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基于FPGA的贝叶斯卷积神经网络的加速度
摘要 - 神经网络（NNS）已经证明了它们在从计算机视觉到自然语言处理的各个领域中的潜力。在各种NN中，二维（2D）和三维（3D）卷积神经网络（CNN）在广泛的应用中已被广泛采用，例如图像分类和视频识别，因为它们在提取2D和3D特征方面具有出色的功能。但是，标准的2D和3D CNN无法捕获其模型不确定性，这对于包括医疗保健和自动驾驶在内的许多关键安全应用至关重要。相比之下，作为CNN的一种变体，贝叶斯卷积神经网络（贝叶斯）（贝叶斯）已经证明了它们通过数学基础在预测中表达不确定性的能力。尽管如此，由于采样和随后的前向通过多次通过了整个网络，因此贝内斯科的计算要求并未在工业实践中广泛使用。结果，与标准CNN相比，这些过程显着增加了计算和内存消耗量。本文提出了一种新型的基于FPGA的硬件体系结构，以加速通过Monte Carlo辍学推断的2D和3D贝内斯科。与其他最先进的加速器相比，贝内斯科的设计可以达到高达高达能量效率的4倍，而计算效率的9倍。考虑部分贝叶斯推断，提出了一个自动框架，以探索硬件和算法性能之间的权衡。进行了大量实验，以证明我们提出的框架可以有效地发现设计空间中的最佳点。
系统级别的安全护罩：通过不确定的神经网络动态模型
摘要在许多对照和机器人应用程序中都考虑了神经网络（NN）作为黑框函数近似器。但是，在不确定性存在下验证整体系统安全的困难阻碍了NN模块在安全至关重要的系统中的部署。在本文中，我们利用NNS作为未知染色体系统轨迹跟踪的预测模型。我们在存在固有的不确定性和其他系统模块的不确定性的情况下考虑控制器设计。在这种情况下，我们制定了受约束的传播跟踪问题，并表明可以使用混合智能线性程序（MILP）对其进行求解。在机器人导航和通过模拟避免障碍物中，基于MILP的方法在经验上得到了证明。演示视频可在https://xiaolisean.github.io/publication/2023-11-01-L4DC2024获得。关键字：神经网络，系统级安全，不确定性，轨迹跟踪
-@- 北大西洋公约组织
TncS;Ii\ wrnhlcnt 为北约成员国在监视、情报和通信领域的问题提供了经济且复杂的解决方案。是的。出现了兵力减少的情况。iI importc de wwir c i G IC% Iawr* cnncmic3 pcoicnricllc\ pnirr:tiuni Ctrc 位置。表示 CSI lcur 名称。qucllc cst lcur 路线等。这些信息：\mi incli*;prn\nhlcc i~ tout iiiplnicincnt cflicncs tlun nonihre rcduit dc tropcs。空间系统提供little!-Ctrc sculc pb\\ihilitC tl'r-ubtcr ccs 函数c J'unc m;iriiCrc clticace。I>nns cc 案例。des TacSats di.ve1nppi.s 为 W T A N 。ii un prix ahmhhlc。prrncitraicnt 应对不断演变的威胁。在一个预算和军队实力都在下降的世界里。0
在连续环境上用于量子加固学习的变异量子电路设计
摘要：量子增强学习（QRL）作为加固学习的分支（RL）出现，该分支在算法的体系结构中使用Quantumsodules。QRL的一个分支集中在函数近似值作为函数近似器中，以变异量子电路（VQC）的替换为替换神经网络（NN）。初始作品在具有离散作用空间的经典环境上显示出令人鼓舞的结果，但是VQC的许多拟议的架构设计选择缺乏详细的研究。因此，在这项工作中，我们研究了VQC设计选择的影响，例如角度嵌入，编码块体系结构以及后处理对QRL代理的训练能力的影响。我们表明，VQC设计极大地影响了训练性能，并为分析的组件提供了增强功能。此外，我们还展示了如何设计QRL代理，以便通过连续的动作空间求解经典环境，并基于我们的代理对经典的前馈NNS进行基准测试。
EASA 概念文件：1 级和 2 级机器指南...
当前的突破与机器学习有关，机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令，通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，它随着更深的神经网络 (NN) 而出现，近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进，实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而，最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习，这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
有条件生成模型可证明
最近，出现了神经网络（NN）在不确定性量化领域中的使用，因为人们经常对解决方案的统计数据感兴趣，而不仅仅是对点估计值。尤其是，贝叶斯在反问题中的方法引起了极大的兴趣。在本文中，我们有兴趣通过提出的有条件生成NNS在贝叶斯反问题中学习整个后验分布，例如（Adler＆Öktem，2018; Ardizzone et al。，2019; Batzolis et al。，2021; Hagemann等，Hagemann等，202222）解决后验度量而不是端到端重建具有多个优点，如图1.更准确地说，如果我们将高斯混合模型视为先验分布和具有加性高斯噪声的线性正向操作员，则可以明确计算后密度（红色）。显然，这些曲线相对于观察y，即我们观察到后验的连续行为也相对于零接近零的观测。特别是（样本）后验可用于提供
补充材料的机器学习潜力...
4×4×3 rristine aln surercell（92个原子）。用于计算谐波和非谐波和非谐的原子体间力常数（IFCS），使用有限的disralacement方法确定了谐波IFCS .ERE，并使用anharmonic IFC进行四分方的IFC，并使用四分之一的IFC进行了动力。使用自动一致的Rhonon（SCSH）理论[3]所有allo.ed互动。 Å，第7 -8次最近的邻居）DFT计算设置和用于损失的NN。与主文本中描述的那些相同
水獭海底安装从水獭模板上拆除屋顶舱口和注水井口保护结构退役计划
CA 比较评估 CO 2 二氧化碳 CO 2e 二氧化碳当量 CoP 停止生产 DP 退役计划 DSV 潜水支持船 EIA 环境影响评估 HSE 健康与安全执行局 km 千米 km 2 平方千米 m 米 m 2 平方米 m 3 立方米 m/s 米/秒 NMPi 国家海洋计划交互式 NNS 北海北部 NORM 天然放射性物质 NSTA 北海过渡管理局 ODU 海上退役单位 OEUK 英国海上能源 OPEX 运营支出 OPRED 海上石油环境与退役监管机构 OSPAR 《奥斯陆公约》和《巴黎公约》 P&A 封堵即弃 PMF 优先海洋特征 SAC 特别保护区 SNH 苏格兰国家遗产 SONAR 声音导航与测距 TAQA TAQA Bratani 有限公司 Te 吨 UK 英国 UKCS 英国大陆架 UKHO 英国水文办公室 WBS 工作分解结构
电弧增材制造的综合方法（...
增材制造 (AM) 技术在金属 3D 打印过程中的灵活性已引起研究和工业界的广泛关注，该技术可用于制造复杂且精密的近净成形 (NNS) 几何设计。实现电弧增材制造 (WAAM) 部件的预期特性主要取决于对重要加工变量的仔细选择和精确控制，包括焊珠沉积策略、焊丝材料、热源类型、焊丝送料速度和保护气体的应用。因此，优化这些最重要的工艺参数的方法已得到改进，从而生产出更高质量的 WAAM 制造部件。因此，这有助于该方法的普及度和许多应用的全面提升。本文旨在概述 WAAM 中的焊丝沉积策略和工艺参数的优化。总结了制造高质量增材制造金属部件所需的 WAAM 方法中的多种线材沉积技术和工艺参数的优化。提出了 WAAM 优化算法，并预测了技术发展。随后，讨论了在快速发展的 WAAM 领域中 WAAM 优化的潜力。最后，从所审查的研究工作中得出结论。
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。