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观众
作者：Naira Nalbandian、Karlen Aslanian 埃里温 (Azatutyun) — 亚美尼亚司法监督机构备受争议的代理负责人加吉克·詹吉良 (Gagik Jhangiryan) 驳斥了因泄露的音频而引发的要求他辞职的呼声，在音频中，他似乎勒索与政府争执不下的前任。这位前高级检察官在 6 月 23 日星期四晚些时候播出的亚美尼亚公共电视台采访中表示：“我从未被任何政治力量、联盟强迫辞职。”前最高司法委员会 (SJC) 主席 Ruben Vartazaryan 周一公布了一段 14 分钟的音频剪辑，这是他在 2021 年 2 月与 Jhangiryan 共进晚餐时秘密录制的。这次会面发生在 Vartazaryan 因与总理尼科尔·帕希尼扬的关系紧张加剧而被有争议地停职 SJC 主席职务的两个月前。在这段充满脏话的录音中，可以听到 Jhangiryan 似乎在警告 Vartazaryan 辞职，否则将面临刑事指控。他表示，他已经阻止了针对后者的一两起刑事案件的开庭。在接受国家控制的电视台采访时，Jhangiryan 声称他无权启动或停止任何刑事诉讼，只是 SCANDAL，第 2 页
ICANN 2025
Dinesh Kumar 教授，古尔冈大学和法里达巴德 JC Bose UST 前校长，印度 KUK 电子系退休 Tankeshwar Kumar 教授，哈里亚纳邦中央大学校长 CC Tirupathi 教授，印度博帕尔 NITTTR 主任 Ashutosh Bhardwaj 教授，印度德里大学物理与天体物理系 Satish K. Awasthi 教授，印度德里大学化学系 Nian X. Sun 教授，美国东北大学电气与计算机工程系 Alexandr Tovstolytking 教授，乌克兰国家科学院和乌克兰机械与电子科学学院磁学研究所 Gurmeet Singh Lotey 教授，美国普渡大学物理系，402 N Blackford St，印第安纳波利斯，IN 46202，美国 RC Ramola 教授，HNB 加瓦尔大学物理学教授 Rohit 教授Mehra，贾朗达尔 BR Ambedkar 国立科技学院物理系教授 Shinji Tokonami 教授，日本弘前大学放射急诊医学研究所所长兼教授 Shravan Kumar Singh 博士，印度国家医学研究与发展组织辐射生物技术系科学家兼联合主任，德里 110054 Dharamvir Singh Ahlawat 教授，印度西尔萨 Chaudhary Devi Lal 大学 Alok K. Kushwaha 博士，澳大利亚阿德莱德大学电气与机械工程学院 Anoop Sunny 博士，澳大利亚阿德莱德大学物理、化学与地球科学学院 Satinder Sharma 教授，印度曼迪理工学院电子系主任兼系主任 Manoj Kumar Khanna 教授，印度德里大学电子科学系
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
rfnet：基于脑电的大脑的Riemannian Fusion网络 -
摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图（EEG）的新型深神经结构。为了学习空间插图，我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵（SCM）的riemannian平均值和距离。然后，我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后，使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外，我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息，我们使用有效的融合策略，该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架，特别是情绪识别，警惕性估计和运动图像分类，其中包含各种类型的任务，例如二进制分类，多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法，并在其他三个数据集（Seed，BCI-IV 2A和BCI-IV 2B）上接近最先进的方法，显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
机器学习和糖尿病
问题是由于参考量子计算的高复杂性，状态的高密度以及预测性质在状态交叉和圆锥形相交附近的事实并不平滑。3，我们在这里解决了激发态性能低平滑度的影响。特征函数和特征值对应于所谓的绝热表示。国家通过其电子能量对每种核构型进行排序，从而导致势能表面（PESS）。虽然绝热状态可能会退化，但如果它们具有相同的多重性，它们永远不会真正跨越。电子能量和其他特性是高度弯曲和无差异的。绝热基础的低平滑度是ML回归的主要问题。使用允许状态交叉的平滑绝热基础，似乎是一种自然解决方案，如何提高ML效率。两个代表通过几何学的统一转换连接。不幸的是，找到无生命的基础本身就是一个重大问题。虽然仅通过对角度化就可以从绝热的基础上获得绝热基础，但逆程序是高度复杂的，因为没有唯一的定义糖尿病基础。即使是拟合4-6的过程，甚至是最新的方法，通常都需要有关系统以及大量手动工作和昂贵计算的专家知识。基于
量子计算算法的实时 Krylov 理论
量子计算机提供了获取难以在传统硬件上模拟的系统的基态和激发态特性的替代途径。使用实时演化生成的子空间的新方法已显示出提取特征态信息的效率，但此类方法的全部功能仍未得到理解。在最近的工作中，我们开发了变分量子相位估计 (VQPE) 方法，这是一种使用量子硬件提取特征值的紧凑而高效的实时算法。在这里，我们在此基础上从理论和数值上探索了一种广义 Krylov 方案，其中 Krylov 子空间是通过参数化的实时演化构建的，适用于 VQPE 算法以及其他算法。我们建立了一个错误界限，证明了我们的谱近似的快速收敛性。我们还推导出如何通过实时子空间对角化来抑制与高能本征态的重叠，并可视化了在特定本征能量下显著相位抵消的过程。我们研究了各种算法实现，并考虑了当以谱统计形式将随机性添加到目标哈密顿量时的性能。为了证明这种实时演化方法的实用性，我们讨论了它在量子计算的基本问题中的应用，例如强关联系统的电子结构预测。
使用 QAOA 进行分类的特征选择
摘要 — 特征选择在机器学习中非常重要，它可用于降低分类、排名和预测问题的维数。删除冗余和噪声特征可以提高训练模型的准确性和可扩展性。但是，特征选择是一项计算量大的任务，其解决方案空间会以组合方式增长。在这项工作中，我们特别考虑了二次特征选择问题，该问题可以用量子近似优化算法 (QAOA) 来解决，该算法已用于组合优化。首先，我们用 QUBO 公式表示特征选择问题，然后将其映射到 Ising 自旋哈密顿量。然后我们应用 QAOA 来找到该哈密顿量的基态，这对应于特征的最佳选择。在我们的实验中，我们考虑了七个不同的真实世界数据集，维数高达 21，并在量子模拟器和 7 量子比特 IBM (ibm–perth) 量子计算机上（对于小型数据集）运行 QAOA。我们使用选定的特征集来训练分类模型并评估其准确性。我们的分析表明，使用 QAOA 解决特征选择问题是可能的，并且目前可用的量子设备可以得到有效利用。未来的研究可以测试更广泛的分类模型，并通过探索性能更好的优化器来提高 QAOA 的有效性。索引术语 —QAOA、特征选择、QUBO、分类
腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 WMT22 翻译任务的低资源翻译系统
本文介绍了腾讯人工智能实验室 - 上海交通大学 (TAL-SJTU) 针对 WMT22 共享任务的低资源翻译系统。我们参与了英语⇔利沃尼亚语的一般翻译任务。我们的系统基于 M2M100 (Fan 等人，2021)，并采用了使其适应目标语言对的新技术。(1) 跨模型词嵌入对齐：受跨语言词嵌入对齐的启发，我们成功地将预训练的词嵌入转移到 M2M100，使其能够支持利沃尼亚语。(2) 逐步适应策略：我们利用爱沙尼亚语和拉脱维亚语作为辅助语言进行多对多翻译训练，然后适应英语-利沃尼亚语。(3) 数据增强：为了扩大英语-利沃尼亚语的平行数据，我们以爱沙尼亚语和拉脱维亚语为枢轴语言构建了伪平行数据。(4) 微调：为了充分利用所有可用数据，我们使用验证集和在线反向翻译对模型进行微调，进一步提升性能。在模型评估方面： (1) 我们发现以前的研究（Rikters et al.，2022 ）由于 Unicode 规范化不一致而低估了利沃尼亚语的翻译性能，这可能导致高达 14.9 BLEU 分数的差异。(2) 除了标准验证集外，我们还使用往返 BLEU 来评估模型，我们发现这更适合这项任务。最后，我们的无约束系统在英语与利沃尼亚语之间的互译中取得了 17.0 和 30.4 的 BLEU 分数。1
控制叙事 - 安全时报 -
自 2022 年 2 月 24 日俄罗斯入侵乌克兰以来，已经过去了整整一年，此举此后被视为政治 *Zeitenwende*（分水岭）。战争颠覆了我们的时间感，自 2022 年 2 月以来，时间过得既快又慢。在伊尔平、布查、马里乌波尔和其他地方俄罗斯战争暴行的画面中，时间似乎完全停滞了。从历史上看，德国政府决定向乌克兰提供军事援助以及德国社会对这一决定的支持标志着一个根本性的转变。但对于乌克兰来说，一路走来的每一步都是极其漫长的。一种对大多数欧洲人来说似乎不可想象的战争已经成为日常现实。最初的冲击有可能成为新常态。我们有责任在倾听、沟通和做出艰难的政策决定时保持警惕。过去一年发生了很多变化，但有些事情却奇怪地持续存在。首先，是术语。像“乌克兰战争”或“乌克兰冲突”这样的短语仍然经常出现在西方媒体和公共话语中。术语很重要，尤其是在战争期间。我们在有意识和无意识层面用来指代某事物的词语塑造了我们的看法、我们得出的结论以及我们作为决策者愿意采取或作为公民接受的行动。所以，让我们尽可能清楚地说明：这是俄罗斯对乌克兰的战争。这是一场旨在摧毁乌克兰国家和乌克兰民族的战争。俄罗斯总统普京及其亲信精英明确表示，在他们看来，乌克兰国家和独立的乌克兰民族都是人为构建的。俄罗斯