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可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
streego执行摘要
使广告商能够购买高投资将破坏未经检查的社交网络。广告商可以很容易地用广告来统治网络，因为广告商愿意花更多的钱，甚至不仅仅是一大群人。幸运的是，我们设计了基于声誉的非线性定价模型。必须通过收到高投票和在网络上发布来赢得声誉；它不能购买。如果您有一个新帐户，您的声誉将很低，并且在一个帖子上投票的成本不止一次。如果您的声誉很高，则可以更便宜一次。这揭示了广告商和用户之间的投票竞争环境，并防止广告商创建1000个帐户和一次投票。
Keegan W. HarrisKeegan W. Harris
2。“遗憾的是，在带有附带信息的Stackelberg游戏中最小化”，Cuhk-Shenzhen，全球Young Scholars论坛（2025年1月）加利福尼亚大学圣地亚哥分校，在数据科学研讨会上崛起的明星（2024年11月）Carnegie Mellon University，Carnegie Mellon University，计算机科学理论（2024年11月2024年11月2024年） Neurips 2023，关于多机构安全的研讨会（2023年12月，聚光灯演示）
使用一维su-schrieffer-Heeger模型中的高级带镜
周期性晶格中的拓扑界面状态已成为电子，光子学和语音原理中的宝贵资产，这是由于它们固有的鲁棒性对障碍的固有性。与电子和光子学不同，Hypersound的线性分散关系为研究高阶带盖提供了理想的框架。在这项工作中，我们提出了一种设计策略，用于在GAAS / ALAS多层结构的高阶频带中生成和操纵拓扑纳米式界面状态。这些状态来自两个串联超晶格的频带反转，它们在带隙周围表现出倒置的空间模式对称性。通过调整这些超晶格中的单位单元的厚度比，我们能够在不同的带盖中设计界面状态，从而使能够开发跨越频率范围的多功能拓扑设备。此外，我们证明了此类界面状态也可以在混合结构中生成，这些结构将两个超晶格与以相同频率为中心的不同订单的带盖相结合。这些结构为探索高阶带盖中拓扑结构的途径开辟了途径，为揭幕和更好地理解复杂的拓扑系统提供了一个平台。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
用于脑电图解码的深度黎曼网络
摘要：目前，脑电图 (EEG) 解码任务中的最佳性能通常通过深度学习 (DL) 或基于黎曼几何的解码器 (RBD) 实现。最近，人们对深度黎曼网络 (DRN) 的兴趣日益浓厚，它可能结合了前两类方法的优势。然而，仍然有一系列主题需要额外的洞察力，为 DRN 在 EEG 中的更广泛应用铺平道路。这些包括架构设计问题，例如网络大小和端到端能力。这些因素如何影响模型性能尚未探索。此外，尚不清楚这些网络中的数据是如何转换的，以及这是否与传统的 EEG 解码相关。我们的研究旨在通过分析具有广泛超参数的 EEG DRN，为这些主题领域奠定基础。在五个公共 EEG 数据集上测试了网络，并与最先进的 ConvNets 进行了比较。在这里，我们提出了端到端 EEG SPDNet（EE(G)-SPDNet），并且我们表明这种宽的端到端 DRN 可以胜过 ConvNets，并且在这样做时使用生理上合理的频率区域。我们还表明，端到端方法比针对 EEG 的经典 alpha、beta 和 gamma 频带的传统带通滤波器学习更复杂的滤波器，并且性能可以从特定于通道的滤波方法中受益。此外，架构分析揭示了进一步改进的地方，因为整个网络可能未充分利用黎曼特定信息。因此，我们的研究展示了如何设计和训练 DRN 以从原始 EEG 推断与任务相关的信息，而无需手工制作的滤波器组，并强调了端到端 DRN（如 EE(G)-SPDNet）用于高性能 EEG 解码的潜力。
名称注册状态Abel HR，Inc。批准的访问管理，LLC批准的准确雇主Solutions，Inc。批准Adams Keegan，Inc。批准
名称注册状态Abel HR，Inc。批准的访问管理，LLC批准了准确的雇主解决方案，Inc。批准的Adams Keegan，Inc。批准的Administaff Companies，Inc。D/B/A Inc.Insperity批准的ADP Toctalsource Inc.已批准了APERTIENT批准的ALCOTT HR CAPTIONT批准的APIIND APTIED APTIEST APPERIING批准的APERIING批准的LLC SECTOR INCER INCER INCER INCER INCER INCE INCER INCE级的LLL CAPS批准LLC批准了Aramark Processing，LLC批准Nevada，Inc。批准Avitus，Inc。批准Axcet HR Solutions，Inc。批准Barrett Business Services，Inc。批准BCN PEO集团批准的轴承树批准的轴承Tree，Inc. III INC批准的COADVANTAGY CORPORATION批准了凝聚力网络2，Inc。批准完整的医师资源，LLC批准合规性LLC批准的一致性HR批准Connectifie HR LLC批准的雇主解决方案，LLC批准了HR LLC LLC LLC批准的Decastion HR LLC批准的Decation Hrc批准的Dec. peo peo。批准的Eemployers Solutions，Inc。批准EIN Alliance，LLC。批准的EIN Energy，LLC批准
耦合的su-schrieffer-heeger波导阵列中的拓扑孤子
我们研究了在两个和三个耦合的平行Schrieffer-Heeger（SSH）波导阵列的边缘的多极拓扑孤子的形成。我们表明，耦合波导阵列中的波导间距（二聚体）中波导间距的独立变化导致其在几个具有不同内部对称性的多个拓扑边缘状态的边缘出现。新兴边缘状态的数量取决于拓扑非平凡的阶段的数组数量。在存在非线性的情况下，这种边缘状态引起了具有独特稳定性特性的多极拓扑边缘的家族。我们的结果表明，准二维拓扑结构之间的耦合基本上丰富了它们中存在的各种稳定拓扑边缘孤子。
在光子波导中的非su-schrieffer-heeger模型中对称性的破坏和复兴
对称性是现代物理的基石之一，在不同领域具有深远的影响。在受对称保护的拓扑系统中，对称性负责保护表面状态，这是这些材料所表现出的迷人特性的核心。当保护边缘模式的对称性破裂时，拓扑阶段就会变得微不足道。通过工程损失破坏了保护拓扑遗产阶段的对称性，我们表明出现了新的真正的非热对称性对称性，它保护并选择了其中一种边界模式：拓扑单层。此外，非富甲系统的拓扑结构可以以更高维度的有效遗产汉密尔顿人为特征。为了证实该理论，我们使用光子晶格研究了非弱者单和二维SSH模型，并在两种情况下都观察到动态产生的单体。我们根据存在并计算相应拓扑不变的（非热）对称性对系统进行分类。