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深度学习用于大脑编码和解码
大脑如何表示不同的信息模式？我们能否设计一个可以自动理解用户想法的系统？我们可以通过研究功能性磁共振成像 (fMRI) 等设备的大脑记录来回答这些问题。大脑编码问题旨在根据刺激自动生成 fMRI 大脑表征。大脑解码问题是根据 fMRI 大脑表征重建刺激的逆问题。在过去的二十年里，大脑编码和解码问题都得到了详细的研究，研究这些解决方案的最大吸引力在于它们可以作为认知科学和认知神经科学基础研究的附加工具。最近，受深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉方面的有效性的启发，此类模型也已应用于神经科学。在本教程中，我们计划详细讨论不同类型的刺激表征以及流行的编码和解码架构。本教程将提供最先进的编码和解码方法的工作知识、对文献的透彻理解以及对使用深度学习进行编码/解码的优点和局限性的更好理解。能够准确预测大脑活动的编码模型在神经系统疾病的评估和诊断方面具有多种实际应用，因此也有助于设计治疗脑损伤的方法。可逆编码模型能够有条理地制定大脑解码模型，进而有助于设计脑机或脑机接口。预训练深度网络模型使用方面的最新进展使我们能够将其用作大脑解码任务的先验。深度学习模型不仅有助于提高准确性，而且还提供了跨一系列任务和领域进行解码的灵活性。
量子电路的 SAT 编码
布尔可满足性 (SAT) 技术在经典计算中已得到充分认可，可用于解决各种问题，例如经典电路和系统的设计。与经典领域类似，量子算法通常被建模为电路，需要解决类似的设计任务。因此，很自然地会提出一个问题，即量子领域的这些设计任务是否也可以使用 SAT 技术来解决。据我们所知，不存在用于任意量子电路的 SAT 公式，而且这种方法是否可行也不得而知。在这项工作中，我们定义了一个命题 SAT 编码，原则上可以应用于任意量子电路。然而，我们表明，由于表示量子态的固有复杂性，构建这样的编码一般是不可行的。因此，我们建立了确定所提编码可行性的一般标准，并确定了满足这些标准的量子电路类。我们明确地展示了所提编码如何应用于 Clifford 电路类作为代表。最后，我们通过实证证明了所提编码对 Clifford 电路的适用性和效率。这些结果为 SAT 在经典电路和量子电路系统设计中的持续成功奠定了基础。
刺激后编码EEG中的决策信心
做出决定时，人类可以评估他们正确的可能性。如果可以从大脑活动中可靠地解码这种主观信心，则可以建立一个脑部计算机界面（BCI），该界面通过根据他们的信心自动向用户提供更多信息来改善决策绩效。，但这种可能性取决于是否可以在刺激呈现后和响应之前立即解码置信度，以便可以及时采取纠正措施。尽管先前的工作表明在大脑信号中表示决策置信度，但尚不清楚表示表示是否是刺激性锁定的或响应锁定的，以及是否足够准确地精确地启用了这种BCI。我们通过在感知决策任务中以现实的刺激收集高密度的脑电图来研究信心的神经相关性。重要的是，我们设计任务以包括刺激后差距，以防止通过响应锁定的活动刺激刺激性锁定活性，反之亦然，然后与没有此间隙的任务进行比较。我们执行与事件相关的电位（ERP）和源 - 平局分析。我们的分析表明，置信度的神经相关性是刺激锁定的，并且缺乏刺激后间隙可能会导致这些相关性错误地显示为响应锁定。通过防止与响应相关的活性混淆刺激性锁定活性，我们表明，单独使用单次试验刺激锁定的前响应前脑电图可以可靠地解码置信度。我们还通过比较一系列算法来确定高性能分类算法。最后，我们设计了一个模拟的BCI框架，以表明脑电图分类足够准确，可以构建BCI，并且可以使用解码的信心来提高决策绩效，尤其是在任务难度和错误成本很高时。我们的结果显示了非侵入性脑电图的BCI可行性，可以改善人类决策。
量子机器学习的编码技术
如今，量子计算 (QC) 和机器学习 (ML) 是信息技术最具创新性的两个研究领域。量子机器学习 (QML) 将这两个主题融合在一起，开发出能够通过 QC 技术降低计算复杂度的 ML 任务模型。一个相关的 ML 应用是分类，它根据在初步学习过程中建立的模型识别新输入数据所属的类别。这是在由特征（描述数据的数字向量）和标签（预期输出类别）组成的训练数据集上实现的。分类器的准确性可以通过正确预测结果的总数与处理的数据总数来量化。对于近期应用，当前量子硬件在执行可靠性和可扩展性方面的局限性促进了混合 QML 解决方案的定义，这些解决方案充分利用了量子和经典处理。其中，可以提到变分量子电路和基于量子核估计的支持向量机。前者使用经过经典优化的参数化量子电路实现分类模型，以实现更高的精度。另一种尝试使用经典优化器最大化属于两个不同类别的数据的可区分性，并借助量子计算将特征映射到更高维空间中。在这两种情况下，都需要进行初步编码操作以将经典数据表示到量子系统上。然后，根据混合解决方案和信息的表示方式，特定的量子和经典操作完成分类。本论文旨在验证数据编码策略会影响模型的准确性，因此必须将其视为 QML 算法的可优化自由度。特别是，我们考虑了具有最有希望的可扩展性的幅度和角度编码。第一个将数据特征映射到量子位状态向量的概率幅度，而另一个则将数据嵌入为旋转门的角度参数。在这项工作中，我们探索了新的角度编码技术，并将其与文献中已有的技术进行了比较，以观察对准确性的影响，研究了 60 种不同的策略。使用 Pennylane QML 库开发和模拟了派生模型，而测试考虑了 Iris 和 Wine 数据集，以证明分类准确性对编码的依赖性。对于每个
神经集合的编码和解码研究
在科学讨论中面对面交流的好处是显而易见的，面对面会议在我们领域的持续发展中发挥的作用也是显而易见的。对于我们所有人来说，我们的日常生活在办公室和远程工作之间来回切换，但作为科学家，尽管受到疫情的限制，我们还是找到了继续研究的方法。这是自病毒及其变种出现以来我们举办的第一次会议，迄今为止，它提交的研究是 AREADNE 会议上最令人兴奋的研究之一。我们，组织者，认为这一区别反映了我们作为一个领域的决心，即使在充满挑战的情况下也要找到有趣问题的答案。
神经集合的编码和解码研究......
为了表彰我们的投稿作者和组织委员会在摘要提交和选择过程中的辛勤工作，并为我们的作者提供一种认可其作品在 AREADNE 2020 上展示的方式，我们将发布这份简短的海报摘要计划。与以前的会议不同，以前的会议在三个海报会议上循环分发投稿摘要以鼓励参与，而在这里，我们按主题组织了提交的内容，您可以在以下页面中找到。我们希望读者会发现这些摘要与我们一样引人注目，并将通过他们的通讯电子邮件地址与作者联系以获取更多信息和讨论。
讲座7编码分类变量作为定量
阵列（[[[0.，0.，1。，...，...，0.，0。，0。]，[0.，0。，1。，...，0。，0。，0。]，[0.，0。，1。，...，0。，0。，0。]，...，[0.，0.，0。]，[0.，0。，1。，...，0。，0。，0。]，[0.，0。，0。，...，1。，0。]]）
AI 优化的视频编码和多 CDN 性能分析
优化编码和内容分析有关编码参数的决策经常被忽视，导致整个视频工作流程效率低下。Haivision Lightflow Encode 利用深度学习执行上下文视频分析，以根据每个标题或每个场景确定基于文件或实时视频内容的最佳比特率和编码配置，从而实现最佳质量比特率性能。每个内容分析都提供独特的结果，这些结果应用于转码过程，并且可以配置为最大化客户定义的业务 KPI，包括视觉质量、成本节省和快速上市时间。这可以显着降低比特率并改善视觉质量，确保最大化成本质量值。
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
用于最优 Clifford 电路综合的 SAT 编码
在量子计算机上执行量子算法需要编译为符合设备施加的所有限制的表示。由于设备的相干时间和门保真度有限，编译过程必须尽可能优化。为此，首先必须使用设备的门库来合成算法的描述。在本文中，我们考虑 Clifford 电路的最佳合成，它是量子电路的一个重要子类，具有多种应用。此类技术对于建立（启发式）合成方法的下限和衡量其性能至关重要。由于搜索空间巨大，现有的最佳技术最多仅限于六个量子比特。这项工作的贡献有两个方面：首先，我们提出了一种 Clifford 电路的最佳合成方法，该方法基于将任务编码为可满足性（SAT）问题，并使用 SAT 求解器结合二分搜索方案对其进行求解。事实证明，该工具可以合成最多 26 个量子比特的最佳电路，比目前最先进的电路多出四倍多。其次，我们通过实验表明，最先进的启发式方法引入的开销平均比下限高出 27%。该工具可在 https://github.com/cda-tum/qmap 上公开获取。