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ICLR 2025提案的第三ML4RS研讨会
用于遥感的机器学习（ML4RS）已成为一个关键而令人兴奋的研究领域，有可能应对一些最紧迫的全球挑战，包括气候变化，粮食安全，灾难管理和保护。遥感数据是从各种仪器中收集的，这些工具在各种空间，时间和光谱维度上捕获地球，为ML社区提供了独特的研究机会和挑战。与传统的数据模式不同，这些数据集是高维，非常多模式的，并且在许多空间和时间尺度上包含模式。这些特征通常需要在交叉切割的ML主题中采用专门的方法，例如自学/半监督学习，域适应/概括和多模式学习/数据融合，以释放其全部潜力。我们的研讨会将促进对早期工作的讨论和反馈，这对于有影响力的应用程序和机器学习中的新发展至关重要。
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
基于ACLR标准的进程
Macaluso，A。（2016）。前交叉韧带重建后早期的不对称下肢负荷是在返回运动时不对称载荷的重要预测指标。《美国物理医学与康复杂志》，95（4），248-255。22。Lee，D。W.，Yang，S。J.，Cho，S.I.，Lee，J.H。和Kim，J.G。（2018）。 单腿垂直跳跃Lee，D。W.，Yang，S。J.，Cho，S.I.，Lee，J.H。和Kim，J.G。（2018）。单腿垂直跳跃
培训的效力ACLR
肛门十字军韧带（ACL）的崩溃是Sporti Vo场中最常见的事故之一[1]。在这些情况下，治疗方案同时提供了保守和外科道路，但是运动员将恢复到身体和性能水平（例如受伤前）的意愿通常会导致选择韧带（ACLR）的表面重建[2]。在不断实施的持续实施中，没有进行手术技术的衰落，而在sot患者中，在ACLR中，肢体和未实现的肢体之间的不对称患者在日常生活活动中的运动控制以及与体育活动的人群中的运动控制相关[3]。这些改变与IPSI或对侧重新伴侣的风险增加有关[4]。此外，已经发现，重新犯的风险与年轻的运动员一样多[5]。代表了对传统的术后指导重建计划的要求，重点是恢复ZA和肌肉耐药性，这也是神经毛发训练的组成部分，以支持不可或缺的稳定性，以支持不可或缺的姿势，以提高患者的功能性能并降低年轻运动员的重新损害风险。
截至 2024 年 4 月 1 日 CLRI 的人力资源
199 10980 Shri NASIR KHAN 实验室助理 CLRI 区域中心，艾哈迈达巴德 - 079- 25840352 200 11047 Shri SRIDHAR KM Sr. COA COA 秘书处 coa@clri.res.in 2443-7140
ICLR 2024 表征对齐研讨会 (Re- ...
什么构成了良好的表示？这个问题在机器学习中可以通过以下几种方式之一来解决：通过评估下游行为（例如，Geirhos 等人，2018 年），通过检查内部表示（例如，Kornblith 等人，2019 年），或通过表征系统的归纳偏差（例如，Kumar 等人，2022 年）。这些方法中的每一种都涉及在某种分析层面（无论是行为、内部表征还是介于两者之间的某种东西）测量人工智能系统与地面真实系统（通常是人类或人类群体）的一致性。然而，尽管有这个共同的目标，但研究人工智能和生物智能系统之间一致性的机器学习、神经科学和认知科学界目前缺乏一个跨方法和学科传达见解的共同框架。该研讨会旨在通过定义、评估和理解生物和人工系统之间表征对齐的含义来弥合这一差距。我们邀请机器学习、神经科学和认知科学界的研究人员以受邀演讲、投稿论文和结构化讨论的形式参与讨论，以解决以下问题：
决策的生成模型ICLR'24研讨会建议
Roberta Reareanu是Meta的研究科学家，也是UCL的名誉讲师。她从纽约大学获得了计算机科学博士学位，在那里她从事深度强化学习的概括。目前，她通过培训反馈和与外部工具，环境和人类的互动来培训他们，从而增强基础模型，从而增强基础模型。罗伯塔（Roberta）先前已经在ICML 2021上的无监督RL（URL）的研讨会，开放式的代理人学习（芦荟）（芦荟）在ICLR 2022和Neurips 2023以及2023年NEURIPS 2023的社会负责语言模型研究工作室。
基于CLRNet网络模型的运动想象脑电信号解码算法
摘要：基于运动想象的脑电解码是脑机接口技术的重要组成部分，是决定脑机接口整体性能的重要指标。由于运动想象脑电特征分析的复杂性，传统的分类模型严重依赖于信号预处理和特征设计阶段。深度学习中的端到端神经网络已经被应用于运动想象脑电的分类任务处理并显示出良好的效果。本研究采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的组合从脑电信号中获取空间信息和时间相关性，跨层连接的使用减少了网络梯度弥散问题，增强了网络模型整体的稳定性。通过融合CNN、BiLSTM和ResNet（本研究中称为CLRNet）对运动想象脑电进行解码，在BCI Competition IV数据集2a上证明了该网络模型的有效性，融合CNN和BiLSTM的网络模型在四类运动想象模式分类中取得了87.0%的准确率。通过加入ResNet进行跨层连接，增强了网络稳定性，进一步提升了2.0%的分类准确率，达到89.0%的分类准确率。实验结果表明CLRNet在运动想象脑电数据集的解码方面具有良好的性能。本研究为脑机接口技术研究中的运动想象脑电解码提供了更好的解决方案。
polishclr：用于抛光PACBIO CLR基因组组件的NextFlow工作流程
长阅读测序已彻底改变了基因组组装，产生了高度连续的染色体水平重叠群。但是，来自某些第三代长读技术的组件，例如太平洋生物科学（PACBIO）连续长读（CLR）具有很高的错误率。可以通过称为抛光的过程来纠正此类错误。尽管脊椎动物基因组项目（VGP）组装社区最近描述了抛光非模型的新型基因组组件的最佳实践，但需要在常规的高性能计算环境下轻松实施并运行公开可再现的工作流程。在这里，我们描述了polishclr（https：//github.com/isugifnf/polishclr），这是一种可复制的NextFlow工作流程，可实现CLR数据制成的抛光组件的最佳实践。可以从将最佳实践扩展到次优案例的几种输入选项中启动。它还在几个关键过程中提供了重新输入点，包括识别Purge_Dups中的重复单倍型，如果有数据可用，请降低脚手架的休息，以及在多个回合的抛光和评估中，用箭头和freebayes进行评估。polishclr已被集装箱和公开可用于更大的集会社区，作为从现有的，易错的长阅读数据中填写组件的工具。