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LI金属宿主的新兴梯度设计的进步
开发的宿主已被认为是绕过Li Metal Anode（LMA）的固有缺陷的潜在对策，例如不受控制的树突生长，不稳定的固体电解质界面和无限体积的流量。要实现适当的LI住宿，尤其是LI金属的自下而上的沉积，近年来寄主材料的梯度设计，包括岩石生物性和/或电导率引起了很多关注。但是，仍然没有对这个快速发展的主题进行的关键和专门评论。在这篇综述中，我们试图全面总结和更新指导LI成核和沉积方面的相关进展。首先，讨论了有关LI沉积的基本原理，特别关注宿主材料的梯度设计原理。相应地，系统地审查了岩石性，电导率及其混合动力的方面的进展。最后，提供了对高级主机对实用LMA的梯度设计的未来挑战和观点，这将为未来的研究提供有用的指导。
利用量子梯度算法实现金融市场风险中的量子优势
我们引入了一种量子算法来计算金融衍生品的市场风险。先前的研究表明，量子振幅估计可以使目标误差的衍生品定价速度成二次方加速，我们将其扩展到市场风险计算中的二次误差缩放优势。我们表明，采用量子梯度估计算法可以在相关市场敏感度（通常称为希腊值）的数量上带来进一步的二次优势。通过对实际感兴趣的金融衍生品上的量子梯度估计算法进行数值模拟，我们证明我们不仅可以成功估计所研究示例中的希腊值，而且实践中的资源需求可以明显低于理论复杂性界限所预期的水平。这一在金融市场风险计算中的额外优势降低了 Chakrabarti 等人估计的金融量子优势所需的逻辑时钟速率。 [Quantum 5, 463 (2021)] 提高了 ∼ 7 倍，从 50MHz 提高到 7MHz，即使对于按行业标准计算的希腊字母数量不多的（四个）也是如此。此外，我们表明，如果我们有足够的资源，量子算法可以在多达 60 个 QPU 上并行化，在这种情况下，实现与串行执行相同的总体运行时间所需的每个设备的逻辑时钟速率将约为 100 kHz。在整个工作过程中，我们总结并比较了可用于计算金融衍生品市场风险的几种不同的量子和经典方法组合。
使用梯度法对脑 MRI 图像进行提示性注释...
近年来，机器学习在图像分割和分类任务中表现出色，被广泛应用于医学图像分析。机器学习，尤其是监督学习的成功取决于手动注释数据集的可用性。对于医学成像应用，这种带注释的数据集并不容易获取，需要大量的时间和资源来整理带注释的医学图像集。在本文中，我们提出了一种有效的脑部 MRI 图像注释框架，可以为人类专家提供信息丰富的样本图像进行注释。我们在两个不同的脑图像分析任务上评估了该框架，即脑肿瘤分割和全脑分割。实验表明，对于 BraTS 2019 数据集上的脑肿瘤分割任务，仅使用 7% 带有提示性注释的图像样本训练分割模型就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。对于 MALC 数据集上的全脑分割，使用 42% 带有提示性注释的图像样本进行训练就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。所提出的框架展示了一种在医学成像应用中节省手动注释成本和提高数据效率的有希望的方法。
双连续软固体，通道大小的梯度
虽然Bijels的大界面区域使它们成为新型能源材料的有前途的候选者，从而通过减小通道大小来增加该界面区域，这也导致通过样品降低差异速率，[21]限制了电极的穿孔。[22]尝试优化界面面积和扩散传输速率，我们设计和开发了3D Bijels，它们具有通道大小的梯度（请参见图1 A） - 应允许材料通过一端通过大型通道快速扩散到样品中，同时在另一端保持大型界面区域（请参见图1B）。这种结构与血管相似，在该血管中，从动脉到毛细血管的通道宽度的梯度优化了血管周围血液运输的速率以及在血管和周围细胞之间的物质转移的速率。[23]
使用梯度类激活图进行基于图像的学习，以增强运动想象技能的生理可解释性
摘要：脑电图 (EEG) 测量由运动想象范式 (MI) 刺激的大脑活动，该技术与广泛使用的脑机接口 (BCI) 技术结合使用具有多种优势。然而，记录数据的内部/外部差异显著，对个人技能对所取得的表现有重大影响。本研究探索区分 MI 任务的能力以及大脑产生诱发心理反应的能力的可解释性，从而提高准确性。我们开发了一个深度和宽度卷积神经网络，该神经网络由从多通道 EEG 数据中提取的一组拓扑图提供。此外，我们沿 MI 范式时间线以不同间隔执行基于梯度的类激活图 (即 Grad-Cam++) 的可视化技术，以解释神经反应随时间变化的受试者内部差异。我们还对提取的地图的动态空间表示在整个受试者集中进行聚类，以更深入地了解 MI-BCI 协调技能。根据对运动诱发电位 GigaScience 数据库进行评估的结果，所开发的方法增强了运动意象的生理解释，例如节律之间的神经同步、大脑侧化以及预测 MI 发作反应及其在训练期间的演变的能力。
采用深度梯度卷积神经网络进行基于眼动追踪信号的情感分类
利用生物医学信号作为计算人类情感状态的基础是情感计算（AC）的重要问题。随着对情感信号研究的深入，多模型认知与生理指标的结合、动态完整数据库的建立以及高科技创新产品的加入成为AC的最新趋势。本研究旨在开发一种深度梯度卷积神经网络（DGCNN），用于利用眼动追踪信号进行情感分类。首先应用通用信号处理工具和预处理方法，例如卡尔曼滤波器、汉明窗、短时傅里叶变换（SIFT）和快速傅里叶变换（FTT）。其次，将眼动和追踪信号转换为图像。随后应用基于卷积神经网络的训练结构；实验数据集是通过眼动追踪设备通过分配16名参与者的四种情感刺激（紧张、平静、快乐和悲伤）获得的。最后，使用真阳性率 (TPR) 和假阴性率 (FPR) 指标将 DGCNN 与决策树 (DT)、贝叶斯高斯模型 (BGM) 和 k-最近邻 (KNN) 的性能进行比较。最后还部署了自定义小批量、损失、学习率和梯度定义以用于深度神经网络的训练结构。预测分类矩阵显示了所提出方法对眼动和跟踪信号的有效性，其准确率超过 87.2%。这项研究为通过眼动和跟踪信号寻找更自然的人机交互提供了一种可行的方法，并且在情感产品设计过程中具有潜在的应用价值。
波多黎各的生物条件梯度 (BCG) ...
2021 年 9 月 15 日——我们感谢加勒比珊瑚礁研究所在 Magueyes 举办第 1 和第 4 届研讨会。岛；El Yunque 国家森林总部提供...
专家系统梯度下降式训练
专家系统梯度下降式训练：可防御人工智能技术的开发 Jeremy Straub 计算机科学系 北达科他州立大学 1320 Albrecht Blvd., Room 258 Fargo, ND 58108 p：+1 (701) 231-8196 f：+1 (701) 231-8255 e：jeremy.straub@ndsu.edu 摘要 人工智能系统被设计成能够从呈现给它们的数据中学习，并在整个社会中使用。这些系统用于筛选贷款申请人、为刑事被告人提供量刑建议、扫描社交媒体帖子中是否存在禁止内容等。由于这些系统没有为其复杂的学习相关网络赋予意义，因此它们可能会学习不等同于因果关系的关联，从而做出非最优和站不住脚的决策。除了做出次优决策之外，这些系统还可能通过学习违反反歧视和其他有关哪些因素可用于不同类型决策的法律的相关性，为其设计者和操作员带来法律责任。本文介绍了一种机器学习专家系统的使用，该系统是使用赋予含义的节点（事实）和相关性（规则）开发的。在不同条件下考虑和评估了多种潜在的实现，包括不同的网络错误和增强级别以及不同的训练级别。将这些系统的性能与随机和完全连接的网络进行了比较。关键词：专家系统、梯度下降、可防御人工智能、机器学习、训练 1. 简介
主动脉“疾病中的疾病”
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。