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审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
通过凸优化定义量子发散
我们引入了一个新的量子 R'enyi 散度 D # α，其中 α ∈ (1 , ∞ ) 以凸优化程序定义。此散度具有多种理想的计算和操作特性，例如状态和通道的高效半正定规划表示，以及链式法则特性。这种新散度的一个重要特性是它的正则化等于夹层（也称为最小）量子 R'enyi 散度。这使我们能够证明几个结果。首先，我们使用它来获得当 α > 1 时量子通道之间正则化夹层 α -R'enyi 散度的上界的收敛层次。其次，它使我们能够证明当 α > 1 时夹层 α -R'enyi 散度的链式法则特性，我们用它来表征通道鉴别的强逆指数。最后，它使我们能够获得量子通道容量的改进界限。
扩散模型的Precision-Recall Diverence
- exis.ng多样性促销。实习生将需要对不同的模型中的多样性进行审查，因为知道该主题的论文很少。参见例如[7]。- 哪种Precision -Recall度量更适合扩散模型？实习生将必须对Exis.ng文献进行有关Precision-Recall措施的彻底审查，重点关注具有POTEN.AL的措施（例如通过梯度下降），以及适合使用模型的Bexer的度量。- 执行精确编号权衡的最佳顺序策略是什么？扩散模型是时间过程，因此指导图像的产生以实现特定目标是顺序决策问题。这一方面在设计培训方法方面可能非常重要。- 在扩散模型的背景下，我们如何在向后过程的任何时间段上估算f差异？大多数精确的回顾措施是基于f -ddiverencence，因此估计这些差异是一个至关重要的目标。
优化量子F-Diverences的可恢复性
优化的量子F-差异构成了一个可区分性的家族，其中包括量子相对熵和夹杂的r´enyi相对准肠道作为特殊情况。在本文中，我们为优化的f ddivergence建立了对数据处理不平等的物理有意义的修复。尤其是，重构表明，优化的f-ddivergence及其通道处理的版本之间的绝对差异是对人们如何恢复量子态在量子通道上的量子状态的上限，只要量子通道被视为旋转的petz恢复通道。这些结果不仅会导致夹层r'Enyi相对熵的数据处理不平等的物理有意义的修复，而且还对优化的f-detiverencence的实现可逆性（即量子辅助）具有影响。在此过程中，我们改善了以前具有标准f ddivergence数据处理不平等的物理意义的修复，如Carlen和Vershynina的最新工作中所确定的[ARXIV：1710.02409，ARXIV：ARXIV：ARXIV：1710.08080]。最后，我们将优化的F差异，其数据处理不平等以及我们所有的可恢复性结果的定义扩展到了冯·诺伊诺（Von Neumann）代数环境，以便我们所有的结果都可以在对最常见的量化量化量化量化量化量化的设置之外的物理环境中使用，从而对量定的量化信息感兴趣。
人工智能法案草案中的监管分歧——欧洲议会
虽然并非所有人工智能系统都对个人造成潜在危害，但公共和私营部门使用人工智能系统的例子都造成了直接或间接危害。问题是 AIA 是否以及如何减轻公共或私营部门人工智能造成的风险，以及它如何与欧盟法律的其他来源重叠或交织在一起。这项研究发现，公共和私营部门的人工智能使用之间存在风险趋同。随着服务提供商和用户之间的界限变得模糊，并且人工智能越来越成为“系统的系统”的一部分，对人工智能系统进行明确的风险评估将变得越来越具有挑战性。此外，该研究还记录了一般和部门监管方法之间的紧张关系（在适当的情况下）。AIA 提出了实现 AI 自我监管的程序步骤，与《通用数据保护条例》（GDPR）的设置非常一致，同时提出了实质性措施，例如禁止使用 AI 应用程序列表。该列表的治理和高风险应用程序或系统的分类可能会导致对 AI 系统的解读和发展产生分歧。此外，AIA 中提出的具体风险评估可能会导致风险分类产生分歧，例如，需要根据 GDPR 的要求对同一 AI 系统的数据进行风险评估。通过更好地协调数字（和基于 AI）系统的风险评估工作，可以实现监管一致性。