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量子隐式神经表征
摘要 隐式神经表征已成为表示图像和声音等信号的强大范例。这种方法旨在利用神经网络来参数化信号的隐式函数。然而，在表示隐式函数时，传统神经网络（例如基于 ReLU 的多层感知器）在准确建模信号的高频分量方面面临挑战。最近的研究开始探索使用傅里叶神经网络 (FNN) 来克服这一限制。在本文中，我们提出了量子隐式表示网络 (QIREN)，一种新的 FNN 量子泛化。此外，通过理论分析，我们证明了 QIREN 比经典 FNN 具有量子优势。最后，我们在信号表示、图像超分辨率和图像生成任务中进行了实验，以展示 QIREN 与最先进 (SOTA) 模型相比的卓越性能。我们的工作不仅将量子优势融入隐式神经表示中，而且还揭示了量子神经网络的一个有希望的应用方向。我们的代码可在 https://github.com/GGorMM1/QIREN 获得。
人工智能中不确定性的表示
摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
量子理论、群和表示
1 引言和概述 1 1.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3.1 李群 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................... 11 1.6 进一步阅读 . .................................................................................................................................................... 11
双曲线图像文本表示 - arXiv
基线。我们主要与 CLIP（Radford 等人，2021 年）进行比较，后者在欧几里得空间中的单位超球面上嵌入图像和文本。CLIP 使用 4 亿个图像-文本对的私有数据集进行训练。一些后续工作重新实现了 CLIP 并使用可公开访问的数据集，如 YFCC（Thomee 等人，2016 年）、概念标题（Changpinyo 等人，2021 年；Sharma 等人，2018 年）和 LAION（Schuhmann 等人，2021 年；2022 年）；值得注意的例子是 OpenCLIP（Ilharco 等人，2021 年）、SLIP（Mu 等人，2022 年）、DeCLIP（Li 等人，2022 年）和 FILIP（Yao 等人，2022 年）。我们开发了 CLIP 基线并使用单个公共数据集 RedCaps（Desai 等人，2021 年）对其进行训练，以便于重现。我们最小的模型使用 8 × V100 GPU 在不到一天的时间内进行训练，并且明显优于最近使用 YFCC（Mu 等人，2022 年）的 CLIP 重新实现。
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。
人机交互中的用户表示
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计算机（如 PC、游戏机或虚拟现实系统）进行交互。我们从用户的角度分析了这些不同对象在“用户表征”统一概念下的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地扩展了用户的身体，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、代理感、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以更广泛的视角来了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
生成的AI和知识表示
NLP组件用于阿拉伯语的财务报告处理。将研发支出的轨迹与SEC报告中的收益相抵触，以评估技术对财政绩效的直接影响。评估SEC文件中对技术公告的股票响应波动，评估市场对技术进步的估值。
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。
人类行为表示的参考架构
Wim Huiskamp 是荷兰 TNO 国防、安保和安全部门 M&S 部门的建模、仿真和游戏首席科学家。他获得了荷兰特温特理工大学电气工程硕士学位。他的研究领域包括系统架构和分布式实时仿真问题。 Wim 领导 TNO 代表荷兰国防部开展的模拟研究项目。 Wim 是北约建模与仿真小组 (NMSG) 的成员，并担任多个 NMSG 技术工作组的成员和主席。他是 NMSG 的前任主席、NMSG M&S 标准小组 (MS3) 的前任主席，并且是 NMSG 与仿真互操作性标准组织 SISO 的联络人。