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网络与系统讲稿
“网络与系统讲义”系列以快速、非正式和高质量方式发布网络与系统领域的最新发展。会议论文集和会后论文集中报告的原创研究是 LNNS 的核心。LNNS 上发表的论文涵盖了网络与系统的各个方面和子领域以及其中的新挑战。该系列包含系统和网络领域的论文集和编辑论文集，涉及网络物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等。对于投稿者和读者来说，特别有价值的是出版时间短、全球发行和曝光率高，这使得研究成果能够广泛而快速地传播。本系列涵盖了系统和网络、决策、控制、复杂过程和相关领域的理论、应用和最新进展及未来发展观点，涉及跨学科和应用科学、工程、计算机科学、物理、经济学、社会和生命科学领域，以及它们背后的范式和方法。
神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
可持续能源，网格和网络
容量价值比（CVR）或技术在峰值剩余负载小时内可以提供的能力的一部分，在未来资源充足性的背景下是一个重要的概念。尤其是对于分布式资源，这仍然是未经置换的领域。在这项研究中，我们研究了社区电池与光伏（PV）系统以及电动汽车（EVS）和车辆到车辆（V2G）技术的峰值电池电池的分布和传输系统水平的峰值降低潜力。在分配水平上，表明只有用PV生成的电量充电的电池将峰值残留负载降低14.6％，而电网充电的电池可以将峰值残留负载降低30.0％。还发现，尽管额外的EV充电需求，但部署V2G仍会导致峰值残留载荷减少。在传输系统级别上，发现PV的CVR仅为0.6％，但是，PV充电的社区电池的CVR为25.0％，而网格充电的电池的CVR可以为47.0％。本研究中使用的近似方法产生的结果与文献中发现的基于可靠性的方法相似。关于电动汽车，我们将EV智能充电的负载转移潜力近似为78.5％，而V2G的CVR为8.9％。这表明电动汽车在传统发电厂的逐步逐步逐步播出的背景下可以在维持资源充足性方面发挥重要作用，因为这在优化电动汽车充电方面具有优先级。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
量子网络中的安全通信
SECOQC QKD 网络 – S. Fossier 等人，New J. Phys. 2009 使用传统加密的现场测试 – P. Jouguet 等人，Opt. Express 2012 侧信道攻击分析 – P. Jouguet 等人，Phys. Rev. A 2012, 2013
可解释的 CNN 注意力网络 (C-...
在本文中，我们提出了三种可解释的深度学习架构，根据语言能力自动检测阿尔茨海默病患者。这些架构使用：（1）仅词性特征；（2）仅语言嵌入特征和（3）通过统一架构同时使用这两个特征类。我们使用自注意力机制和可解释的一维卷积神经网络 (CNN) 来生成两种类型的模型行为解释：类内解释和类间解释。类间解释捕获该类中每个不同特征的相对重要性，而类间解释捕获类之间的相对重要性。请注意，尽管我们在本文中考虑了两类特征，但由于该架构具有模块化，因此很容易扩展到更多类。大量的实验和与最近的几个模型的比较表明，我们的方法优于这些方法，准确率为 92.2%，F1 分数为 0。 952 在 DementiaBank 数据集上，同时能够生成解释。我们通过示例展示如何使用注意力值生成这些解释。
基于软件的网络的量子弹性
Houtan Houshmand 博士是富士通的首席技术官研究主管。Houtan 在 IT 架构和系统设计方面拥有 35 年的经验，并在多个联盟内开展了超过 13 年的研究合作。Houtan 一直是态势感知、运营物流决策支持、信息知识管理系统和企业架构能力等主题的广泛研究项目的技术负责人和贡献者。他的专业和兴趣是多模态代理系统，具有神经符号 AI 知识表示和图形网络中的 ML，包括强化学习、数据中心安全 (DCS)、基于逻辑的推理和概率决策模型、合成环境建模和模拟驱动的优化。Houtan 是富士通杰出工程师，拥有曼彻斯特大学计算机网络建模和性能分析博士学位。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
用于脑磁图的人工神经网络
脑磁图 (MEG) 是一种尖端的神经成像技术，它以无与伦比的高时间和空间精度组合测量认知过程背后的复杂大脑动态。MEG 数据分析始终依赖于先进的信号处理以及数学和统计工具来完成各种任务，从数据清理到探测信号的丰富动态，再到估计表面级记录背后的神经源。与大多数领域一样，人工智能 (AI) 的激增导致机器学习 (ML) 方法在 MEG 数据分类中的使用增加。最近，该领域的一个新兴趋势是使用人工神经网络 (ANN) 来解决许多与 MEG 相关的任务。本综述从三个角度全面概述了 ANN 如何用于 MEG 数据：首先，我们回顾了使用 ANN 进行 MEG 信号分类（即大脑解码）的工作。其次，我们报告了使用 ANN 作为人脑信息处理的假定模型的工作。最后，我们研究了使用 ANN 作为解决 MEG 方法问题（包括伪影校正和源估计）的技术的研究。此外，我们评估了目前在 MEG 中使用 ANN 的优势和局限性，并讨论了该领域未来的挑战和机遇。最后，通过详细描绘该领域并为未来提供实用建议，本综述旨在为经验丰富的 MEG 研究人员和对该领域有兴趣使用 ANN 来增强对 MEG 人脑复杂动态的探索的新手提供有益的参考。