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信念理论与深度学习
深入了解不确定性是做出不确定情况下有效决策的第一步。深度/机器学习 (ML/DL) 已被广泛用于解决处理高维数据的复杂问题。然而，与其他人工智能 (AI) 领域相比，ML/DL 中对推理和量化不同类型的不确定性以实现有效决策的探索要少得多。特别是，自 1960 年代以来，KRR 中就开始研究信念/证据理论，以推理和衡量不确定性，从而提高决策效率。我们发现，只有少数研究利用 ML/DL 中信念/证据理论中成熟的不确定性研究来解决不同类型不确定性下的复杂问题。在这篇综述论文中，我们讨论了几种流行的信念理论及其核心思想，这些思想处理不确定性的原因和类型并对其进行量化，并讨论了它们在 ML/DL 中的适用性。此外，我们还讨论了深度神经网络 (DNN) 中利用信念理论的三种主要方法，包括证据 DNN、模糊 DNN 和粗糙 DNN，以及它们的不确定性原因、类型和量化方法以及它们在不同问题领域的适用性。基于我们的深入调查，我们讨论了当前最先进的桥接信念理论和 ML/DL 的见解、经验教训和局限性，最后讨论了未来的研究方向。
当纠缠遇上经典通信
摘要 — 量子隐形传态是量子互联网的关键通信功能，它允许“传输”量子位，而无需物理转移存储量子位的粒子。量子隐形传态是由量子纠缠作用实现的，量子纠缠是一种有点违反直觉的物理现象，在经典世界中没有直接对应物。因此，必须重新设计经典通信系统模型的概念，以解释量子隐形传态的特殊性。这种重新设计是构建任何有效量子通信协议的关键先决条件。本文旨在阐明这一关键概念，目的是让读者：i）认识到经典信息传输与量子信息隐形传态之间的根本区别；ii）理解量子隐形传态背后的通信功能，并掌握这些功能的设计和实际应用中的挑战；iii）承认量子信息会受到一种称为量子退相干的噪声过程的有害影响。这种不完美在经典世界中没有直接的对应物；iv）认识到如何为量子互联网的设计和使用做出贡献。索引术语 — 量子通信、量子互联网、量子噪声、量子隐形传态、纠缠。
多尺度建模与机器学习相结合
摘要 机器学习越来越被认为是生物、生物医学和行为科学领域一项很有前途的技术。毫无疑问，这项技术在图像识别方面取得了巨大的成功，并可直接应用于电生理学、放射学或病理学等诊断领域，在这些领域我们可以获得大量带注释的数据。然而，机器学习在预后方面往往表现不佳，尤其是在处理稀疏数据时。在这个领域，基于经典物理的模拟似乎仍然无法替代。在这篇综述中，我们确定了机器学习和多尺度建模在生物医学科学中可以相互受益的领域：机器学习可以以控制方程、边界条件或约束的形式整合基于物理的知识，以管理不准确问题并稳健地处理稀疏和噪声数据；多尺度建模可以整合机器学习来创建代理模型，识别系统动态和参数，分析敏感性，并量化不确定性以弥合尺度并理解功能的出现。着眼于生命科学领域的应用，我们讨论了机器学习与多尺度建模相结合的最新技术，确定了应用和机会，提出了未解决的问题，并解决了潜在的挑战和局限性。我们预计它将激发计算力学界的讨论，并触及数学、统计学、计算机科学、人工智能、生物医学、系统生物学和精准医学等其他学科，共同努力为生物系统创建强大而高效的模型。
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机器学习符合高X相位空间
随着LHC过渡到精确测量机，质子Parton分布函数（PDFS）已成为分析的不确定性的主要来源，例如顶部夸克质量或HIGGS玻色子宽度的测量值。此外，在LHC处探测最有能力的碰撞时，高摩肌分数（High-X）尤其感兴趣。因此，在此制度中理解并有可能减少PDF不确定性至关重要。使用机器学习技术，我们构建了对High-X机制中Gluon PDF敏感的判别，将在将来的PDF拟合中使用。
艺术疗法遇到地牢和龙
该论文是由DigitalCommons@Lesley的艺术与社会科学研究生院（GSASS）免费提供给您的。已被DigitalCommons@Lesley的授权管理员纳入表达疗法的CAPSTONE THES。有关更多信息，请联系digitalcommons@lesley.edu，cvrattos@lesley.edu。
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
SSM满足视频扩散模型
鉴于通过扩散模型在图像生成中取得的显着成就，研究界表明，对将这些模型扩展到视频生成的兴趣越来越大。视频生成的最新扩散模型主要利用注意层提取时间特征。但是，注意层受其记忆消耗的限制，这随序列的长度四倍增加。在尝试使用扩散模型生成更长的视频序列时，这一限制提出了重大挑战。为了克服这一挑战，我们提出了利用状态空间模型（SSM）。SSM最近由于其线性记忆消耗相对于序列长度而成为可行的替代方案。在实验中，我们首先使用UCF101（视频生成的标准基准）评估了基于SSM的模型。此外，为了调查SSM对更长的视频生成的潜力，我们使用Minerl导航数据集执行了一个实验，将帧数变化为64、200和400。在这些设置中，我们的基于SSM的模型可以为更长的序列节省内存消耗，同时将竞争性的FVD分数保持在基于注意力的模型中。
机器学习符合选择超高症
E. K. Burke，M。Hyde，G。Kendall，G。Ochoa，E。Özcan和J. Woodward，《超级神秘方法的分类：在Gendreau，M和Potvin，JY》中重新审视。 （ed。 ），《元启发学手册》，《运营研究与管理科学国际系列》，第1卷。 272，pp。 453-477。 Springer Cham，2019年。 [PDF]E. K. Burke，M。Hyde，G。Kendall，G。Ochoa，E。Özcan和J. Woodward，《超级神秘方法的分类：在Gendreau，M和Potvin，JY》中重新审视。（ed。），《元启发学手册》，《运营研究与管理科学国际系列》，第1卷。272，pp。453-477。Springer Cham，2019年。[PDF]
预测再犯风险符合人工智能法案
摘要 定量累犯风险评估可用于司法系统的审前拘留、审判、判刑和/或假释阶段。它因测量的内容、预测是否比人类的预测更准确、是否造成或加剧不平等和歧视以及是否损害或违反公平的其他方面而受到批评。随着《人工智能法案》的出台，这种批评变得更加引人注目。本文确定并应用了拟议的《人工智能法案》中与定量累犯风险评估相关的规则。它通过关注拟议的数据质量和所用模型、偏见和人为监督规则来实现这一点。结论是，立法可能会考虑要求高风险人工智能系统的提供商证明他们的解决方案比基于简单模型的风险评估和人工评估表现更好。此外，没有单一的答案来评估在实践中部署或可能部署的定量累犯风险评估工具的性能。最后，讨论了三种人类监督方法来纠正定量风险评估的负面影响：可选方法、基准方法和反馈方法。