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内核预测中的时间准确性权衡：控制...
内核回归或分类（也称为机器学习中的加权ϵ -NN方法）对它们的简单性有吸引力，因此在数据分析中无处不在。ever，内核回归或分类的实际实现包括量化或子采样数据以提高时间效率，通常是以预测质量为代价。尽管在实践中有必要进行这种交易，但它们的统计含义通常尚未得到充分的了解，因此实际实施的实施很少。特别是尚不清楚是否可以维持内核预测的统计准确性（在某些应用中至关重要），同时改善预测时间。目前的工作提供了将内核预测与数据量化相结合的指导原则，以确保预测时间和准确性之间的良好贸易，尤其是为了近似维持香草内核预测的良好准确性。此外，我们的贸易保证是根据调整参数明确处理的，该调整参数可以作为旋钮，该旋钮根据实际需求而定于时间或准确性。在旋钮的一端，预测时间与单个最近邻居预测的顺序相同（在统计上是不一致的），同时保持一致性；在旋钮的另一端，预测风险几乎是最小的（就原始数据大小而言），同时仍降低时间复杂性。理论结果在来自一系列现实世界应用域的数据上得到了验证；特别是我们证明了理论旋钮的性能如预期的。因此，分析揭示了数据定量化方法与内核预测方法之间的相互作用，最重要的是，显式地控制了对从业者的贸易，而不是提前或使其不透明。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
基于核函数的一类分类决策树...
a 科学研究基金会 - FNRS (FRS-FNRS)，比利时布鲁塞尔 b 比利时蒙斯大学工程学院，数学与运筹学系，比利时蒙斯 c 比利时蒙斯大学工程学院，工程创新管理系，比利时蒙斯
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。
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。
基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。
Google LLC。 Android内核加密模块
当模块通过术前的自我测试和加密算法自我测试（铸件）后成功启动时，该模块默认情况下以批准的操作模式运行，只能通过调用表9中的非批准服务列出的一项非批准的模式。第4节提供了有关该模块实现服务指标的详细信息。服务指标识别何时调用批准的服务。当模块以批准模式运行时，加密货币官不得配置非批准算法的使用。如果使用了未批准的算法，则该模块在未批准的模式下运行。在使用任何未批准的服务之前，加密型官员应将所有CSP归零，该CSP将模块置于非批准的操作模式中。
KernelSnitch：针对内核数据结构的侧信道攻击
摘要：众所周知，共享硬件元素（例如缓存）会引入微架构侧信道泄漏。消除这种泄漏的一种方法是不跨安全域共享硬件元素。然而，即使在无泄漏硬件的假设下，其他关键系统组件（例如操作系统）是否会引入软件引起的侧信道泄漏仍不清楚。在本文中，我们提出了一种新颖的通用软件侧信道攻击 KernelSnitch，针对内核数据结构（例如哈希表和树）。这些结构通常用于存储内核和用户信息，例如用户空间锁的元数据。KernelSnitch 利用了这些数据结构的大小可变的特性，范围从空状态到理论上任意数量的元素。访问这些结构所需的时间取决于元素的数量（即占用率）。这种变化构成了一个定时侧信道，可被非特权的孤立攻击者从用户空间观察到。虽然与系统调用运行时相比，时间差异非常小，但我们演示并评估了可靠地放大这些时间差异的方法。在三个案例研究中，我们表明 KernelSnitch 允许非特权和孤立的攻击者泄露来自内核和其他进程活动的敏感信息。首先，我们演示了传输速率高达 580 kbit/s 的隐蔽通道。其次，我们利用 Linux 在哈希表中使用的特定索引，在不到 65 秒的时间内执行了内核堆指针泄漏。第三，我们演示了网站指纹攻击，F1 分数超过 89%，表明可以使用 KernelSnitch 观察到其他用户程序中的活动。最后，我们讨论了针对与硬件无关的攻击的缓解措施。
AI 引擎内核编码最佳实践指南
虽然大多数标准 C 代码都可以为 AI 引擎编译，但代码可能需要重构才能充分利用硬件提供的并行性。AI 引擎的强大之处在于它能够使用两个向量执行乘法累加 (MAC) 运算、为下一个运算加载两个向量、存储上一个运算的向量以及在每个时钟周期增加指针或执行另一个标量运算。称为内在函数的专用函数允许您定位 AI 引擎向量和标量处理器并提供几个常见向量和标量函数的实现，因此您可以专注于目标算法。除了向量单元之外，AI 引擎还包括一个标量单元，可用于非线性函数和数据类型转换。