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基于UMAP的算法的迭代应用用于完全合成的医疗表格数据生成
摘要：基于利用数据可视化技术的先前开发的部分合成数据生成算法，该研究扩展了新型算法以生成完全合成的表格医疗保健数据。在这种增强的形式中，该算法是基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）的常规方法的替代方法。通过迭代应用原始方法，该适应算法采用UMAP（均匀的歧管近似和投影），一种维度降低技术，通过低维聚类来验证生成的样品。这种方法已成功地应用于三个医疗领域：前列腺癌，乳腺癌和心血管疾病。生成的合成数据已被严格评估，以获得保真度和效用。结果表明，基于UMAP的算法在不同情况下优于基于gan和vae的生成方法。在保真度评估中，它在不同属性的真实数据和合成数据的累积分布函数之间达到了较小的最大距离。在实用程序评估中，基于UMAP的合成数据集增强了机器学习模型性能，尤其是在分类任务中。总而言之，此方法代表了一种可实现安全，高质量合成医疗保健数据的强大解决方案，从而有效地解决了数据稀缺挑战。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
MDP，政策迭代，Q学习和SARSA -Elijah Adams
这项研究研究了在两个不同的马尔可夫决策过程（MDP）环境中应用了四个强化学习（RL）算法的算法（RL）算法的表现：交通交叉点问题和仓库机器人问题。在交通交叉点问题中，发现策略的收敛速度快于价值迭代，而Q学习的速度比SARSA更快。在仓库机器人问题中，Q学习和SARSA都成功地学习了导航策略，而Q学习更具对环境变化的支持。研究表明，RL算法对重要的MDP参数（例如折现因子，过渡概率和奖励功能）高度敏感，这意味着需要仔细调整这些参数。此外，该研究还探讨了计划者与代理商之间的权衡，从而在融合，稳定性和效率方面进行了权衡。使用Python和各种库进行实施，这些发现提供了有关如何在动荡的环境中应用RL技术的见解，并建议将来改善算法设计和实现的方法。
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
一种新型的数据驱动物理迭代建模方法及其在量子仪器中的应用
摘要 - 这项工作是解决量子仪器的数据驱动建模问题并启用模型可以解释的。首先，提出了一种数据驱动的物理迭代（DPI）建模方法来解决具有基于现象学速率方程描述的量子系统的动态行为的复杂物理系统的建模问题。第二，提出的DPI建模方法结合了快速采样技术，该技术被泰勒平均值定理证明是可行的，以解决非自治系统的建模问题。第三，最小二乘标准和大量法则证明了所提出的方法的融合。最后，将DPI建模方法部署在光学泵送磁力计（OPM）和自旋交换宽松量表（SERFCM）中，在完成量子仪器建模的同时，估算了系统的物理参数。数值模拟和实际实验支持理论结果。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
关于阿克塞尔罗德的迭代囚徒困境 (IPD) 锦标赛的注释
• 生态锦标赛：第二届锦标赛的参赛者（加上随机）用作由 1000“代”组成的“进化”锦标赛的初始条件。第 G 代开始时种群池中 T 类策略的数量设置为等于上一代 G-1 中 T 类策略赢得的总分数。
AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。
自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。