XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNetworks
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
（R18）深度学习和神经网络
轴突是一种较细的，类似电缆的投影，可以延长数十万，数百甚至数万som的直径的倍数。轴突主要将神经信号远离躯体，并将某些类型的信息带回到其中。许多神经元只有一个轴突，但是这种轴突可能（通常都会）在广泛的分支下，从而可以与许多目标细胞进行通信。从躯体出现的轴突部分称为轴突小丘。除了是解剖结构外，轴突小丘还具有最大的电压依赖性钠通道密度。这使其成为神经元和轴突的尖峰启动区的最容易激发部分。用电生理术语，它具有最负阈值的潜力。
策略网络堆栈概述
社会住房战略论坛 参加这次会议非常重要。你知道，我们经常参加一些非常集中的会议，这些会议纯粹围绕我们的团队经理展开，或者只是讨论一些狭隘的主题。我们发现，这次会议的战略讨论范围要广得多，而且有很多人我们平时在会议上不会遇到。就我个人而言，这次会议的真正优势在于它有真正的目的，我不得不说这是我参加过的最好的会议之一。我们与人们举行了各种不同的商务会议，讨论某些主题。在快速交流中，我们有机会快速地与许多代表交谈，讨论我们作为一个组织可以做什么，同时也快速地谈论他们真正想要我们做什么。这个应用程序非常易于使用，所以你可以在一天开始时非常快速轻松地登录，这真的很好，我认为对我来说，最大的好处是人们可以在活动期间要求你开会。
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。