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World File Search System训练策略
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
脑波控制：脑力锻炼和器乐相结合，达到最佳注意力集中效果
背景：为了达到最佳运动表现，教练可以通过心理生理效应进行心理操纵，最大限度地发挥大脑潜能，从而通过训练计划中的神经心理学方法提高认知和运动表现。目的：本研究旨在探索健脑活动与器乐相结合对优化β和γ脑波和提高注意力的影响。方法：本研究采用准实验方法，采用前测-后测对照组设计，涉及来自 PGRI Silampari 大学 (UNPARI) 学生活动部门的 20 名五人制足球运动员。结果：分析结果表明，参与者的β和γ脑波显著增加，注意力得到提高。结论：研究结果表明，健脑活动与器乐相结合可有效增强大脑活动和注意力。本研究为制定通过整合身体和心理方面的整体方法优化运动员表现的训练策略提供了新的见解。
CATS 提供训练援助 - Army.mil
大约一年前，我查阅了陆军条令参考出版物 (ADRP) 7-0《训练单位和培养领导者》，并了解到一些变化。新条令将作战流程应用于训练管理，修订了任务基本任务清单 (METL) 概念，并引入了关键集体任务 (KCT) 的概念。新训练条令还包括联合兵种训练策略 (CATS)。CATS 提供基于任务、事件驱动的训练策略，以协助指挥官规划和执行训练活动，从而建立和维持士兵、领导者和单位在 METL 方面的熟练程度。CATS 是数字训练管理系统 (DTMS) 的一部分，该系统是一种基于网络的工具，可帮助规划、资源和管理各级单位和个人训练。所有这些资源都可以在陆军训练网络 (ATN) 上找到，这是一个一站式培训产品和服务商店 — https://atn.army.mil。通过 ATN 的“询问培训师”功能，我询问了使用 CATS 规划工具进行 METL 开发的情况。 CATS 项目团队回答了我所有的问题，我于今年 1 月邀请他们前往第 72 步兵旅战斗队的训练中心。CATS 团队分析师就更新后的训练原则和自动化工具提供了指导。我们向分析师提供了更新部队 CATS 的反馈和建议。这次访问非常有价值，因此我们邀请 CATS 团队回来为整个旅的领导层（每位军官、指挥军士长 [CSM] 和作战 NCO）提供 CATS 指导，作为营级和连级 METL 开发的先行者。CATS 团队的协助可以帮助任何步兵部队改善训练、培养领导者并实施陆军训练原则。CATS 项目是陆军部 (DA) 项目，由位于堪萨斯州莱文沃思堡的联合兵种中心训练 (CAC-T) 管理。CATS 在 2007 年取代了陆军任务训练计划 (MTP)，现在是部队训练指导的主要参考。 CAC-T 派遣机动训练队 (MTT) 到各单位训练、教育和协助士兵和领导使用 CATS、DTMS 和 ATN。这些团队还在陆军条令出版物 (ADP) 7-0 和 ADRP 7-0 中阐明了训练条令。在过去六个月中，CATS MTT 进行了大约 20 次单位访问，
为比赛而减量训练：回顾 - Hal-insep
减量训练是在一段可变的时间内逐渐非线性地减少训练负荷，旨在减少日常训练的生理和心理压力并优化运动表现。现有研究已经定义了减量训练，确定了当代运动中使用的各种形式，并研究了训练量、负荷、强度、持续时间和类型（渐进式或分步式）的规定。当前文献表明，减量训练策略可能与比赛表现提高约 3%（通常范围为 0.5-6.0%）有关。在赛前减量训练期间特别注意营养、补水和恢复策略可能有助于最大限度地发挥其相关的积极作用。还应特别注意减量训练与长途旅行、高温和海拔之间的相互作用。体育科学的未来进步将在改进和发展现有的减量训练方法方面发挥重要作用，特别是在团队和球拍运动的多重高峰背景下。摘要
双场量子键分布，具有完全离散的相随机化
摘要 - 本文提出了一种新的机器人辅助双侧上肢训练策略，重点是用户上肢的双边协调。该策略是在双侧上肢康复装置（Bulred）上实施和评估的，该装置是由两个Maxon DC电动机促成的H机器人机制。控制系统由位置控制器，入学控制器和一种自适应算法组成，其中根据培训性能，通过会话修改了会话。此策略还与特定于主题的工作区集成在一起，以增强培训安全性。通过主动达到任务对五个受试者进行了实验。结果表明，提出的培训策略需要双侧上肢的显着协调，以完成任务完成，并且能够根据参与者的培训表现将控制参数调整到适当的难度水平。未来的工作将集中于对上肢障碍患者的临床评估。
CATS 提供训练援助 - Army.mil
大约一年前，我审查了陆军条令参考出版物 (ADRP) 7-0《训练单位和培养领导者》，并了解了许多变化。新条令将作战流程应用于训练管理，修订了任务基本任务清单 (METL) 概念，并引入了关键集体任务 (KCT) 的概念。新训练条令还包括联合兵种训练策略 (CATS)。CATS 提供基于任务、事件驱动的训练策略，以协助指挥官规划和执行训练活动，从而建立和维持士兵、领导者和单位在 METL 方面的熟练程度。CATS 是数字训练管理系统 (DTMS) 的一部分，这是一个基于网络的工具，可帮助规划、资源和管理各级单位和个人训练。所有这些资源都可以在陆军训练网络 (ATN) 上找到，这是一个提供一站式培训产品和服务的商店 - https://atn.army.mil。通过 ATN 的“询问培训师”功能，我询问了使用 CATS 规划工具进行 METL 开发的情况。CATS 项目团队回答了我所有的问题，今年 1 月，我邀请他们来到第 72 步兵旅战斗队的训练中心。CATS 团队分析师就更新后的训练原则和自动化工具提供了指导。我们向分析师提供了更新单位 CATS 的反馈和建议。这次访问非常有价值，因此我们邀请 CATS 团队回来为整个旅的领导层（每位军官、指挥军士长 [CSM] 和作战 NCO）提供 CATS 指导，作为营级和连级 METL 开发的先行者。CATS 团队的协助可以帮助任何步兵部队改善训练、培养领导者并实施陆军训练理论。CATS 计划是陆军部 (DA) 计划，由堪萨斯州莱文沃斯堡的联合兵种中心训练 (CAC-T) 管理。 CATS 于 2007 年取代了陆军任务训练计划 (MTP)，现在是部队训练指导的主要参考。CAC-T 派遣机动训练队 (MTT) 到各部队训练、教育和协助士兵和领导者使用 CATS、DTMS 和 ATN。这些团队还在陆军条令出版物 (ADP) 7-0 和 ADRP 7-0 中阐明了训练条令。在过去六个月中，CATS MTT 进行了大约 20 次单位访问，并且
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
使用长度训练进行语音图像分类...
摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络
论预训练数据多样性与微调鲁棒性之间的联系
预训练已在深度学习中被广泛采用，以提高模型性能，特别是当目标任务的训练数据有限时。在我们的工作中，我们试图了解这种训练策略对下游模型泛化特性的影响。更具体地说，我们提出以下问题：预训练分布的属性如何影响微调模型的鲁棒性？我们探索的属性包括预训练分布的标签空间、标签语义、图像多样性、数据域和数据量。我们发现影响下游有效鲁棒性的主要因素 [44] 是数据量，而其他因素的重要性有限。例如，将 ImageNet 预训练类别的数量减少 4 倍，同时将每个类别的图像数量增加 4 倍（即保持总数据量固定）不会影响微调模型的鲁棒性。我们展示了从各种自然和合成数据源中提取的预训练分布的发现，主要使用 iWildCam-WILDS 分布转变作为稳健性测试。
参数 - 平行分布式变分量算法
变异量子算法（VQA）已成为一种有希望的近期技术，可以探索嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备上实用的量子优势。然而，由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下，对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里，我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法（PPD-VQA），以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能，提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减，这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外，还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明，PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案，以协调多个量子处理器，以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。