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员工表彰奖 2024 年 12 月
Kyle 运用他的咨询经验和技术技能来规范和规范他所监管的设施。他及时为排放者提供有见地的数据解释和响应。此外，Kyle 表现出了代表中央谷水务局的专业精神和奉献精神。Kyle，谢谢你所有的辛勤工作。你是场地清理计划的宝贵财富，非常值得获得这一认可。
模式识别和预测XXXV（DCS117）
本次会议是一个针对模式识别和预测的新研究（PRP）的年度论坛，其中包括算法，体系结构和系统方法。理论，模拟和光学/数字/混合硬件重新估计。将特别强调模式识别，学习，预测和跟踪的新进展。鼓励有关新颖对象识别，机器学习，空间/视频监视以及使用现实世界应用程序执行的气候/生物预测系统的论文。其他模式识别体系结构，其中可能包括用于产品检查以及对象识别和跟踪的提取器。还将考虑有关原型设备，组件，系统和产品的论文。我们进一步鼓励有关新技术的论文处理高级传感器数据（例如高光谱，LADAR，SAR和基于事件的视觉传感器数据）以及多传感器数据/信息融合。
卷积神经网络的语言识别
摘要。语音识别是计算机与人类之间的一种交流方式，是计算语言学或自然语言处理的一个分支，有着悠久的历史。自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS)、语音转文本、连续语音识别 (CSR) 和交互式语音响应系统是解决该领域问题的不同方法。性能的提高部分归因于深度神经网络 (DNN) 对语音特征中复杂相关性进行建模的能力。在本文中，与使用循环神经网络 (RNN) 处理语音等序列数据的传统模型不同，随着深度网络中不同架构的出现以及传统神经网络 (CNN) 在图像处理和特征提取中的良好性能，CNN 在其他领域的应用得到了发展。结果表明，可以通过 CNN 提取波斯语的韵律特征，对短文本进行语音分段和标记。通过使用 128 和 200 个滤波器作为 CNN 和特殊架构，检测率的误差为 19.46，并且比 RNN 更节省时间。此外，CNN 简化了学习过程。实验结果表明，CNN 网络可以成为各种语言语音识别的良好特征提取器。
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
人脸识别示范法报告.pdf
为什么需要改革？FRT 和其他远程生物识别技术的开发和部署正在以几乎指数级的速度快速增长。这些技术可以识别和提取个人的大量敏感个人信息，通常无需个人知情，更不用说同意了。与世界上大多数司法管辖区的法律一样，澳大利亚法律的制定并未考虑到 FRT 的广泛使用前景。特别是，我们的法律并非为应对 FRT 对隐私权、集会和结社自由、言论和行动自由等人权提出的挑战而制定的。
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。
自动驾驶汽车的道路标志识别
摘要讨论了一个旨在创建高级路标识别系统的项目，以提高自动驾驶汽车的有效性和安全性。该系统旨在利用最先进的图像处理和机器学习技术来检测和理解各种路标，包括停车标志，速度限制和其他与交通相关的指标。通过该技术的成功集成，该项目旨在显着提高自动驾驶汽车在复杂的道路环境中导航的能力，同时保持符合关键的交通规则。通过实施此道路标志识别系统，该项目渴望提高自动驾驶汽车的安全性和效率。该系统准确地分类和解释各种交通标志的能力可确保自动驾驶汽车可以做出明智的决定，从而导致更顺畅和更安全的导航。最终目标是创建一个强大的框架，以增强自动驾驶汽车的可靠性，为更广泛的采用铺平道路，并对自动驾驶技术的更大信任铺平了道路。
FPGA中的实时对象检测和识别
收到：2024年2月27日修订：2024年4月2日接受：2024年4月20日发布：2024年4月30日摘要 - 本研究论文提出了一种创新的方法，用于识别和检测自动驾驶系统中使用现场编程的栅极阵列（FPGAS）中的对象。通过将深度学习方法与FPGA硬件加速度集成，该方法成功地达到了安全导航所需的最小延迟和最佳精度。通过进行数据获取，预处理和模型培训，这可以完善系统的性能。通过采用并行计算和硬件优化技术，FPGA实现实现了这些目标。基于实验数据，基于FPGA的方法在功率效率，推理延迟和检测精度方面优于常规的CPU和GPU实现。，由于它们与自主驾驶系统的出色兼容性，因此在自动驾驶汽车中广泛采用了可增强对象识别和识别的现场可编程栅极阵列（FPGA）。
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf
量子假设检验是量子信息理论中最基本的问题之一，在诸如量子传感等领域具有至关重要的含义，在量子传感等领域中，它已被用于在一系列二进制光子方案中证明量子优势，例如目标检测或记忆细胞读数。在这项工作中，我们将这种理论模型推广到条形码解码和模式识别的多目标设置。我们首先将数字图像定义为像素的阵列或网格，每个像素对应于量子通道集合。将每个像素专门用于黑白字母，我们自然定义了条形码的光学模型。在这种情况下，我们表明，使用适当的测量和数据处理的量子纠缠来源的使用极大地超过了条形码数据解码和黑白模式分类的经典相干状态策略。引入相关的界限，我们表明，只要图像与不同类别的图像之间的最小锤距足够大，模式识别的问题比条形码解码非常简单。最后，我们从理论上说明了使用量子传感器与最近的邻居分类器，一种监督学习算法进行模式识别的优势，并在数值上验证了手写数字分类的这一预测。