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denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
扩散模型：教程和调查
扩散模型是基于马尔可夫过程的生成模型家族。在其前进过程中，他们逐渐向数据添加噪声，直到变成完整的噪声为止。在向后过程中，数据逐渐从噪声中逐渐发出。在本教程论文中，充分说明了扩散概率模型（DDPM）。详细简化了其可能性的变异下限，分布的参数和扩散模型的损耗函数。引入了对原始DDPM的一些模型，包括非固定的协方差矩阵，减少梯度噪声，改善噪声时间表以及非标准高斯噪声分布和条件扩散模型。最后，解释了噪声表位于连续域中的随机差异方程（SDE）的连续噪声时间表。
生成式人工智能基础考试教程
• 选择已回答、未回答、复查或留下反馈类别标题或图标可返回该类别的问题集。您可以复查和修改答案、清除复查标记并标记需要反馈的问题。考试计时器会一直运行，直到您选择完成考试。提交答案后，您将有机会留下反馈。
教程：用于心理健康护理的神经符号人工智能
在意识到早期干预对慢性精神健康 (MH) 患者的重要性后，用于心理健康 (MHCare) 的人工智能 (AI) 系统不断发展。社交媒体 (SocMedia) 成为支持寻求 MHCare 的患者的首选平台。没有社会耻辱感的同伴支持小组的建立使得患者从临床环境过渡到 SocMedia 支持的互动以获得快速帮助。研究人员开始探索 SocMedia 内容，寻找展示不同 MH 状况之间相关性或因果关系的线索，以设计更好的干预策略。基于用户级分类的 AI 系统旨在利用来自各种 MH 状况的不同 SocMedia 数据来预测 MH 状况。随后，研究人员创建了分类方案来衡量每种 MH 状况的严重程度。这种临时方案、工程特征和模型不仅需要大量数据，而且无法对结果进行临床上可接受和可解释的推理。为了改进 MHCare 的神经人工智能，需要注入临床医生在决策中使用的临床符号知识。神经人工智能系统在 MH 中的一种有影响力的用例是对话系统。这些系统需要分类和生成之间的协调，以促进对话代理 (CA) 中的人性化对话。当前具有深度语言模型的 CA 在其生成中缺乏事实正确性、医学相关性和安全性，这与无法解释的统计分类技术交织在一起。这个讲座式教程将展示我们对注入临床知识的神经符号方法的研究，以改善神经人工智能系统的结果，从而改善 MHCare 的干预措施：(a) 我们将讨论使用不同的临床知识创建专门的数据集来有效地训练神经人工智能系统。(b) 心血管疾病患者根据性别差异表现出不同的 MH 症状。我们将展示知识注入的神经人工智能系统可以识别此类患者中特定性别的 MH 症状。 (c) 我们将描述将临床过程知识注入启发式和约束式的策略，以改进语言模型来生成相关问题和答案。
量子动力学模拟教程 - 量子...
图 1：第 3 节中使用的两个示例系统的描述。谐振子（左）可用作双原子分子（例如 HCl）振动运动的粗略近似值。（右）非对称双阱对应于 DNA 中碱基对势能表面的切片，代表腺嘌呤和胸腺嘧啶之间的碱基对。
导航应用程序的因素图：教程
在导航中，从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学（即可以随机建模），则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来，Kalman过滤家族（包括线性，扩展，无味和许多其他变体）一直是传感器融合的主力，用于导航。是线性的卡尔曼滤波器，这是当（a）测量和动力学是线性和（b）所有噪声源的最佳最大似然估计器，Gaussian和White（Maybeck，1990）。不幸的是，大多数实用系统不符合这些要求，从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。