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魔术状态蒸馏和量子化学量子算法中的栅极汇编
用于量子化学的量子算法绘制分子中电子的动力学与耦合自旋系统的动力学。为了达到有趣分子的化学准确性，必须应用大量的量子门，这意味着需要进行量子误差校正和易于断层的量子计算。可以通过门编译的一组易于故障的通用操作来构建任意耐断层操作。量子化学算法是通过使用猪排公式分解耦合自旋系统的动力学来编译的，并使用Cli效法操作和单值旋转合成分解的动力学，并通过最终近似于单质量旋转的单个质量旋转序列，并通过单位固定器单位单位单位Qubit Bit Bit Bit Bit Bit Bit Bite。某些容忍故障的门取决于被称为魔术状态的特定单量状状态的制备。结果，门汇编和魔术状态蒸馏对于解决量子计算机上的量子化学问题至关重要。我们回顾了最近的进展，这已经提高了通过数量级来提高栅极汇编和魔术状态蒸馏的效率。
单渠道EEG
摘要 - 本文提出了一种基于多通道多域（MCMD）的知识蒸馏算法，用于使用单渠道EEG进行睡眠停滞。同时在提出的算法中学习了来自不同领域和不同渠道的知识。在拟议的工作中使用了多通道预训练和单通道微调方案。从源域中的不同通道中的知识转移到目标域中的单渠道模型。预先训练的教师学生模型方案用于将知识从多渠道教师模型提炼到单个通道学生模型，并结合了目标域中的输出传输和中间特征传递。所提出的算法达到了86.5％的最新单渠道睡眠登台精度，仅来自状态的多通道模型的0.6％恶化。与基线模型相比，有2％的改善。实验结果表明，来自多个域（不同数据集）和多个通道的知识（例如EMG，EOG）可以转移到单渠道睡眠阶段。索引术语 - 睡眠分期，转移学习，知识蒸馏，单渠道脑电图，脑部计算机界面
自动注释中的知识蒸馏：具有LLM生成培训标签的监督文本分类
计算社会科学（CSS）的实践通常依靠人标记的数据来调查监督的文本分类器。我们评估了研究人员使用来自生成大语言模型（LLM）的替代培训标签增强或替换人类生成的培训数据的潜力。我们介绍了推荐的工作流程，并通过复制14个分类任务和测量性能来测试此LLM应用程序。我们采用了来自高影响力期间CSS文章的新型英语文本分类数据集。由于这些数据集存储在受密码保护的档案中，因此我们的分析不太容易受到污染问题。对于每项任务，我们将使用GPT-4标签的监督分类器进行了比较，并用人类注释进行了微调的分类器，并与GPT-4和Mismtral-7b的标签进行了微调，并以较少的镜头在上下文中学习。我们的发现表明，在LLM生成的标签上微调的监督分类模型与通过人类注释者的标签进行了微调的模型相当。使用LLM生成标签的微调模型可以是构建监督文本分类器的快速，高效且具有成本效益的方法。
Reactive Distillation Assisted Electronic Grade Silane Gas Production: From Basic
There are four typical approaches to synthesis silane gas: a) magnesium silicide with mineral acids; b) lithium hydride with trichlorosilane (SiHCl 3 , TCS) or silicon tetrachloride (SiCl 4 , STC); c) silicon tetrafluoride with sodium aluminum tetrahydride; d) catalytic redistribution of chlorosilanes. Among these methods, the trichlorosilane redistribution method is the workhorse due to its convenient combination with the modified Siemens process for polysilicon production, however, the redistribution reaction is characterized by low to 0.2% equilibrium conversion in thermodynamics. The conventional solution is to execute the process with a two-step method that employs two fixed-bed reactors and three distillation columns, being faced with large amount of material circulation and huge energy consumption.
对更可持续和节能的蒸馏过程的最新进展和未来观点
内部。由于蒸馏依赖于沸点差异，因此需要将液体沸腾以实现分离，这可能需要大量能量。通常在过程本身内从过程中回收蒸馏所需的很大一部分的热量，例如，从反应堆流出物（通常在升高的温度下运行以加快反应）或从蒸馏柱流出物。需要通过外部加热来提供RE MEARDER。行业总体能源需求的约30％是用于耕作作业，而分离能源的90-95％（Oak Ridge National Laboratory，2005年）。在2017年，一项研究发现，美国四分之三的主要能源仍然来自化石燃料资源（美国国家科学学院，工程和医学学院，2019年）。因此，蒸馏中能量使用的任何降低都将直接有助于减少化石燃料的使用，从而减少全球变暖的减少。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
将视觉脑表示从脑电图中通过知识蒸馏和潜在扩散模型
从人脑活动中解码的视觉表示已成为繁荣的研究领域，尤其是在大脑计算机界面的背景下。我们的研究提出了一种创新的方法，该方法采用知识蒸馏来培训EEG分类器并从ImageNet和Thicke-eeg 2数据集中重建图像，仅使用脑电图（EEG）数据集（EEG）数据，这些数据是来自参与者的数据，这些数据本身就查看了图像（即''大脑解码'）。我们分析了来自6位参与者的eeg录音，用于Imagenet数据集，为Things-EEG 2数据集进行了10个录音，这些数据集暴露于跨越独特语义类别的图像。这些脑电图读数被转换为频谱图，然后将其用于训练卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）与知识蒸馏程序集成了基于预先训练的对比语言图像 - 训练前训练（CLIP）基于基于图像的图像分类教师网络。这种策略使我们的模型可以达到87％的前5个精度，显着优于标准CNN和各种基于RNN的基准测试。此外，我们根据预训练的潜扩散模型合并了图像重建机制，这使我们能够生成引起脑电图活性的图像的估计。因此，我们的体系结构不仅解码了神经活动中的图像，而且还提供了仅从脑电图中重建的可信图像重建，为例如迅速，个性化的反馈实验铺平了道路。
LaSNN：分层 ANN 到 SNN 提炼，用于深度脉冲神经网络的有效和高效训练
摘要 —脉冲神经网络 (SNN) 具有生物现实性，且由于其事件驱动机制而在低功耗计算方面具有实际应用前景。通常，SNN 的训练会在各种任务上遭受准确度损失，其性能不如 ANN。提出了一种转换方案，通过将训练好的 ANN 参数映射到具有相同结构的 SNN 来获得具有竞争力的准确度。然而，这些转换后的 SNN 需要大量的时间步骤，从而失去了节能优势。利用 ANN 的准确度优势和 SNN 的计算效率，提出了一种新颖的 SNN 训练框架，即逐层 ANN 到 SNN 知识提炼 (LaSNN)。为了实现具有竞争力的准确度和减少推理延迟，LaSNN 通过提炼知识而不是转换 ANN 的参数将学习从训练有素的 ANN 转移到小型 SNN。通过引入注意力机制，我们弥合了异构 ANN 和 SNN 之间的信息鸿沟，利用我们的分层蒸馏范式有效地压缩了 ANN 中的知识，然后有效地传输这些知识。我们进行了详细的实验，以证明 LaSNN 在三个基准数据集（CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny ImageNet）上的有效性、功效和可扩展性。与 ANN 相比，我们实现了具有竞争力的 top-1 准确率，并且推理速度比具有类似性能的转换后的 SNN 快 20 倍。更重要的是，LaSNN 灵活且可扩展，可以毫不费力地为具有不同架构/深度和输入编码方法的 SNN 开发，从而促进其潜在发展。
HAD-NET：一个分层对抗知识蒸馏网络，用于改善没有对抗后图像的增强肿瘤分割
对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。 然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。 尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。 在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。 尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。 The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。 该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。最后，根据不确定性量化，该网络的表现优于基线学生网络和AD-NET，以增强基于BRATS 2019不确定性挑战指标的肿瘤细分。我们的代码可公开可用：https：//github.com/saveriovad/had_net关键字：知识蒸馏，对抗性，歧视者，分层，增强肿瘤，缺失顺序，对比度增强
正规化用于通过得分蒸馏的生成扩散模型的全波形反演，Saudi Aramco
正则化是全波形倒置（FWI）的重要方面，正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近，生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能，使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型，即denoising扩散概率模型（DDPM），以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算，从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。