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几何形状的数据表示
在许多应用中，尤其是在生物医学和气候研究中，可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平，提供了一个独特的机会，可以深入了解这些复杂系统。但是，这种数据激增带来了重大挑战。的确，现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究，在这些数据集中，每个数据样本的几个特征可能无关紧要（例如，由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的），或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如，最近，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）举办了一系列的研讨会，分析了丢失数据的性质，并指出它可以归因于各种现象，包括多模式链接，批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战，已经开发了各种数据表示，包括低维投影，矩阵分解和图表表示。尤其是，图形嵌入被证明是一个非常强大的工具，可以编码拓扑网络信息，并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散（零维）对应物，因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况，也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示，然后将其投影到较低维度的几何空间，通常是歧管，例如欧几里得空间（R n）或超纤维空间。在过去20年中，流形学习取得了重大进步，导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展，尤其是ISOMAP [12]，T-SNE [13]和UMAP [7]。最近，出现了新的流形学习策略，该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设，即所谓的“流动假设”，而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离，并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式，所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是，它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4]，因为它们使我们能够利用图理论，拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成，包括链接预测，网络重构，网络重构和node Clustering [2]。
稀疏分布式表示
SDR 由数千个位组成，其中在任何时间点，一小部分位为 1，其余为 0。SDR 中的位对应于大脑中的神经元，1 表示相对活跃的神经元，0 表示相对不活跃的神经元。SDR 最重要的特性是每个位都有意义。因此，任何特定表示中的一组活跃位都编码了所表示内容的语义属性集。这些位没有标记（也就是说，没有人为这些位赋予意义），而是学习了位的语义意义。如果两个 SDR 在相同位置有活跃位，则它们共享这些位所表示的语义属性。通过确定两个 SDR 之间的重叠（两个 SDR 中均为 1 的等效位），我们可以立即看到两个表示在语义上如何相似以及它们在语义上如何不同。由于这种语义重叠特性，基于 SDR 的系统会自动根据语义相似性进行概括。
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
生成模型是结构表征吗？
4 重要的是，模型反演本质上不是一个近似过程。因此，通过说生成模型是反演的，我们还没有展示如何解决难解性问题。由于技术细节相当复杂（参见 Bogacz 2017），并且对我的论点无关紧要，因此我不会在这里概述它们。感谢一位匿名审稿人注意到了这个问题。
年度陈述和证明 - 缩写
(a) 除本条款 (b) 段所列产品外，每一种最终产品均为国内最终产品，对于除 COTS 产品外的其他产品，投标人认为来源不明的组件是在美国境外开采、生产或制造的。投标人应将在美国制造的、不符合国内最终产品的最终产品列为外国最终产品，即非 COTS 产品且不符合“国内最终产品”定义第 (2) 段中组件测试的最终产品。术语“商用现货 (COTS) 产品”、“组件”、“国内最终产品”、“最终产品”、“外国最终产品”和“美国”在本招标的“购买美国产品法案 - 供应”条款中定义。
战略规划委员会代表
规划申请编号 P/FUL/2021/02046；吉林汉姆公园农场土地 反对意见 1 来自 Elizabeth Clinton 莫特科姆和吉林汉姆是截然不同的社区。拟建太阳能发电场的工业方面似乎是吉林汉姆扩建的一部分。保留教区边界上的绿化带对于保护村庄和城镇的特色和视觉分离至关重要。请考虑美丽的风景对多塞特居民和游客的心理健康的影响。我对 LC 提案的印象是通用类型，与全国各地的其他提案一起被抨击。我没有看到任何同情或真正的努力去理解这个对居住在周围的人来说具有重要意义的个别站点。多塞特郡议会自己的可再生能源规划主页引用了一份 80 页的非正式规划指南，适用于所有常见的可再生能源技术（2016 年 3 月）。英国建筑研究院国家太阳能中心发布了《大型地面安装太阳能光伏系统发展规划指南》。英国下议院图书馆简报《太阳能发电场：资金、规划和影响》。所有这些指南都重申了本提案中未充分考虑的相同要点。值得注意的是：
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
人工智能和脑科学中的表征和概括...
人类和动物擅长从有限的数据中进行泛化，这种能力尚未被人工智能完全复制。本视角研究生物和人工深度神经网络 (DNN) 在分布内和分布外环境下的泛化能力。我们提出两个假设：首先，与离散认知实体（如物体、词语和概念）相关的神经流形的几何性质是强大的序参量。它们将神经基础与泛化能力联系起来，并提供一种统一的方法论来弥合神经科学、机器学习和认知科学之间的差距。我们概述了神经流形几何研究的最新进展，特别是在视觉物体识别方面，并讨论了将流形维数和半径与泛化能力联系起来的理论。其次，我们认为广度 DNN 的学习理论，尤其是在热力学极限下的学习理论，为生成所需神经表征几何和泛化的学习过程提供了机制上的见解。这包括权重范数正则化、网络架构和超参数的作用。我们将探讨该理论的最新进展和持续面临的挑战。我们还将讨论学习的动态及其与大脑表征漂移问题的相关性。