XiaoMi-AI文件搜索系统
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memtorch- researchOnline@jcu
回忆设备已显示出巨大的希望，可以促进加速度并提高深度学习（DL）系统的功能效率。使用这些电阻随机访问mem-Ory（RRAM）设备构建的跨栏架构可用于实施各种内存计算操作，例如多重积累（MAC）和独立的卷积，这些卷积被广泛用于深度神经网络（DNNS）和卷积神经网络（Cnnns）和卷积神经网络（CNNS）（CNNS）（CNNS）。然而，回忆设备面临着衰老和非理想性的关注，这些设备限制了备忘录深度学习系统（MDLSS）的准确性，可靠性和鲁棒性，应在电路级别实现之前考虑。此原始软件出版物（OSP）介绍了Memtorch，这是一个开源1框架，用于大规模的大规模回忆DL模拟，并重新确定了对设备非思想的共同模拟的重点。MEMTORCH还促进了钥匙横梁外围电路的共同销售。Memtorch采用了现代化的软件工程方法，并直接与知名的Pytorch机器学习（ML）库集成。
机器学习的参数化量子电路
是否可以将量子计算机用于实现比传统方法更好的机器学习模型，并且此类方法适合当今的嘈杂量子硬件吗？在本论文中，我们制作了一个Python框架，用于基于在量子硬件上评估的参数化量子电路来实施机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络（QNN）和量子电路网络（QCN），并使用基于梯度的方法训练它们。为了计算量子电路网络的梯度，我们基于利用经典和量子硬件的参数移动规则开发了一种反向传播算法。我们进行了一项数值研究，我们试图表征密集神经网络（DNNS），QNN和QCN的表现如何作为模型架构的函数。我们专注于研究消失的梯度现象，并分别使用经验纤维信息矩阵（EFIM）和轨迹长度来量化模型的训练性和表达性。我们还通过对人工数据以及现实世界数据集训练模型来测试模型的性能。
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
基于机器学习的蒸汽平台游戏的普及分析
摘要：本研究深入研究了机器学习技术以分析蒸汽平台上的游戏受欢迎程度。Utilizing a diverse array of algorithms such as logistic regression, Support Vector Machine (SVM) ， decision tree, Gradient Boosting (XGBoost) ， Light Gradient Boosting Machine (LightGBM or LGBM), Deep Neural Networks (DNNs), and Convolutional Neural Networks (CNN), the research focuses on predicting game popularity through a thorough analysis of the Steam game dataset.该报告精心概述了数据准备的阶段，包括数据清洁和功能工程，然后构建各种预测模型及其后续的性能评估。值得注意的是，LGBM具有明显的优势，其精度为88.17％，AUC为80.36％。对Steam游戏的调查不仅在战略规划和减轻风险中艾滋病游戏开发人员和公司，而且还为玩家社区管理员增强社区管理提供了宝贵的见解。全面的方法强调了机器学习在解释游戏行业内的市场趋势和玩家偏好方面的重要潜力。
推动行为还是提升能力？
深度学习 (DL) 是机器学习 (ML) 的一个子领域，专注于开发深度神经网络 (DNN) 模型 (Shahroudnejad，2021)。DNN 是能够在各种任务上实现高性能的复杂模型。许多深度神经网络模型都是不可解释的黑匣子，这通常导致用户对它们的信任度降低 (Miller，2019)。这种可解释性和信任度的缺乏可能会产生负面影响——人们可能会使用会犯错误的人工智能，或者不使用可以提高获得期望结果的机会的人工智能。为了提高黑盒模型的可解释性和可信度，可解释人工智能 (XAI) 研究专注于开发方法来以人类可以理解的方式解释这些模型的行为 (Molnar，2020)。
使用深度神经网络检测飞机机身缺陷
为确保飞机结构的飞行安全，有必要使用目视和无损检测 (NDI) 方法进行定期维护。在本文中，我们提出了一种使用深度神经网络 (DNN) 的基于图像的飞机缺陷自动检测方法。据我们所知，这是首次使用 DNN 进行飞机缺陷检测。我们对最先进的特征描述符进行了全面评估，并表明使用 vgg-f DNN 作为特征提取器与线性 SVM 分类器可实现最佳性能。为了减少处理时间，我们建议应用 SURF 关键点检测器来识别缺陷补丁候选。我们的实验结果表明，对于笔记本电脑上的高分辨率（20 兆像素）图像，我们可以在大约 15 秒的处理时间内实现超过 96% 的准确率。
Robust-Deep：一种增加脑成像数据集以提高深度学习模型性能和鲁棒性的方法
摘要 小型数据集通常会影响医学成像研究中深度神经网络 (DNN) 的泛化、稳健性和整体性能。由于收集大型临床数据库始终很困难，我们提出了一种生成大型真实/多样化数据集的分析方法。临床脑部 PET/CT/MR 图像包括全剂量 (FD)、低剂量 (LD)（仅对应于 FD 扫描中获取的事件的 5%）、非衰减校正 (NAC) 和基于 CT 测量的衰减校正 (MAC) PET 图像、CT 图像以及 35 名患者的 T1 和 T2 MR 序列。所有图像均已注册到蒙特利尔神经研究所 (MNI) 模板。使用拉普拉斯混合，利用来自两个不同患者的图像的频域信息以及混合蒙版进行自然呈现。这种来自计算机视觉和图像处理社区的经典技术仍然被广泛使用，并且与现代 DNN 不同，它不需要训练数据。实施了改进的 ResNet DNN 来评估四个图像到图像的转换任务，包括 LD 到 FD、LD+MR 到 FD、NAC 到 MAC 和 MRI 到 CT，使用和不使用合成图像。使用已建立的指标进行定量分析，包括峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数度量 (SSIM) 和联合直方图分析，以进行定量评估。包含 35 名患者的注册小数据集与包含 350 个合成数据集加 35 个真实数据集的大数据集之间的定量比较显示，LD 到 FD 的 RMSE 和 SSIM 分别提高了 29% 和 8%，LD+MRI 到 FD 的 RMSE 和 SSIM 提高了 40% 和 7%，NAC 到 MAC 的 16% 和 8%，MRI 到 CT 映射任务的 24% 和 11%。定性/定量分析表明，与参考图像相比，所提出的模型通过生成更高质量、更低定量偏差和方差的图像，提高了所有四个 DNN 模型的性能。
基于深度学习和计算机视觉的河流洪水检测系统
摘要尽管OOD每年造成数百万美元的经济和社会损失，但居住在发展中国家（例如巴西）的许多人由于其成本而无法访问Ood Alert System。为了解决这个问题，我们提出了一个廉价且强大的河流洪水检测系统，可以将其放在任何河流中，并在其床边处有一个地面。我们系统的新颖性是使用o的原始图像，无需预处理。因此，我们的方法可以使用城市环境中现有的监视摄像机进行部署。建议的系统通过使用深神经网络（DNNS）对河水刀片进行语义分割来测量河流水平。然后，它使用计算机视觉（CV）来估计水位。如果水位接近或高于危险阈值，则它会在没有人类干预的情况下自动发送警报。此外，我们的系统可以以3.32 cm的平均绝对误差（MAE）的平均绝对误差（MAE）成功测量河流的水位，这足以检测到何时何时过度OW。该系统也可靠地从不同的相机观点和照明条件来测量河流水位。我们展示了我们的方法的生存能力，并评估了原型的