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贝维斯马克斯犹太教堂 - 当地规划代表
HE1 未能充分保护遗产资产。仅“考虑”开发以改善保护区是不够的；应积极寻求和追求改善。HE1 也未能充分保护 Bevis Marks 犹太教堂。在草案中，HE1(8) 提到了犹太教堂定义的“直接环境”；然而，并不存在直接环境的概念。与其他遗产资产一样，犹太教堂的整个环境都应受到保护。这一点尤其重要，因为犹太教堂被纳入高层建筑区，图 14 和 15 中的允许高度轮廓显然影响了犹太教堂及其环境。
用于药物发现的知识增强表征学习
最近关于预测药物分子和蛋白质之间结合亲和力的研究使用了通过无监督学习技术从大型分子 SMILES 和蛋白质序列数据库中学习到的表示。虽然这些表示显著提高了预测能力，但它们通常基于一组有限的模态，并且没有利用有关分子和蛋白质之间现有关系的可用知识。我们的研究表明，从描述分子和蛋白质之间关系的多模态知识图谱中获得的增强表示可以在成熟的基准测试中产生最先进的结果（在 Therapeutics Data Commons 基准测试“药物-靶标相互作用域泛化基准”排行榜上名列第一，比之前的最佳结果提高了 8 分）。此外，我们的结果远远超过了使用仅依赖序列或 SMILES 数据的传统预训练表示在标准基准测试中取得的结果。我们发布了多模态知识图谱，整合了来自七个公共数据源的数据，其中包含超过 3000 万个三元组。我们还发布了根据我们提出的图表和基准任务源代码进行预训练的模型。
全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
表示区域：成本和PCD-智能计量
鉴于公司面临的伸展水效率和泄漏降低绩效承诺，我们认为从PCD中删除仪表连接性和数据完整性测试是合理的，同时保留报告要求以支持新的AMI共享标准的行业发展。失败了，我们认为需要替代的PCD设计。如果Ofwat认为PCD应该激励公司实现最低沟通可操作性，我们建议对其进行修改，以避免多种不必要的后果，而是与绩效承诺一起工作，以提供智能计量计划的关键行业企业旨在支持旨在支持的关键行业。目前，PCD将推动许多避免和不必要的效果，包括强迫公司到：
混合量子表示和希尔伯特（Hilbert）
摘要。目的：这项工作旨在应用量子希尔伯特（Hilbert）争夺，以增强图像水印的安全性和完整性，而不会影响视觉质量退化。对被调查方法的进一步概念可能会为传统的水印方法提供一个很好的解决方案，以通过新的量子计算概念解决数字图像安全性和完整性的一些问题。方法：本文回顾了量子希尔伯特（Hilbert）争夺，其计算复杂性为𝑂（𝑛22 2）。该过程涉及将图像编码为量子状态，并用希尔伯特曲线置换量子，并使用量子门嵌入水印。结果：定量性能评估指标，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），显示出高峰信号与噪声比（PSNR）值的高峰值信号（PSNR）值，从56.13 dB到57.87 db至57.87 db，结构相似性指数（SIM）（SSIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）来自0.9985至0.985至0.999990，相应地愿意。这证明了质量降解非常小，结构的细节得到很好的维护。新颖性：所提出的方法将量子计算与传统水印步骤集成在一起，以在数字水印中采用安全有效的方法。进一步的开发应集中于改善有关计算效率的量子电路，将方法的适用性扩展到广泛的图像上，以及在水印中的各种情况，并通过结合量子和经典方法来提高性能和可伸缩性，以找到混合方法。关键字：希尔伯特（Hilbert）争夺，图像水印，量子希尔伯特（Hilbert）争夺，2024年7月收到的绩效测量 / 2024年10月修订 / 2024年11月接受的这项工作已在创意共享4.0国际许可下获得许可。
MAEEG：用于脑电图表征学习的蒙版自动编码器
由于数据集较小且难以获取标签，使用机器学习从 EEG 等生物信号中解码信息一直是一项挑战。我们提出了一种基于重建的自监督学习模型，即 EEG 的掩蔽自动编码器 (MAEEG)，通过学习使用 Transformer 架构重建掩蔽的 EEG 特征来学习 EEG 表示。我们发现，当仅给出少量标签时，MAEEG 可以学习显着改善睡眠阶段分类的表示（准确率提高约 5％）。我们还发现，基于重建的 SSL 预训练期间的输入样本长度和不同的掩蔽方式对下游模型性能有很大影响。具体而言，学习重建更大比例和更集中的掩蔽信号可带来更好的睡眠分类性能。我们的研究结果深入了解了基于重建的 SSL 如何帮助 EEG 的表征学习。
媒体对飞机灾难的报道 - -ORCA
摘要 …............................................................................................................ VII
用于表示学习的混合量子变分自动编码器
创新的神经网络架构不断涌现，旨在解决有趣的问题 [1]–[3]。当人们专注于学习表示时，这类模型提供了一定的多功能性 [4]。有趣的是，人们往往更喜欢无监督方法，以消除可能引入的、可能不想要的标签偏见。这项研究基于经典的自动编码器架构，并结合了一种新颖的量子变分方法。自动编码器 (AE) 被认为是一种无监督学习模型，它使用神经网络重建输入信号 [5]。AE 因其一些成功的版本而闻名，包括变分自动编码器 (VAE) [6] 和去噪 AE [7], [8]。特别是密集 AE，已被证明在学习数据表示（通常经过压缩）方面非常强大，同时保留了大部分信息 [9]。近年来，营销研究人员对利用机器学习的兴趣日益浓厚。与传统的统计和计量经济学方法相比，机器学习方法可以处理大规模数据、非结构化数据，具有灵活的模型结构并能产生更好的预测。自动编码器开始用于从营销环境中的复杂数据中生成有意义的描述，例如消费者社交网络或消费者产品网络[10]。分析大规模网络的方法论挑战在于高维性。最近一项关于 Facebook 用户参与数据中的用户-品牌网络的研究使用深度自动编码器进行嵌入，并表明品牌的市场结构比标准行业分类所建议的更具流动性和重叠性[11]。此外，变分自动编码器已被开发用于
利用表征学习进行深度医学图像分析和
1. 概述 深度学习在医学成像中的应用越来越广泛，改进了处理链中的许多步骤，从采集到分割，从异常检测到结果预测。然而，仍然存在重大挑战：（1）基于图像的诊断取决于局部模式之间的空间关系，而卷积和池化通常无法充分捕捉这些关系；（2）数据增强是学习 3D 姿势不变性的实际方法，需要指数级增长的点数才能实现稳健的改进；（3）标记的医学图像比未标记的图像少得多，尤其是对于异质性病理病例；（4）磁共振成像 (MRI) 等扫描技术速度慢且成本高，通常没有在线学习能力来关注临床感兴趣的区域。为了应对这些挑战，需要新的算法和硬件方法，以使深度学习充分发挥其在医学成像中的潜力
