XiaoMi-AI文件搜索系统
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清醒涟漪增强人类大脑中的情绪记忆编码
据推测，增强对情绪体验的记忆取决于记忆巩固过程中杏仁核-海马的相互作用。本文利用人类杏仁核和海马在情绪记忆编码和辨别任务中的颅内记录，表明与中性刺激相比，编码情绪后清醒涟漪增加。此外，编码后涟漪锁定刺激相似性可预测后期记忆辨别。涟漪锁定刺激相似性在杏仁核中出现的时间比在海马中更早，相互信息分析证实了杏仁核对海马活动的影响。最后，杏仁核和海马中联合的涟漪锁定刺激相似性可预测正确的记忆辨别。这些发现提供了电生理证据，表明编码后涟漪可以增强对情绪事件的记忆。
使用Shortmer Combinatorial编码
1摘要与世界以指数速率生成数字数据，DNA已成为一种有希望的档案介质。由于其耐用性，物理密度和高信息容量，它提供了更高效，更持久的数字存储解决方案。该领域的研究包括编码方案的开发，这些方案与现有的DNA合成和测序技术兼容。最近的研究表明，使用复合DNA字母来利用这些技术的固有信息冗余性。这种方法中的一个主要挑战涉及嘈杂的推理过程，这阻止了大型复合字母的使用。本文引入了一种基于DNA的数据存储的新方法，与标准基于DNA的存储系统相比，逻辑密度增加了6.5倍，其重建误差接近零。组合DNA编码使用一组可明显区分的DNA短裤来构建大型组合字母，其中每个字母代表一个短成员的子集。这些组合字母的性质可以最大程度地减少混合误差，同时也确保了系统的鲁棒性。正如本文所示，我们正式定义了各种组合编码方案并研究其理论属性，例如信息密度，重建概率和所需的合成以及测序多重性。然后，我们建议使用基于组合DNA的数据存储系统的端到端设计，包括编码方案，二维误差校正代码和重建算法。在使用计算机模拟中，我们演示了我们建议的方法，并评估不同的组合字母，用于在不同的误差方面编码10KB消息。模拟揭示了重要的见解，包括核苷酸替代误差对缩短器级插入和缺失的相对可管理性。测序覆盖范围被发现是影响系统性能的关键因素，并且使用二维REED - 固体（RS）误差校正已显着提高了重建率。我们的实验概念证明通过使用吉布森组装构建两个组合序列来验证我们的方法的可行性，从而模仿了一个4周期组合合成过程。我们确认了成功的重建，并确定了我们方法对不同错误类型的鲁棒性。子采样实验支持采样率的重要作用及其对整体性能的影响。我们的工作证明了组合短材料编码基于DNA的数据存储的潜力，同时提出了理论研究问题和技术挑战。这些包括组合DNA的误差校正代码的开发，最佳采样率的探索以及支持组合合成的DNA合成技术的发展。将组合原理与错误校正校正策略结合起来为有效的，错误的DNA的存储解决方案铺平了道路。
人类体感皮质有助于编码新学习的运动
最近的研究表明，体感皮层参与运动学习和保留率。但是，其贡献的性质尚不清楚。一种可能性是，运动过程在运动过程中暂时参与。或者，可能会有持久的学习 - 相关的变化，这将表明在学习运动的编码中有感觉参与。这些可能性是通过在学习后破坏体感皮质来解散的，从而针对学习可能发生的相关变化。如果对体感皮质的变化有助于保留，这实际上意味着新学习的运动的各个方面是在那里编码的，那么一旦学习完成，该领域的瓦解就会导致损害。参与者在接收旋转的视觉反馈时进行了动作培训。将原发性运动皮层（M1）和一级体感皮质（S1）靶向连续的theta爆发刺激，而枕皮层的刺激则用作对照。使用主动运动繁殖或识别测试评估保留率，该测试涉及机器人产生的被动运动。体感皮质的破坏在两次测试中都会导致运动记忆受损。抑制运动皮层对保留没有影响，如对照和运动皮层条件中可比的保留水平所示。效果是在学习具体的。在训练后，将刺激应用于S1时，并没有改变反馈，运动方向，主要因变量。因此，体感皮层是有助于保留的电路的一部分，与新知识的运动（可能学习）的各个方面 - 更新的感觉状态（新的感官目标）可能用于指导运动，可以在那里编码。
在量子计算的不同数据模型中编码和配置数据
量子计算机具有比古典计算机快得多的计算速度。它们可以在各种应用领域（例如优化，机器学习或搜索算法）中使用，仅命名一些示例[1，2]。根据概率，与经典计算机相比，可以假定多项式或指数加速度[3]。这是最重要的数学优势。这是因为将量子计算机嵌入数据库景观或软件架构时，必须克服一般挑战。嵌入的主要原因是，从数据驱动的用例和参数进行处理以计算量子计算机上的解决方案的数据是在数据库系统中管理的。以下两个挑战与嵌入：挑战1：量子计算机无法直接从数据库系统访问数据和信息[4]。但是，量子算法假定其数据已经以合适的形式访问[5]。挑战2：在不同的结构和模型中存在的数据必须相应地编码，然后才能在量子计算机上使用。数据的有效编码也是一个挑战[5，6]和研究主题[1]。原因是相应的编码例程的高时间征收，这在最坏情况下是指数的[4，7]。
使用费米子到量子比特编码的线性光学量子电路模拟
量子模拟模仿一个量子系统与另一个人工组织的量子系统（即量子模拟器）的演化[1]。具有量子比特的数字量子模拟器可以对由各种粒子（如自旋、费米子和玻色子）组成的任意量子系统进行精确或近似编码，具体取决于粒子的性质。量子比特可以通过多种物理系统实现，如捕获离子[2,3]、核磁共振（NMR）[4,5]、超导电路[6,7]、量子点[8]和光子[9]。因此，无论模拟器的物理性质如何，我们都可以使用适当的量子比特编码协议用数字量子模拟器模拟任何量子系统。在各种多粒子量子系统中，玻色子系统被认为从数字量子模拟中受益匪浅。 Knill、Laflamme 和 Milburn (KLM) 证明后选择线性光学能够进行通用量子计算 [10]。此外，Aaronson 和 Arkhipov [11] 提出的玻色子采样也是证明量子器件计算优越性的有力候选者。玻色子采样问题被认为属于经典的难采样问题。受非相互作用玻色子系统计算能力的启发，提出了几种玻色子到量子比特编码 (B2QE) 协议，以使用数字量子计算机模拟玻色子问题 [12-18]。大多数研究直接使用 Fock 态的一元或二元量子比特表示作为量子比特编码协议，将玻色子产生和湮灭算子离散化。参考文献 [15] 提出了一种用于线性和非线性光学元件的数字量子模拟方法。参考文献[ 17 ] 基于文献 [ 19 ] 开发的玻色子-量子比特映射，使用 IBM Quantum 模拟了束分裂和压缩算子。所需资源（例如量子比特和门的数量）因编码协议而异。文献 [ 18 ] 比较了不同编码协议之间的资源效率。在本文中，我们结合 Shchesnovich [ 20 ] 分析的玻色子-费米子对应关系和费米子到量子比特编码 (F2QE) 协议 [ 21 , 22 ]，提出了一种替代的多玻色子数字模拟方法。具体而言，我们的协议将玻色子态转换为具有内部自由度的费米子态，然后通过 F2QE 协议（Jordan-Wigner (JW) 变换）将其转换为量子比特态。在我们的模拟模型中，具有 M 个 N 量子比特束的量子电路可以模拟 M 模式下 N 个玻色子的数量守恒散射过程。我们的协议总结如图 1 所示。我们的协议最显著的优势是，它可以使用量子比特数的直接扩展来有效地模拟非理想的部分可区分玻色子，即具有内部自由度的玻色子。作为概念证明，我们使用我们的协议生成了 Hong-Ou-Mandel (HOM) 倾角 [ 23 ]。HOM 效应在光量子系统中非常重要，它为线性光量子计算系统中的逻辑门提供基本资源。参考文献 [ 24 ] 讨论了 HOM 效应与基于量子比特的 SWAP 测试之间的正式联系。为了模拟 HOM 倾角，我们需要一种方法来为光子添加内部自由度。在我们的例子中，通过将量子比特数增加两倍就可以轻松实现，这表明我们的协议适合模拟部分可区分的玻色子。我们使用 IBM Quantum 和 IonQ 云服务验证了电路的有效性。本文结构如下：第 2 部分介绍我们的数字玻色子模拟协议。在回顾了玻色子-费米子变换协议之后，我们展示了如何将此变换与 JW 变换相结合进行数字玻色子模拟。在第 3 部分中，我们将模型应用于 HOM 倾角实验。我们用一个八量子比特电路模拟双光子部分区分性。最后，第 4 部分总结我们目前的工作并讨论其未来可能的扩展。
Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
可拉伸的，可识别和编码的触觉感觉的可伸缩的皮肤可通态神经形态系统
在生物体验系统中，信息的感知，转移和处理依赖于分布的平行神经网络来有效解决复杂而非结构化的现实世界问题。1,2，例如，Tac-Tile感觉与机械信号转换为机械感受器的电信号有关。3然后这些电信号通过神经纤维流动到拟南芥，诱导神经递质的释放和突触后膜的发射，最后将它们传递到大脑中以形成触觉。神经编码和学习是在协作和处理外部信息的过程中进行的。受到生物系统的启发，已经开发出神经形态电子来重建和增强智能功能，4
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
中文剩余定理的文本编码对点椭圆曲线密码
这个数字时代最关键的要求之一是数据安全。现在几天的数据使用次数急剧增加，但是确保数据是非常大的问题，尽管我们有足够的加密算法来确保实时应用程序，但是尚未确定针对现代攻击的安全性水平。基于椭圆曲线的加密术（ECC）是机密性和身份验证的最重要的加密算法，与其他不对称算法（如RSA，Diffie-Hellman等）相比，用较小的长度键提供了较高的安全水平。由于计算复杂性，ECC的实时系统使用量很小。因此，为了增加实时系统的使用情况，我们提出了将ECC与中国剩余定理（CRT）相结合的新方法，以将较大的值降低到较小的值，以便与现有的基于ECC的算法相比，构建ECC点的复杂性可以降低接近40％。此外，它证明了安全级别的提高，可以用作实时通信系统中的基本组件。
基于语言经验的卷积层和脑干中的语音编码
将人工神经网络 (ANN) 与脑成像技术的输出进行比较，最近在 (计算机) 视觉和基于文本的语言模型方面取得了实质性进展。在这里，我们提出了一个框架来比较口语语言表征的生物和人工神经计算，并提出了对这一范式的几个新挑战。使用 Beguˇs 和 Zhou (2021b) 提出的技术，我们可以分析人工神经网络中间卷积层中任何声学属性的编码。这使我们能够以一种比大多数现有专注于相关性和监督模型的提案更易于解释的方式测试大脑和人工神经网络之间语音编码的相似性。我们将对原始语音进行训练的完全无监督深度生成模型（生成对抗网络架构）引入大脑和 ANN 比较范式，这使得可以测试人类语音的产生和感知原理。我们提出了一个框架，将测量人脑复杂听觉脑干反应 (cABR) 的电生理实验与深度卷积网络中的中间层并行。我们比较了 cABR 相对于脑干实验中的刺激的峰值延迟，以及中间卷积层相对于深度卷积网络中的输入/输出的峰值延迟。我们还检查并比较了之前的语言接触对 cABR 峰值延迟和语音属性的中间卷积层的影响。具体而言，英语和西班牙语使用者对语音属性 (即 VOT =10 毫秒) 的感知不同，有声 (例如 [ba]) 和无声 (例如 [pa])。至关重要的是，英语和西班牙语使用者的 cABR 峰值延迟到 VOT 语音属性是不同的，并且英语训练的计算模型和西班牙语训练的计算模型之间的中间卷积层的峰值延迟也不同。根据八个训练网络（包括复制实验）的结果，人类大脑和中间卷积网络在峰值延迟编码方面表现出了相当大的相似性。所提出的技术可用于比较人类大脑和中间卷积层之间对任何声学特性的编码。