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通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
环球可转换债券基金月报 2020 年 4 月
焦点：全球可转换债券数据提供商 欧元 美元 瑞士法郎 英镑 投资风格：主动，（直接投资，货币对冲） 彭博：GLCNBND LE GLCNBNU LE GLCNBNC LE GLCNBGA LE ESG 标准：是 ISIN：LI0010404585 LI0028897788 LI0045967341 LI0364737259 基金货币：欧元 美元 瑞士法郎 英镑 总费用率 (TER) 31.12.2018 TER1 1.36% / TER2 1.36% PTR 83.58% NAV：1981.14 1464.87 1608.34 1030.17 基金规模：6.34 亿欧元 月度报告：+ 6.30% + 6.54% + 6.19% + 6.63% Domizil：列支敦士登/UCITS IV 表格年初至今： - 3.89% - 3.40% - 4.11% - 4.09% 付款代理 CH：Notenstein Privatbank AG 电话： +41 71 2425000 自成立以来：+ 98.11% + 46.49% + 60.83% + 3.02% 分布：列支敦士登、瑞士、德国、奥地利、英国 单位类别成立日期：2000年3月29日 2007年4月11日 2008年12月10日 2017年5月24日代表。 CH：法学学士瑞士投资。 AG，8002 苏黎世，电话：+41 58 5239670
深度量子图梦想：解读神经网络对量子实验的洞察
摘要 尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对深度神经网络进行量子系统属性的训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——实际上是询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络可以识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
![arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\89669cf04e651fdec9c66350749d64e8d4374091.webp)
arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日
尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能 (XAI) 技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对量子系统属性进行深度神经网络训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——有效地询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
使用机器学习预测截肢
截肢是针对多种医疗概率的不可逆的最后一线治疗。延迟截肢而有利于肢体的治疗可能会导致发病率和死亡率的风险增加。该系统评价旨在综合有关如何应用ML以预测截肢为结果的文献。OVID EMBASE，OVID MEDLINE，ACM数字图书馆，Scopus，Web of Science和IEEE Xplore从Inception到2023年3月5日进行了搜索。1376年的研究被筛选；包括15篇文章。在糖尿病流行中，模型的范围从次级最佳到出色的性能（AUC：0.6-0.94）。在创伤患者中，模型具有强大的表现（AUC：0.88-0.95）。在接受其他病因的截肢的患者中（例如：烧伤和周围血管疾病），模型的性能相似（AUC：0.81–1.0）。发现许多研究的偏见风险很高，这通常是由于样本量较小。总而言之，已经成功地开发出了多个机器学习模型，这些模型有可能优于传统的建模技术和前瞻性临床判断，以预测截肢。需要进一步的研究来克服当前研究的局限性并将适用性带入临床环境。
公共备忘录 - 加利福尼亚再生医学研究所
•CIRM已成为干细胞和再生医学，资助基础研究，基础设施，教育/培训，再生医学发现和临床发展的领导者•自Cirm的成立以来，再生医学领域呈指数增长，CIRM对CIRM资源的需求超过了可用的资源。
军事和航空航天产品概述
自 1980 年成立以来，IDT 一直是军事和航空航天市场的专业产品供应商。我们拥有广泛的产品组合，包括高速 SRAM、多端口存储器、FIFO、高性能逻辑、VME 桥、嵌入式主机桥 (EHB)、RapidIO ® 交换机和 PCI-e 至 RapidIO ® 桥，可用于军事和航空航天应用。
量子保证定位、导航和授时
自 1978 年推出以来，美国全球定位系统 (GPS) 对军事能力产生了革命性影响。它使战场上的精确导航和机动成为可能，使精确制导武器得以发展，并提供了前所未有的协调和同步分布式部队的能力。对全球导航卫星系统 (GNSS) 的这种依赖已经延伸到民用和商业领域。