XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System从弱
用于机器学习的变异量子电路。检测弱信号的应用
摘要：量子计算是许多计算应用程序的新范式。本研究介绍了目前可用于物理实施量子和量子门的技术，建立了其主要优势和缺点，以及用于编程和实施量子电路的可用框架。量子计算的主要应用之一是开发机器学习的新算法。在本研究中，描述了基于支持向量机（SVM）的量子电路的实现，以解决分类问题。该电路是专门为当前可用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机设计的。作为一个实验，基于超导量子的实体计算机对电路进行了测试，以检测未来弱信号的应用。弱信号是初期变化的指标，它将带来未来的影响。即使对于专家来说，这些事件的检测也很复杂，因为现在预测这种影响还为时过早。通过实验获得的数据显示出令人鼓舞的结果，但也证实了仍需要进行技术发展的数据以充分利用量子计算。
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
弱排放会计会破坏氢在全球脱碳中的作用
在我们的第一种情况下（图1），我们计算了美国墨西哥湾沿岸产生的蓝色氢的排放强度，并以氨向荷兰出口。图表1表明，根据3.38 kgco 2 Eq/kgh 2（附录A和B）的设定阈值，使用保守的假设，在欧盟中，来自欧洲墨西哥湾沿岸的出口产品不会以生命周期为基础，在欧盟的生命周期基础上符合资格，并使用保守的假设，用于上游甲烷泄漏，2 Zere甲烷泄漏，2 Zere-carbon运输率和85％的捕获率和85％的水分生产。准确地考虑上游甲烷泄漏值通常被低估了，尤其是在使用国家平均值时会增加生命周期排放强度值（图1和附录C中的C1）。同样，即使在氢生产节点处有100％的捕获率，蓝色氢在欧盟中也不有资格，因为在现实世界应用中所见（附录C中的表图C2），欧盟的较低碳的捕获率可能远低于85％。
基于 SAM 的伪标记和多尺度特征分组的弱监督隐藏对象分割
弱监督隐藏物体分割 (WSCOS) 旨在使用稀疏注释的数据进行模型训练，以分割与周围环境良好融合的物体。这仍然是一项具有挑战性的任务，因为 (1) 由于内在相似性，很难将隐藏物体与背景区分开来，以及 (2) 稀疏注释的训练数据仅为模型学习提供弱监督。在本文中，我们提出了一种新的 WSCOS 方法来应对这两个挑战。为了解决内在相似性挑战，我们设计了一个多尺度特征分组模块，该模块首先按不同粒度对特征进行分组，然后聚合这些分组结果。通过将相似的特征分组在一起，它可以促进分割的一致性，从而有助于获得单个和多个物体图像的完整分割结果。对于弱监督挑战，我们利用最近提出的视觉基础模型“分割任何物体模型 (SAM)”，并使用提供的稀疏注释作为提示来生成分割蒙版，用于训练模型。为了减轻低质量分割蒙版的影响，我们进一步提出了一系列策略，包括多增强结果集成、基于熵的像素级加权和基于熵的图像级选择。这些策略有助于提供更可靠的监督来训练分割模型。我们在各种 WSCOS 任务上验证了我们方法的有效性，实验表明我们的方法在这些任务上实现了最先进的性能。代码将在 https://github.com/ChunmingHe/WS-SAM 上提供。
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
基于弱缩放指数和对神经科学中MEG录音的应用多型分析
背景：多环芳烃（PAHS）具有环境和公共卫生的关注，并导致皮肤不良属性，例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是，关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用，我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中，来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平，其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果：皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件（痤疮和头皮屑）有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品（n = 32）的PAH的个体的样本（n = 32）进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联，具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论：这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
在锂金属电池快速充电期间的故障过程，具有弱溶性荧光电解质
摘要：在改善锂金属（LI）库仑效率的虽然是电解质设计的重点，但高电流下的性能较少，但与实际应用相关。在这里，我们使用三种类型的弱溶解荧光电解质来评估电荷率依赖性循环稳定性。尽管在低电流密度下的所有三个电解质中都实现了良好的循环寿命，但它们均表现出在各种阈值电流密度（2至5.2 mA cm -2之间）的柔软短路行为。我们将电流依赖性电极形态归因于LI生长和残留的固体电解质界面（RSEI）生长过程。在早期周期中，Li形态指导了RSEI结构的形成。在后来的周期中，RSEI结构部分影响了LI的生长。在低电流密度下，RSEI不均匀，具有较大的空隙，可用于随后的大量锂生长。在高电流密度下，RSEI变得更加致密，这加剧了通过RSEI的高表面/体积比率的生长。在三个弱溶剂荧光电解质中，观察到离子电导率较低的电解质在较少的周期内和较低的电荷电流密度下短。我们的工作表明，电解质中的快速离子传输可能是高能密度锂金属电池> 1c充电的稳定操作的理想特征。■简介
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。