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World File Search System分层
分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。
分层指数家庭能量中的神经抽样...
贝叶斯大脑理论表明，大脑采用生成模型来阐明外部世界。基于抽样的视角认为，大脑通过随机神经元反应的样品渗透后验分布。此外，大脑不断更新其生成模型，以接近外部世界的真实分布。在这项研究中，我们介绍了基于元素的基于户主的基于能量的（HEE）模型，该模型捕获了推理和学习的动力学。在HEE模型中，我们将分区函数分解为各个层，并利用较短时间常数的一组神经元来采样分解归一化项的梯度。这使我们的模型可以估计分区函数并同时执行推理，从而规避传统基于能量的模型（EBM）中遇到的负相位。因此，学习过程在时间和空间上都是本地化的，模型易于收敛。为了匹配大脑的快速计算，我们证明了神经适应性可以用作动量术语，从而显着加速了推理过程。在自然图像数据集上，我们的模型表现出类似于在生物视觉系统中观察到的表示。此外，对于机器学习社区，我们的模型可以通过关节或边际生成产生观察。我们表明，边际发电的表现优于联合产生，并且与其他EBM的表现达到了绩效。
在分层大气中与瑞利散射的极化光的数值模拟
摘要。辐射传递方程是在大气温度温度上的温室气体效应的建模的核心和模拟的核心。为了处理云的逼真散射，我们需要处理极化并与向量辐射式跨方程式一起工作。在本文中，我们提出了一种基于积分数量和一种迭代方法的公式，该方法的收敛性和单音性被证明是雷利（Rayleigh）散射和极化的散射，即具有2个偏差方程的非线性系统，该方程与2个变量，an- gle and gle and glete and-Gle and flasile coulial coupl and频繁及其频繁的等方程式，并具有频繁的方程式。 ture。的存在和解决方案的唯一性被证明，并使用从卫星测量中获取的参数给出了现实的数值模拟。
MRC 分层医学研究开发、设计和分析框架
作者：David Crosby 1、Patrick Bossuyt 2、Peter Brocklehurst 3、Chris Chamberlain 4、Caroline Dive 5、Chris Holmes 6、John Isaacs 7、Richard Kennedy 8、Fiona Matthews 7,9、Mahesh Parmar 3,10、Jonathan Pearce 1、David Westhead 11、John Whittaker 12,13、Stephen Holgate 14。1 医学研究委员会总部；2 阿姆斯特丹学术医学中心；3 伦敦大学学院；4 UCB；5 曼彻斯特大学；6 牛津大学；7 纽卡斯尔大学；8 贝尔法斯特女王大学；9 MRC 生物统计学部；10 MRC 临床试验部；11 利兹大学；12 葛兰素史克； 13 伦敦卫生与热带医学院，14 南安普顿大学 本框架由作者根据 2015 年 7 月 9 日至 10 日在英国阿斯科特 Sunninghill 举行的医学研究委员会 (MRC) 分层医学方法论 (M4SM) 研讨会上的演讲和讨论制定，该研讨会由 MRC 资助。本框架的作者是 M4SM 指导小组，由 Stephen Holgate 教授担任主席。所有研讨会与会者都接受了本框架制定方面的咨询，并在附件 2 中列出。其他专家在起草过程中提供了有益的意见，如附件 3 所列。
两次尺度微电网的分层协调与供求无水平
摘要 - 本文重点介绍了自动微电网（AMG）的能源管理问题，其中内部需求可能会超过可再生能源（RESS）和电池储能系统（BESS）提供的内部电源。为了获得不匹配的需求响应和能源供应的平衡，提出了三个级别的分层坐标策略。最高级别负责分销网络运营商（DNO）和AMG之间的能源协调。DNO将从/到在缓慢采样期间具有剩余能量的AMG购买/出售能源。中等水平着重于每个单独的AMG的局部平衡，该平衡优化了与最高水平相同的采样周期的聚合器的BESS的充电/放电能量和调度。在供需不平衡的情况下，根据中等水平的优化结果，底层将做出减少载荷决策，该结果已更新快速降低速率。此外，还采用了两次尺度优化方案来减少由RES运行和弹性负载的随机性引起的双向扰动的影响，并且有效地解决了不同的时间尺度能量计划。仿真结果显示了所提出的方法的有效性。
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
主要PCI后STEMI的新型风险分层模型
背景：在ST段抬高心肌梗死（STEMI）中，通过经皮冠状动脉介入干预（PCI）恢复TIMI 3流量（PCI），视觉上定义的微血管障碍物（MVO）被证明是预后不良的预测指标，但不是理想的风险层层次层次化方法。我们打算引入深度神经网络（DNN）辅助心肌对比度超声心动图（MCE）定量分析，并提出更好的风险地层模型。方法：包括至少6个月随访的成功原代PCI的194例STEMI患者。MCE。主要的不良心血管事件（MACE）被定义为心脏死亡，充血性心力衰竭，再染色，中风和复发性心绞痛。灌注参数源自基于DNN的心肌分割框架。视觉微血管灌注（MVP）定性分析的三种模式：正常，延迟和MVO。临床标记和成像特征，包括全球纵向菌株（GL）。构建了一种风险计算器，并通过自举重采样验证。结果：处理7,403 MCE帧的时间成本为773 s。对于观察者和观察者间变异性，微血管血流（MBF）的相关系数为0.99至0.97。38例患者在6个月的随访中遇到了MACE。 我们提出了一个基于MBF [HR：0.93（0.91 - 0.95）]的风险预测模型[HR：0.80（0.73 - 0.88）]。 Kaplan-Meier曲线表明，提出的风险预测模型允许更好的风险地层。38例患者在6个月的随访中遇到了MACE。我们提出了一个基于MBF [HR：0.93（0.91 - 0.95）]的风险预测模型[HR：0.80（0.73 - 0.88）]。Kaplan-Meier曲线表明，提出的风险预测模型允许更好的风险地层。在40％的最佳风险阈值下，AUC为0.95（灵敏度：0.84，特定城市：0.94），优于Visual MVP方法（AUC：0.70，灵敏度：0.89，Speciifity：0.40，0.40，IDI：IDI：-0.49）。结论：与视觉定性分析相比，PCI后，MBF + GLS模型允许STEMI的更准确的风险地层。DNN辅助MCE定量分析是评估微血管灌注的客观，有效且可重复的方法。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
深入的强化学习与对话生成的分层探索
摘要传统上，近似动态编程用于对话产生，通过行动采样来改进贪婪的政策，因为自然语言动作空间很大。然而，由于具有高动作值的合格响应的稀疏性，这种做法效率低下，这会导致随机抽样持续的较弱的改善。本文介绍了理论分析和实验，揭示了对话策略的性能与采样大小正相关。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的双重粒度Q-功能，该功能探讨了干预采样过程的最有希望的响应类别。我们的方法根据粒状层次结构提取行动，从而在较少的政策迭代中实现了最佳效果。此外，我们使用离线RL，并从旨在捕捉人类互动中情感细微差别的多种奖励功能中学习。实证研究表明，我们的算法在自动指标和人类评估之间优于基准。进一步的测试表明，我们的算法既具有解释性又具有可控性，并且产生了具有更高预期奖励的响应。