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鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
视觉变压器 - 模式方法的新型融合...
由于疾病的复杂性和有限的数据集大小，大脑MRI图像的阿尔茨海默氏病（AD）分类仍然是一个艰巨的任务。卷积神经网络（CNN）在使用MRI数据的脑部疾病分类方面表现出色，但它们与逮捕全球依赖性无能为力。此外，他们的结果不可解释，这是医疗领域的主要问题。变压器使用注意机制在各种视觉任务上都可以使用甚至超过CNN。本研究提出了一个新型的融合模型，该模型整合了Densenet-121和Vision Transformer的互补优势，以应对这些挑战。通过协同两种体系结构的优势，提出的融合模型提取了全面的图像特征。为了进一步优化特征歧视和计算效率，并入了基于外部分类器的特征选择技术。使用标准指标评估所提出的模型的性能，并与最先进的技术进行比较。结果表明，较高的分类精度为99％，融合模型有效地区分了各个AD阶段。此外，使用类激活图（CAM）可视化模型的决策过程，从而增强对模型预测的信任。我们还提供了Grad-CAM，Grad-CAM ++，Score-CAM和更快的得分摄像机可视化技术的视觉比较，以评估这些技术的性能，以突出显示AD分类的区分区域。
研究委员会 A2——电力变压器和电抗器。......
用于配电、输电和可再生能源应用的变压器，• 电抗器，包括并联、串联、饱和和平滑电抗器，• 变压器组件，包括套管、分接开关和配件。• 在此框架内，其他具体关注领域包括：
使用基于 Transformer-encoder 的 EEG 编码器和 GAN 从 EEG 记录中生成视觉刺激
如图 1 所示，感知脑解码 (PBD) 是一种利用不同刺激引起的大脑反应来辨别原始感知刺激（例如视觉或听觉线索）或其某些特征的方法。通常，PBD 在认知和临床两个方面都具有优势。通过 PBD，可以仔细研究与外部刺激相对应的不同大脑活动模式。在临床环境中，大脑解码技术可以用于与患有闭锁综合症或瘫痪等疾病（这些疾病可能会损害运动和发声功能）的个体进行交流。在这种情况下，可以尝试在提供感知刺激的同时重建个体的反应或想象。此外，改进的感知脑解码方法可以用于记忆检索或可视化思维等应用，从而有助于认知研究和康复工作。
大型语言模型是人工智能，工业，教育和社会中的变压器
作者和审稿人：博士教授。StefanBrüggenwirth，Fraunhofer FHR，Wachtberg Dr.菲尔。Aljoscha Burchard，DFKI柏林教授博士。Tim Fingscheidt，Tu Braunschweig教授博士rer。nat。Holger Hoos，Rwth Aachen Dr.-ing。Klaus Illgner，K |镜头GmbH，SaarbrückenDr. rer。 nat。 Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V. 博士教授。 AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Klaus Illgner，K |镜头GmbH，SaarbrückenDr. rer。nat。Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V. 博士教授。 AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V.博士教授。AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V.博士。JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。nat。Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。nat。RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。nat。Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑
基于量子退火的 Transformer 微调实例选择方法
摘要 目前，深度学习（DL）被广泛用于解决非常复杂的任务。然而，DL模型的训练需要庞大的数据集和漫长的训练时间。我们引入了一种新颖的量子实例选择（IS）方法，该方法将训练数据集的大小减少了多达 28%，同时保持了有效性，提高了训练效率和可扩展性。我们的方法利用量子退火（QA），一种特定的量子计算范式，可以解决优化问题。这是首次尝试使用 QA 解决 IS 问题，我们为其提出了一种新的二次无约束二元优化（QUBO）公式。对多个自动文本分类（ATC）数据集进行的大量实验表明，我们的解决方案是可行的，并且与当前最先进的 IS 解决方案具有竞争力。
抗病毒肽产生预训练的变压器
摘要：传统的抗病毒肽（AVP）发现是一个耗时且昂贵的过程。这项研究介绍了AVP-GPT，这是一种新型的深度学习方法，利用基于变压器的语言模型和专门为AVP设计设计的多模式体系结构。AVP-GPT表现出非凡的效率，在GPU系统上产生了10,000个独特的肽，并在两天内识别潜在的AVP。在呼吸道合胞病毒（RSV）数据集（AVP-GPT）中预先训练，成功地适应了流感病毒（INFVA）和其他呼吸道病毒。与LSTM和SVM等最新模型相比，AVP-GPT的困惑性显着降低（2.09 vs. 16.13）和较高的AUC（0.90 vs. 0.82），表明肽序列序列预测和AVP分类。AVP-GPT产生了一套具有出色新颖性的肽，并确定了抗病毒成功率明显高于常规设计方法的候选者。值得注意的是，AVP-GPT对RSV和INFVA产生了新的肽，具有出色的效力，其中包括四种肽，其EC50值在0.02 um左右，这是迄今为止报告的最强的抗RSV活性。这些发现突出了AVP-GPT彻底改变AVP发现和开发的潜力，从而加速了新型抗病毒药。未来的研究可以探索AVP-GPT在其他病毒靶标上的应用，并研究替代AVP设计策略。
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
可再生能源收集器变压器
PTI Transformers LP，加拿大马尼托巴省温尼伯 ORCID：1. 0000-0002-1216-6513 doi:10.15199/48.2024.11.39 可再生能源收集器变压器摘要。太阳能发电站或风电场中的可再生能源集电变压器 (RCT) 将集电系统的电压转换为传输级电压。由于主要目标是提高电压，RCT 在此功能上与发电机升压 (GSU) 变压器相似，但有一些设计特点和操作特性使这些装置独一无二，例如典型的绕组配置星形-星形-埋置三角形，低压绕组通常通过中性点接地电抗器接地。设计必须考虑低压电流和电压中的谐波。抽象的。光伏站或风电场中的可再生能源站（RES站）的主变压器将来自主系统的电压转换为输电级电压。由于主要目的是提高电压，RCT 在这方面的功能与 GSU 变压器相似，但有一些设计特点和操作特性使这些装置独一无二，例如典型的三角形-星形绕组配置，低压绕组通常通过中性接地电感器接地。设计必须考虑低压电流和电压中谐波的存在。 (可再生能源发电站主变压器) 关键词：电力变压器、可再生能源发电站、过电压、谐波。可再生能源集电变压器 (RCT) 是一种专用电力变压器，它在太阳能发电站或风力发电场中，将电站集电系统的电压（通常为 34.5 kV）转换为传输电压水平，通常范围从 138 到 345 kV 或 500 kV。可再生能源站中 RCT 的位置如图 1 所示。虽然直接连接到逆变器的小功率变压器在论文和标准 [1, 2] 中有很好的描述，但集电变压器在已发表的参考文献或标准中并没有很好的描述。因此，本文的目标就是填补这一空白。图 1。集电变压器放置在集电母线和传输线之间；来自参考文献。 [1] 大多数可再生能源可能会出于不同的原因使用多个集电变压器，例如为了限制其物理尺寸（特别是为了运输或由于场地限制），或者利用电站设计理念的特点，例如分配负载或在故障期间在电站各部分之间转移负载，或紧急加载。由于 RCT 的主要目的是提高电压，因此该变压器的功能与发电机升压 (GSU) 变压器类似。然而，RCT 与 GSU 有许多区别，包括：（i）典型的绕组配置为星形-星形-埋地三角形，而 GSU 绕组采用星形-三角形连接，（ii）RCT 的低压绕组通常通过中性点接地电抗器 (NGR) 接地，而高压绕组