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脑机接口中广义运动预测的迁移学习
脑机接口 (BCI) 研究已在众多应用领域取得了重大进展，包括让瘫痪患者控制机械臂 [1]、改善睡眠质量 [2] 和减轻重度抑郁症的影响 [3]。然而，由于两个关键因素，当前最先进的 BCI 通常无法很好地推广到日常使用。首先，当前的 BCI 依赖于根据每个人的训练数据进行微调的模型 [4]；这使得在为每个人收集到大量训练数据之前很难实现 BCI。其次，大多数现有的 BCI 研究局限于实验室，其中运动受限于研究任务，因此不能准确地表示神经信号的多样性。一些研究已经在自然环境中训练了 BCI [5，6]——让受试者自由移动的环境——但必须完成更多的转化工作才能将实验室的进展转化为现实世界。
广义量子力学
构造凸集的仿射几何不变量作为转移概率 [16]。这一发展导致了量子力学广义凸方案的出现，从这个角度来看，当今理论的方案并不是唯一的，而是数学上可接受的“量子世界”大家族中的一个特殊成员。人们还猜测凸集理论在量子物理学中可能发挥与黎曼几何在广义相对论中类似的作用 [16]。本文的目的是更进一步，表明“凸方案”足够灵活，可以包含量子力学的非线性版本，其中非线性波动方程将扮演薛定谔方程的角色。为此，第 2 节概述了基于凸集理论的量子力学的几何描述。第 3 节和第 4 节将系统的几何与动力学联系起来，这种动力学允许为遵循广义波力学的系统构造量子态的凸流形。第 4 节指出了所得方案的一些应用，第 5 节讨论了其与其他物理理论的关系。
广义隐私放大
RIVACY 放大是从大量仅部分保密的共享信息中提取高度机密的 P 共享信息（可能用作加密密钥）的艺术。让 Alice 和 Bob 获得一个随机变量 W，例如随机 a 位字符串，而窃听者 Eve 学习一个相关随机变量 V，最多提供有关 W 的 t < n 位信息，即 H(WIV) 2 nt。Alice 和 Bob 通常不知道分布 PVW 的细节，但它满足此约束以及可能满足一些进一步的约束。他们可能知道也可能不知道 Pw。 Alice 和 Bob 希望公开选择一个压缩函数 g : (0,l)” + (0, l}'，使得 Eve 关于 W 的部分信息和关于 g 的完整信息可以让她获得关于 K = g(W) 的任意少量信息，但概率可以忽略不计（对于 g 的可能选择）。考虑到 Eve 的所有信息，得到的 K 实际上是均匀分布的；因此可以安全地用作加密密钥。Alice 和 Bob 可以提取的秘密的大小 T 取决于 Eve 可用的信息类型和数量。假设 W 是一个随机的 n 位字符串，需要考虑的各种可能情况是 Eve 可以获得
具有广义的全矢量谱元素方法...
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