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深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
10深度学习简介
深度学习是目前最成功的机器学习方法，在对象识别，语音和语言理解，自动驾驶汽车，自动驾驶游戏等方面取得了显着成功。对如此广泛而有影响力的领域进行单个定义并不容易。但是，这是克里斯·曼宁（Chris Manning）的最新定义：1 1来源：https：//hai.stanford。edu/sites/default/files/2020-09/ai-definitions-hai.pdf。深度学习是使用具有连续（实际数字）表示的大型多层（人工）神经网络的使用，有点像人类大脑中的分层神经元。目前，它是最成功的ML方法，可用于所有类型的ML，从小型数据和更好的扩展到大数据和计算预算，具有更好的概括。
人工智能与深度学习硬件...
Ashutosh Mishra 博士于 2018 年获得印度理工学院 (BHU) 瓦拉纳西电子工程系博士学位。他曾在印度国家技术学院 Raipur 分校担任电子与通信工程助理教授。他是韩国国家研究基金会通过韩国科学与信息通信技术部提供的 2019 年韩国研究奖学金 (KRF) 的获得者。目前，他在韩国延世大学无缝交通实验室担任研究员。他的研究兴趣包括智能传感器、智能系统、自动驾驶汽车和人工智能等。
太阳深水潜水 - 结果备忘录，10.25.2023
目录：1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策，并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求（缺乏总体策略）8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费（社区太阳能汇入了公用事业法案）。9 4。实施40％LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区，允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
被接受出版于2021年10月22日深脑刺激：是时候通过关闭循环来改变齿轮了吗？
1 ，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。，意大利三角大学34127 2阿尔多·拉维利（Aldo Ravelli手术，多伦多西部医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学5克里姆比尔研究所，大学卫生网络，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大安大略省6个运动障碍单元，神经病学部，丘格诺布尔阿尔卑斯山，格林布尔，格林斯，法国7格伦布尔7格伦布尔研究所，神经科学研究所， HM Cinac（Centro Centro Integral de Neurociias abarca Camecal），医院Universitorio HM Puerta del Sur，HM医院，西班牙马德里9号医院9医院，西班牙塞斯卡姆，西班牙托莱多，西班牙10号，西班牙10号神经病学系，西班牙神经病学系应向任何信件介绍。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。