最近几年见证了基于部分微分方程(PDES)解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是,由于数据密集型,这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求,部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中,寻求数据效率,我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求,我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据,我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能,我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法,该方法学习了内在的示例,并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明,我们的方法具有高度的数据效率,更具生动性,甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
自动癫痫发作检测对于癫痫诊断和治疗非常重要。用于癫痫检测的一种新兴方法,即立体电脑摄影(SEEG),可以提供详细的立体脑电波信息。但是,在临床场景中对SEEG进行建模将面临挑战,例如不同患者之间的巨大领域变化和不同大脑区域之间的急剧模式演变。在这项研究中,我们提出了一个基于P的基于P的模型,以解决这些挑战,以应对这些挑战。首先,我们设计了两个新型的自我监督任务,可以从丰富的Seeg数据中提取丰富的信息,同时保留从不同大脑区域记录的大脑信号之间的独特特征。然后提出了两种技术,通道背景减法和大脑区域增强,以有效解决域移位问题。广泛的实验表明,PPI在两个公共数据集和我们收集的一个现实世界中的临床数据集上的表现优于SOTA基准,这证明了PPI的有效性和实用性。最后,可视化分析说明了两种域概括技术的合理性。
方法:总共有51名确认PAE的儿童(25名男性; 5.6±1.1岁)和116个未暴露的对照(57名男性; 4.6±1.2岁)进行了纵向扩散张量成像(DTI),总共来自PAE和381个对照组的参与者,共111次扫描。我们描绘了左右AF,并提取了平均分数各向异性(FA)和平均扩散率(MD)。使用年龄标准化的语音处理(PP)和NEPSY-II的加快命名(SN)评分评估了预阅读语言能力。线性混合效应模型以确定扩散指标与年龄,群体,性别和年龄相互作用之间的关系,并将受试者作为随机因素建模。二级混合效应模型分析评估了使用51个年龄和性别匹配的未暴露对照对白质微观结构和PAE对预读语言能力的影响。
日益复杂,给北约军队带来挑战和机遇。对未来安全环境的分析表明,北约军队可能面临的挑战可能以指数级加速和日益复杂的方式展开。各种各样的驱动因素都可能导致不稳定局势,从而导致北约决定使用军事力量。北约军队需要在新的环境中运用现有的武装冲突法原则,包括新出现的道德关切领域(例如,人类增强、网络、自动化/人工智能以及模糊战斗人员和非战斗人员之间的界限)。然而,北约军队未来可以抓住许多机会,包括建立和加强关系、应对新出现的挑战、利用创新技术和理念保持军事优势、以及理解和影响冲突的人为方面。
1 智能自主系统使用比其他系统更复杂的机制做出选择。这些机制通常类似于人类使用的机制。最终,自主系统的智能水平取决于其所做选择的质量。CHAD R. FROST,《太空自主系统的挑战与机遇》,于 2010 年 9 月 23-24 日在纽约州阿蒙克举行的美国工程前沿研讨会上发表
2030 年有什么新情况?控制大规模移民流动将成为一个普遍的安全问题,尤其是在城市地区。更多地区将处于临界点,导致危机的阈值将更容易被超越。由于城市人口增长迅速、气候变化加速和政治动荡,更多的人口将面临风险。移民群体的流动速度和规模将增加,从而降低控制移民的能力。多个移民流动将同时发生。移民为东道国提供了通过增加人力资本和支持人口增长来解决人口减少问题的机会。破坏性移民还会加剧政府与移民之间以及不同次国家群体居民之间的内乱。
