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WI 本土的 Kernza 供应链中心
● 中西部北部 Kernza® 种子经销商、谷物买家和分销商 ● 建立跨区域网络的协作并发展合作伙伴关系，包括新/现有的种植者和产品制造商 ● 开发 Kernza 供应链以解决采用障碍和扩大种植面积以最大限度地发挥气候和水资源效益 ● 注册 Kernza 种子经销商 ● 种植者销售合同 ● 谷物营销/销售 ● Kernza 政策倡导
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。
roket：最佳基于运输的内核回归
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在RKHM中学习：c* - 核心机器的代数扭曲
RKHM中监督学习的重要应用是其输入和输出是图像的任务。如果所提出的内核具有特定的参数，则产品结构是卷积，与傅立叶成分的点型相对应。通过将C ∗ - 代数扩展到更大的代数，我们可以享受比卷积更多的一般操作。这使我们能够通过在傅立叶组件之间进行交互来有效地分析图像数据。关于概括结合，我们通过Rademacher复合物理论得出了与RKHS和VVRKHS相同的结合类型。这是我们所知，这是RKHM假设类别的第一个概括。关于与现有方法的联系，我们表明，使用框架，我们可以重建现有方法，例如卷积神经网络（Lecun等，1998）和卷积内核（Mairal等，2014），并进一步概括它们。这一事实意味着我们框架的表示能力超出了现有方法。
利用超网和可学习的内核来预测各种消费者类型的消费能量
摘要 - 消费者能源预测对于管理能源消耗和计划，直接影响运营效率，降低成本，个性化的能源管理和可持续性工作至关重要。近年来，深入学习技术，尤其是LSTM和变形金刚在能源消耗的预测领域取得了巨大成功。尽管如此，这些技术在捕获综合和突然的变化方面存在困难，而且，通常仅在特定类型的消费者（例如，只有办公室，只有学校）上对它们进行检查。因此，本文提出了超能量，这是一种消费者能源预测的策略，利用超网络可用来改善适用于多样化消费者的复杂模式的建模。超网络负责预测主要预测网络的参数。由多项式和径向基函数内核组成的可学习的可自适应核纳入了增强性能。对拟议的超能量进行了评估，包括各种消费者，包括学生住宅，独立的房屋，带电动汽车充电的房屋和联排别墅。在所有消费者类型中，超能量始终超过10种其他技术，包括最先进的模型，例如LSTM，PoastionLSTM和Transformer。
感染核，R公式和进一步的年龄
1 Applied数学实验室，PAU大学，64012 PAU，法国2数学系，IBN-TOFAIL大学，Kenitra 14000，摩洛哥3计算机科学与工程学院，SS 西里尔大学和摩托车大学，位于斯科普里，北马其顿1000斯科普里4个Icteam＆系数学工程，卢旺大学，1348 Louvain-la-neuve，比利时5号，5548年，louvain-la-neuve，5 Gustave Eiffel University，94010法国Cretether 7的应用数学7讲师HDR，UPEM，UPEM，77420 Champs-Sur-Marne，France，Marne，Marne，8 Lama UMR8050，Paris University Paris是Creteil，Creteil，Creteil，94010 Creteil，Creteil，Creteil，法国94010，94010，法国94010，数学和信息部，罗马尼亚布加勒斯特 *通信：avramf3@gmail.com†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。1 Applied数学实验室，PAU大学，64012 PAU，法国2数学系，IBN-TOFAIL大学，Kenitra 14000，摩洛哥3计算机科学与工程学院，SS西里尔大学和摩托车大学，位于斯科普里，北马其顿1000斯科普里4个Icteam＆系数学工程，卢旺大学，1348 Louvain-la-neuve，比利时5号，5548年，louvain-la-neuve，5 Gustave Eiffel University，94010法国Cretether 7的应用数学7讲师HDR，UPEM，UPEM，77420 Champs-Sur-Marne，France，Marne，Marne，8 Lama UMR8050，Paris University Paris是Creteil，Creteil，Creteil，94010 Creteil，Creteil，Creteil，法国94010，94010，法国94010，数学和信息部，罗马尼亚布加勒斯特 *通信：avramf3@gmail.com†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
用内核方法的信息理论
我们通过重现Hilbert空间的相关协方差操作员来考虑概率分布的分析。我们表明，这些操作员的冯·诺伊曼熵和相对熵与香农熵和相对熵的通常概念密切相关，并具有许多特性。它们与概率分布的各种牙文的有效估计算法一起出现。我们还考虑了产品空间，并表明对于张量产品内核，我们可以定义互信息和联合熵的概念，然后可以完美地表征独立性，但只有部分条件的独立性。我们最终展示了这些新的相对熵的新概念如何导致日志分区函数上的新上限，这些概念可以与变异推理方法中的凸优化一起使用，从而提供了新的概率推理方法家族。
自动有效发现量子内核
摘要 - 量词计算可以通过启用内核机器来利用量子kernels来代表数据之间的相似性度量来增强机器学习模型。量子内核能够捕获在经典设备上无法有效计算的数据中的关系。但是，没有直接的方法可以针对每个特定用例设计最佳量子内核。我们提出了一种方法，该方法采用了与神经体系结构搜索和自动化中使用的技术相似的优化技术，以启发式方式自动找到最佳内核。为此，我们定义了用于构建实现相似性度量作为组合对象的量子电路的算法，该算法是根据成本函数进行评估的，然后使用元效法优化技术进行了迭代修改。成本函数可以启用许多标准，以确保候选解决方案的有利统计属性，例如动态LIE代数的等级。重要的是，我们的方法独立于采用的优化技术。通过在高能物理问题上测试我们的方法获得的结果表明，在最佳情况下，我们可以相对于手动设计方法匹配或提高测试准确性，表明我们技术的潜力可以减少努力来提供卓越的结果。