黎；5 牛津大学实验心理学系，牛津，英国；6 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，英国；7 伯明翰大学人类大脑健康中心，伯明翰，英国；8 伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部，伦敦，英国；9 伦敦大学学院 Sainsbury Wellcome 中心，伦敦，英国；10 CIFAR Azrieli Global加拿大多伦多 CIFAR 学者
高性能容量扩展模型的正则化 Benders 分解
摘要 — 我们考虑电力容量扩张模型，该模型通过最小化投资和运营成本来优化投资和退役决策。为了为规划和政策决策提供可靠的支持，这些模型需要包括详细的运营和时间耦合约束，考虑与天气相关的参数和需求数据的多种可能实现，并允许对离散投资和退役决策进行建模。这些要求导致大规模混合整数优化问题，而这些问题是现成的求解器无法解决的。因此，实际的解决方法通常依赖于精心设计的抽象技术，以在减少计算负担和模型准确性之间找到最佳折衷。Benders 分解提供了可扩展的方法来利用分布式计算资源并使模型具有高分辨率和计算性能。在本研究中，我们为具有多个规划期、随机运营场景、时间耦合策略约束以及多日储能和水库水力资源的大规模容量扩张模型实施了一种量身定制的 Benders 分解方法。使用多个案例研究，我们还评估了几种水平集正则化方案以加速收敛。我们发现，在可行集内部选择规划决策的正则化方案与以前发布的方法相比表现出更优异的性能，从而能够以前所未有的计算性能解决高分辨率混合整数规划问题。
NAMBU – JONA-LASINIO模型中的正则化效应
我们表明，由于（中）轴向异常，暗物质轴或轴突状颗粒（ALP）沿沿外部磁场的导体自发交替交流电流，从而意识到手性磁效应（CME）。我们提出了一个新的实验，以测量该电流以检测暗物质轴或ALP。这些诱导的电流是电子培养基效应，与轴突或ALP偶联与电子成正比，这取决于其显微镜物理。在实验设置中，一个由于CME引起的电流和真空电流的总和，这是由于异常的轴突耦合而导致的。与后者相比，CME电流通常是电子速度的一个因子，除非轴突或ALP偶联与电子的偶联比其与光子偶联以补偿Fermi速度抑制。但是，我们发现重新利用当前操作和计划的轴突卤素可能具有良好的敏感性来探测CME电流。
带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型
摘要森林健康的检测对于维持森林环境已经变得很重要，尤其是在日益增强的压力源时。该项目的目的是使用金属氧化物（MOX）气体传感器设计电子鼻子（E-NOSE），以能够通过检测独特的挥发性有机成分（VOC）来区分健康和压力的树木。该项目涉及开发和实施气体传感器阵列，结合了多个MOX传感器，以检测VOC。利用Arduino微控制器，可以从气体传感器中收到数据，而Python则用于数据分析。数据分析涉及机器学习方法，例如线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），用于降低传感器数据的分类和维度。python也派上用场了图形用户界面。在最初的结果中证明了电子鼻子区分健康和病态树的能力，在此结果表现出合理的准确性水平。最初，PCA提供了良好的分离，但是，目标气数的数量增加，分离精度恶化了。LDA在两个类别之间提供了明显的分离，并带有轻微的重叠。对可能存在的不同物质进一步评估了电子鼻子。尽管它显示出某些物质的良好可分离性，而另一些物质则重叠。MOX传感器的极高灵敏度具有不同气体的选择性成本。未来的研究将着重于使用神经网络检测树中包含的这些特定物质，从而增强了电子鼻子检测更大范围的化合物的能力。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.