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brainnet：用暹罗网络改善基于脑电波的生物识别识别
摘要 - 通过捕获大脑活动的消费者可穿戴设备的出现，已提出使用脑电波来验证用户身份的使用，以作为密码的方便替代品。最近在脑生物识别方面的工作显示出可行的性能，但考虑实用性的适用性不足。我们提出了一种新的解决方案Brainnet，该解决方案训练一个暹罗网络，以测量两个脑电图（EEG）输入的相似性，并使用时间锁定的大脑反应而不是连续的心理活动来提高准确性。这种方法消除了对脑电波识别系统进行检验的需求，这是当前解决方案中的常见陷阱，促进了实际部署。此外，Brainnet在验证模式下达到0.14％的误差率（EER），在识别模式下达到0.34％，即使在看不见的攻击者场景下进行评估时，也表现出色的状态。索引术语 - 脑生物识别技术，用户身份验证，计算机安全，脑电图（EEG）
非小细胞肺癌中的新型新兴分子靶标
摘要：使用高光谱图像（HSIS）的对象跟踪获得令人满意的结果，以区分具有相似颜色的对象。然而，当目标发生变形时，跟踪算法往往会失败。在本文中，提出了基于暹罗Pn的高光谱跟踪器来解决此问题。首先，基于遗传优化方法的频带选择方法设计用于快速降低HSI中信息的冗余。特别是选择了三个具有最高关节熵的条带。为了解决SiamRPN模型中模板中的信息随着时间的流逝而衰减的问题，从一般目标跟踪基准中对数据集进行了更新网络的培训，该基准可以获取有效的累积模板。使用光谱信息的累积模板的使用使跟踪变形目标更容易。此外，预先训练的SiamRPN的转移学习旨在为HSIS获得更好的模型。实验结果表明，提出的跟踪器可以在整个公共数据集中获得良好的跟踪结果，并且当目标变形在定性和定量上比较时，它比其他流行的跟踪器要好，从而达到57.5％的总体成功率，变形挑战率的成功率为70.8％。
符合巴黎协定的行业基准
SIAMESE（带能源系统模拟器的简化综合评估模型）是一种复杂度较低的 IAM，它考虑到经济增长和能源消耗之间的复杂相互作用，在国家或州一级提供成本最优的排放路径（Sferra 等人，2018b）。在缩小给定模型（例如 IEA/ETP 2017）的能源部门结果的同时，SIAMESE 考虑了一套符合“中间路线”社会经济故事情节的连贯假设，例如（Dellink、Chateau、Lanzi 和 Magné，2017；Fricko、Havlik、Rogelj、Klimont 和 Gusti，2017）。该故事情节依赖于国家（或州）一级技术发展和 GDP 增长的历史趋势的延续。同时，在分配一个国家或地区需要为《巴黎协定》的长期目标做出多少全球减排贡献时，SIAMESE 具有成本优化的视角。在国家层面使用 IAM 基准面临着将区域结果（在 IPCC 1.5 数据库中报告为 R5ASIA、R5OECD+EU、R5MAF、R5LAM 和 R5REF）分配到国家层面的挑战。SIAMESE 整合了各种国家数据来源来完成这项任务。它使用报告的各个情景的国家预测，包括预测时间范围内的人口和 GDP 发展情况以及分析基准年的当前能源使用情况。当前可用的 IAM 路径使用 2010 年作为基准年，SIAMESE 使用来自 2015 年的最新数据，因此整合了原始 IAM 模型路径中未包含的国家的国家发展情况。 SIAMESE 方法可应用于整体经济（例如缩减总体一次能源消耗和排放），或适用于单个行业（例如运输、电力等）。SIAMESE 将原始 IAM 路径（例如，在此情景下从 2010 年开始的 OECD 地区路径）和特定国家观察到的能源消耗和排放数据作为输入。基于 SIAMESE 模拟，我们计算出特定国家符合《巴黎协定》的能源预测。降尺度的局限性体现在驱动情景中，在这种情况下，该情景在多个领域表现薄弱，包括工业脱碳、交通电气化以及可再生氢作为能源载体的成本。因此，我们将 SIAMESE 模拟用于多种情景和 IAM 模型，以纳入所有可能的兼容路径。可以使用排放因子处理每种情景中产生的燃料组合，以得出符合《巴黎协定》的预算、排放强度和其他相关指标。不确定性评估
使用SIFT功能
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）在各种应用中都是必不可少的，包括监视，城市场景分析和农业监测。准确的高度估计对于无人机操作至关重要，尤其是在GPS，压力高度计和雷达等传统传感器可能失败的环境中。本文探讨了红外和热成像的使用，用于对无人机的相对高度估计，从而强调了它们的显着优势，而不是传统的RGB图像。红外和热成像在弱光和不利天气条件下提供了卓越的表现，从而提供了更清晰的可见性和更可靠的特征检测。通过杠杆来使尺度不变特征变换（SIFT）特征，此方法利用热图像的固有优势来估计基于连续图像中匹配的键盘的尺寸变化的高度变化。对两个红外热无UAV数据集的实验结果证明了这种方法的有效性，与暹罗网络结合使用以增强功能匹配，显示出估计准确性的显着提高。索引项 - 临时，红外热图像，无人机，海拔估计，暹罗网络。
PowerPoint海报模板
交易异常仍然是一个问题。特别是对于贸易融资，损益可能取决于它。为证明量子计算将有助于交易异常检测的概念，该项目研究了在暹罗神经网络（SNN）架构上操作的量子电路的潜力，从而检测到交易中的异常数据喜欢数据。这项研究的目的是开始探索量子机器学习如何改善贸易融资金融交易的异常检测。
学习大脑结构-功能耦合的相似性保留表征
摘要 网络神经科学的图形信号处理方面的进步为整合大脑结构和功能提供了一条独特的途径，目的是揭示大脑在系统层面的一些组织原则。在这个方向上，我们开发了一个监督图形表示学习框架，通过图形编码器-解码器系统对大脑结构连接 (SC) 和功能连接 (FC) 之间的关系进行建模。具体来说，我们提出了一种配备图形卷积编码器的暹罗网络架构，以学习图形（即主题）级嵌入，以保留大脑网络之间与应用相关的相似性度量。这样，我们有效地增加了训练样本的数量，并通过规定的目标图形级距离带来了灵活性，可以合并额外的先验信息。虽然有关大脑结构-功能耦合的信息是通过从 SC 重建大脑 FC 隐式提取的，但我们的模型还设法学习保留输入图之间相似性的表示。学习到的表示的卓越判别能力在包括主题分类和可视化在内的下游任务中得到了证明。总而言之，这项工作通过利用度量数据分析的标准工具，倡导利用学习到的图形级、相似性保留嵌入进行脑网络分析的前景。索引术语 Ð脑连接组学、图形表示学习、孪生网络、图形卷积网络。
使用深度神经网络对阿尔茨海默病进行四向分类...
阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会对包括海马体在内的多个大脑区域造成不可逆的损害，从而导致认知、功能和行为受损。早期诊断该疾病将减少患者及其家属的痛苦。为了实现这一目标，在本文中，我们提出了一种孪生卷积神经网络 (CNN) 架构，该架构采用三重态损失函数将输入的 MRI 图像表示为 k 维嵌入。我们使用预训练和非预训练的 CNN 将图像转换到嵌入空间。这些嵌入随后用于阿尔茨海默病的四向分类。使用 ADNI 和 OASIS 数据集测试了模型有效性，准确率分别为 91.83% 和 93.85%。此外，将获得的结果与文献中提出的类似方法进行了比较。
1 殖民经济，1863-1953
早在法国人到来之前，外国人就已注意到柬埔寨的经济潜力。十三世纪末，中国使节周达观访问高棉帝国时，吴哥王朝的权力和荣耀已不复存在。周达观发现，整个村庄都被夷为平地。不久，吴哥本身将被暹罗人围攻，攻击持续了一个世纪，直到国王们放弃吴哥，在洛韦（Lovek）建立新首都，洛韦位于现首都金边的西北部。尽管政治衰落，周达观所描述的生活方式却令人难以抗拒的轻松，他记录道：“来到这个国家的中国水手高兴地发现，这里不需要穿衣服，而且大米很容易买到，女人很容易说服，房子很容易打理，家具很容易买到，贸易很容易进行，许多水手都离开这里，定居下来。”2
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。