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对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
夏季大学应用量子计算
L 学习目标 在本课程中，你将学习： • 如何实现基本的量子算法并理解其行为 • 如何使用特定于量子计算环境的平台来实现基本的应用程序 • 关于设计量子计算机的国际竞赛 • 关于荷兰、欧洲和全球的量子计算生态系统 • 辨别量子计算的现实与炒作
使用消费级耳机记录的错误相关电位进行深度学习在线脑电图解码脑机接口
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 允许感觉运动障碍的受试者与环境互动。依赖于事件相关电位 (ERP) 等脑电信号的非侵入式 BCI 已被证实是时空分辨率和患者影响之间的可靠折衷，但由于便携性和多功能性而受到限制，因此无法广泛应用。在这里，我们描述了一种使用消费级便携式耳机脑电图 Emotiv EPOC + 的深度学习增强误差相关电位 (ErrP) 辨别 BCI。方法。我们在视觉反馈任务中记录并辨别了 14 名受试者的在线和在线 ErrP。主要结果：我们实现了高达 81% 的在线辨别准确率，与使用生成对抗网络或训练数据和极简计算资源的内在模式函数增强进行深度学习获得的准确率相当。意义。我们的 BCI 模型有可能将 BCI 的范围扩展到更便携、人工智能增强、更高效的接口，从而加速这些设备在科学实验室受控环境之外的常规部署。
2021-2024 年美国天主教主教团战略计划
成员组成已发生转变，以反映更加多元的文化信仰。为了帮助牧师和教育工作者接触青年和年轻人，教会文化多样性委员会将继续与平信徒、婚姻、家庭生活和青年秘书处的青年和青年事工办公室合作，制作有关《生活的基督》的跨文化材料，这是教皇方济各在 2018 年主教会议后就年轻人、信仰和职业辨别发表的宗座劝谕。通过这一劝告，以及（1）在第五届 Encuentro 进程中与西班牙裔拉丁裔年轻人（2017-2019 年）收集的见解和信息，以及（2）与青年和青年成人事工（2017-2020 年）的国家对话合作倡议中收集的见解和信息，教会面临着挑战，需要以一种辨别和陪伴的方法，以不带偏见、富有同情心和希望的精神，重新思考其作为主教会议、牧区、民众和传教/职业年轻人的工作。
2023 年气候技术状况
为了进行全面分析，Net Zero Insights 现已发布第一版框架，用于辨别公司是否提供突破性或采用性创新，并将解决方案类型归类为数字或物理。为了保持分析的一致性，我们的分析师手动对过去五年宣布的所有超过 7000 万美元的交易进行了分类。
NHD 和 AI - 2024 年 1 月 (11 x 8.5 英寸)
评审过程的挑战在于辨别项目的元素是学生创作的还是人工智能生成的。虽然人工智能检测工具不断发展，但没有工具可以 100% 有效地识别内容是由人工智能还是人类创作的。与剽窃不同，在剽窃中，评委可以找到学生未经引用而复制的来源，但无法完全确定学生是否不当使用了人工智能。
6月12日至15日，欧洲风湿病学大会...
14:15 15:30渐近瘤CC高尿酸血症被认为不需要特定的治疗，因为它被认为是良性的。然而，新兴的证据提出了有关高尿酸血症的巨大有害影响的问题。在本次会议中，我们将了解关节中渐近瘤的长期后果，并评估有关尿素降低肾脏疾病疗法的证据，并辨别
![arXiv:2102.08976v2 [eess.SP] 2021 年 3 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1bf7405bd324d877f949491d3713b481e21639ea.webp)
arXiv:2102.08976v2 [eess.SP] 2021 年 3 月 5 日
在日常活动中，人类用双手抓握周围的物体并感知感觉信息，这些信息也用于知觉和运动目标。已知多个大脑皮层区域在感觉运动处理过程中负责感觉识别、知觉和运动执行。虽然各种研究特别关注人类感觉运动控制领域，但运动执行和感觉处理之间的关系和处理尚未完全了解。我们工作的主要目标是使用同时记录的脑电图 (EEG) 数据在主动触觉探索过程中辨别不同粗糙度的纹理表面，同时最大限度地减少不同运动探索运动模式的差异。我们对八名健康参与者进行了一项实验研究，他们被指示用他们惯用手食指的指尖摩擦或轻敲三种不同粗糙度的纹理表面。我们使用对抗不变表示学习神经网络架构，基于 EEG 对不同纹理表面进行分类，同时尽量降低运动条件（即摩擦或轻拍）的可辨别性。结果表明，所提出的方法可以区分三种不同纹理的表面，准确率高达 70%，同时抑制了学习表示中的运动相关变异性。
为今天和未来的生活提供动力。
在此表中出现的消费者能源提供给您的电力的燃料混合数据包括来自密歇根州，伊利诺伊州，印第安纳州，俄亥俄州和威斯康星州的区域平均燃料混合数据，作为消费者能源购买的某些电力的实际燃料混合物的代理，因为购买了所购买的电力的实际燃料混合物可能无法辨别。购买的电力占消费者能源在相关时期提供的电力的15.4％。