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脑机接口的不同集合域自适应：一种标签对齐方法
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统通常需要为每个新主题/任务进行长时间的校准会话以调整其参数，这阻碍了它从实验室到实际应用的转变。域自适应利用来自辅助主题/任务（源域）的标记数据，已证明其在减少此类校准工作方面的有效性。当前，大多数域自适应方法都要求源域具有与目标域相同的特征空间和标签空间，这限制了它们的应用，因为辅助数据可能具有不同的特征空间和/或不同的标签空间。本文考虑了 BCI 的不同集域自适应，即源域和目标域具有不同的标签空间。我们为 BCI 介绍了一种实际的不同标签集设置，并提出了一种新颖的标签对齐 (LA) 方法来将源标签空间与目标标签空间对齐。它具有三个理想特性：1）LA 只需要来自目标主题的每个类别的一个标记样本；2）LA 可用作不同特征提取和分类算法之前的预处理步骤； 3）LA 可以与其他领域自适应方法相结合，以实现更好的性能。在两个运动想象数据集上的实验证明了 LA 的有效性。
用于量子计量的单光子源和纠缠光子源
近年来，光学量子增强计量和亚散粒噪声计量变得越来越重要。然而，相关的测量技术尚未在 NMI 中普遍应用，主要是因为可用的相关源，即高效单光子源和纠缠光子源，不可靠或无法商业化。在设计这些源方面已经取得了重大进展，但如果要将它们用于计量应用，则需要进一步开发。针对此 SRT 的提案应旨在基于不同的应用导向平台开发明亮的纠缠光子源，并利用高纯度的单光子源，以展示使用这些源进行特定测量可实现的量子优势。
融合域适应域的视觉和医学视觉问题的语言模型回答
视觉语言模型在一般领域有效，并且在各种多模式应用中显示出强大的性能，例如视觉提问（VQA）（VQA），但可以在更专业的领域（例如Medical）中维持相同水平的有效水平。我们提出了一个医学视觉语言模型，该模型集成了适合医疗领域的大型视觉和语言模型。该模型使用三个独立的生物基础和放射学多模式视觉和文本数据集经历了参数有效训练的三个阶段。所提出的模型在Slake 1.0 Medical VQA（MEDVQA）数据集上实现了最先进的性能，总体效果为87。5％，并在另一个MEDVQA数据集（VQA-RAD）上表现出强烈的表现，总体准确性为73。2％。
细胞和基因疗法领域において...
德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited（“ DTTL”），成员农场及其附属实体（总的来说是“ Deloitte Network”）。 DTTL（或“ Deloitte Global”）和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体，并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任，对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息，请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司，是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
“协作数据共享与人工智能推动互联产业发展”
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
国家重点领域国际合作联盟（UAAT）计划提案方式与项目
提案程序 1. UAAT 12 所会员院校现时各担任一学科之召集人。 2. 各学科召集机构向所有 UAAT 机构发出机会公告。 3. 各学科将有独立之提案征集，但总体方法类似。 4. 台大发出单一综合计划征集（新台币 480 万元）；其余 11 所学科发出子计划征集（新台币 200 万元）。 5. 实施期间：2024/12/01 至 2025/11/30。 6. 申请时间： • 台大：2024/08/01 至 2024/09/20。 • 其他学科：2024/08/01 至 2024/09/01（各学科子计划各 1 项）。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
![arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024](/simg/3\30a46ac880935730bedbb8cdc7f572bd0c181275.webp)
arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024
尽管深度学习模型在监督的学习任务上表现出了令人印象深刻的表现，但在培训（源）和测试（目标）域不同时，它们通常会努力概括地概括。无监督的域适应性（DA）已成为解决此问题的流行解决方案。但是，当前的DA技术依赖于视觉主干，这可能缺乏语义丰富。尽管大规模视觉语言基础模型（如剪辑）有潜力，但其对DA的有效性尚未得到充分探索。为了打扮这个差距，我们介绍了AD-CLIP，这是一种域名迅速学习策略，旨在解决及时空间中的DA问题。我们利用夹子的冷冻视频主干来提取图像样式（域）和内容信息，我们将其应用于学习提示令牌。我们的提示是通过同时调节图像样式和内容功能的及时学习的，以域名为域不变且可将其归纳。我们在源域中使用标准监督的对比度学习，同时提出熵最小化策略以使嵌入空间中的域中的域与焦油域数据相结合。我们还考虑了一个方案，其中仅在测试过程中仅可用目标域样本，并带有任何源域数据，并提出了一个跨域样式映射网络以使幻觉域 - agnoftic to-kens。我们在三个基准DA数据集上进行的广泛实验证明了与现有文献相结合的AD-CLIP的有效性。代码可从https：//github.com/mainaksingha01/ad-clip
建筑空调的基于热泵的多源多源可再生能源系统：想法项目体验
当前的论文介绍了在Horizon 2020 EU框架计划下资助的正在进行的思想研究项目的最先进。该项目涉及来自六个欧洲国家的14个合作伙伴，并提出了一个多源具有成本效益的可再生能源系统，以供建筑物信封的脱碳。该系统具有由热泵为建筑物热管理提供的辐射地板。热泵可以通过使用光伏/热太阳能电池板，空气热交换器和浅层平板式热交换器来利用阳光，空气和/或地面作为热源。通过相变材料沿几个系统组件扩散的相位材料，例如：辐射地板以增加其热惯性，太阳能电池板用于冷却，以增强土壤热容量。在项目框架内，一个小规模的建筑物，具有大量的传感器用于测试目的，两座大型建筑物旨在配备提议的可再生能源系统。小规模建筑目前正在运行中，目前的工作中讨论了第一个结果。初步数据表明，虽然多源系统加上热泵特别有效，但在城市规模上获得合适的热能储藏很复杂。
纠缠双光子对源的表征...
在本研究中，我们利用β-硼酸钡 (BBO) I 型非线性晶体产生纠缠光子对。这些对被称为信号光子和闲置光子，具有独特的纠缠特性，是量子密码学和量子隐形传态等技术的基础。光子是通过称为自发参量下转换 (SPDC) 的过程产生的，当泵浦激光束穿过非线性介质时就会发生这种情况。该过程受动量和能量守恒控制，从而产生特定的相位匹配条件，决定光子对的空间和频率相关性。该项目的目标是通过基于巧合检测系统检查这些纠缠光子对的时间相关性来表征它们。