本文讨论了超维计算(HDC)(又称向量符号架构(VSA))中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息,并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战,而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战,该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题,我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特,利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解,从而实现了二次加速。
● 用连续的 n+ 层代替分段的 n++ 层 ● n+ 层中的电信号交流耦合到读出垫/条,它们之间用薄介电材料隔开。 ● 条/垫之间的电荷共享显著提高了空间分辨率并保持了时间分辨率!
© 作者 2024。由牛津大学出版社代表欧洲心脏病学会出版。这是一篇根据知识共享署名-非商业许可条款分发的开放获取文章(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/),允许在任何媒体中进行非商业性再利用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。对于商业再利用,请联系 reprints@oup.com 获取重印和翻译重印权。所有其他许可都可以通过我们网站文章页面上的许可链接通过我们的 RightsLink 服务获得——有关更多信息,请联系 journals.permissions@oup.com。1
直流最大电流 873A 763A 654A 545A 436A 327A 218A 109A 交流电压 400Vac (3P3W) 交流电流 720A 630A 540A 450A 360A 270A 180A 90A 交流最大电流 792A 693A 594A 495A 396A 297A 198A 99A 标称功率 500kVA 437.5kVA 375kVA 312.5kVA 250kVA 187.5kVA 125kVA 62.5kVA 交流最大功率 550kVA 481.2kVA 412.5kVA 343.8kVA 275kVA 205.2kVA 137.5kVA 68.7kVA 交流频率50/60Hz(±2.5Hz) THDi ≤3%
我们引入了 Mind Artist (MindArt),一种新颖而高效的神经解码架构,可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近,使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展,但由于数据注释的稀缺,仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同,这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言,在离散 OT 理论下,我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系,从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外,所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构,能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中,从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
由于太空和网络空间战争不能局限于单一地理战区,军事领导人和分析人士越来越多地选择强调有必要在五个军事活动领域内及跨领域遏制潜在对手的侵略。”1 新兴技术对当代战争的几乎所有领域都产生了重大影响。它们经常产生新的动态,对战争性质产生重大影响。在过去三十年中,各国越来越多地利用网络中心、战场透明系统、第五代战斗机、远程防空系统、攻击平台、无人机和精确制导弹药。这些系统的广泛采用大大提高了战争的杀伤力。投资于这些技术的国家现在比其他国家拥有显著优势。认识到新技术的重要性并在现代战争中掌握它们至关重要。一套全新的创新,在军事和技术话语中通常被称为新技术,具有影响核战争的能力。随着这些技术的出现,关于“战略稳定”的传统观念受到质疑。这些进步可能会超出军事领域,并侵蚀军事革命的领域。2 技术革命只有四十年的历史,但其影响是巨大的,因为人们已经看到了新发展的快速出现。技术的快速发展和进步催生了网络空间、网络领域、网络战、人工智能 (AI)、智能代理和社交媒体/社交媒体网络。对于日常任务,对技术的依赖性不断增加,加深了复杂性和复杂性。
脑解码是神经科学的一个关键领域,旨在从获取的脑信号中重建刺激,主要利用功能性磁共振成像(fMRI)。目前,脑解码局限于每个受试者每个模型的范式,这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战:1)由于大脑大小的差异,不同受试者的输入维度存在固有的差异性;2)独特的内在神经模式,影响不同个体感知和处理感官信息的方式;3)现实世界场景中新受试者的数据可用性有限,阻碍了解码模型的性能。在本文中,我们提出了一种新方法 MindBridge,它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式,能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是,通过循环重新
指导和指导者:Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
• 框架伙伴关系 框架伙伴关系是欧盟与特定组织(如非政府组织 (NGO)、研究机构或行业协会)之间的长期合作。框架伙伴关系提供数年稳定的资金和支持,使合作伙伴能够更有效地规划和实施战略举措。有关赠款标准规则和赠款管理模式的更多信息,请点击此处。欧盟赠款资助各种活动,包括: