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World File Search System分布密度
基于IMF的MF和HS能量特征F5的能量信息，以及使用HHT
摘要：本研究的目的是以边际频率（MF）和Hilbert Spectrum（HS）的形式提取能量特征分布，以固有模式函数（IMF）域（基于基于Hilbert – Huang huang thime）的实际运动（AM）基于移动（AM）基于运动（AM）的（AM）基于运动图像（MI）的电脑（EEG）信号（HILBERT-HUANG TEMISTIC）（HHT）的频率（HHT）。因此，探索了Delta（0.5-4 Hz）节奏中的F5和F6 EEG信号TF能量特征分布。我们提出了基于IMF的功能（RF）基于IMFRFERDD（IMFRF能量验证的分布密度），IMFRFMFERDD（IMFRF MF能量验证的分布密度）和IMFRFHSERDD（IMFRF HS Enperion Refere for Speption MIM MIM MIM MIM MIME）的参数and HHH HH HH HH HH三角洲节奏的信号。AM和MI任务涉及同时开放的第一个和脚，以及同时关闭的第一和脚。提取八个样本（总计32个），持续时间为1000毫秒，以分析f5am，f5MI，f6am和f6mi EEG信号，这些信号分解为五个IMF和一个RF。IMF4的最大IMFRFERDD值分别为F5AM，F5MI，F6 AM和F6MI的3.70、3.43、3.65和3.69。在增量节奏中，IMF4的最大IMFRFMFERDD值分别为21.50、20.15、21.02和17.30，分别为F5AM，F5MI，F5MI，F6AM和F6MI。此外，IMF4的最高平均IMFRFHSERDD值为39,21、39.14、36.29和33.06，时间间隔为500-600、800-900、800-900、800-900，以及F5am，f5am，f5mi，f5mi，f6am和f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，fymi，f6mi，f6mi，flymi，f6m和f6mi，f6m和f6mi，500–600 ms。这项研究的结果，促进我们对F5MM，F5MI，F6MM和F6MI的有意义的特征信息的理解，从而使基于MI的大脑计算机界面辅助设备为残疾人设计。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
从量子数据中学习的理论框架
摘要 — 几十年来，传统的源和信道编码信息理论在学习和有效提取数据信息方面取得了进展。我们建议更进一步，为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而，在为这种概括奠定基础的过程中，有几个障碍。首先，必须用希尔伯特空间上的密度算子代替经典数据。因此，与状态断层扫描等问题不同，我们的样本是独立同分布密度算子。第二个挑战更加深刻，因为我们必须认识到，我们与量子态的唯一相互作用是通过测量，由于不可克隆量子假设，测量后会丢失信息。考虑到这一点，我们提出了众所周知的可能近似正确 (PAC) 框架的量子对应物。基于此，我们提出了一种类似于经验风险最小化 (ERM) 算法的量子算法，用于学习测量假设类。然后，我们建立了量子样本复杂度量子概念类的上限。
航空的实时合作轨迹计划 -
空中系统系统的抽象合作轨迹计划是一个基本且具有挑战性的问题，旨在利用航空信息来协助地面任务。现有方法通常遭受次优轨迹或计算负担。在本文中，我们讨论了空中系统的合作轨迹计划，在该系统中，无人接地车辆（UGV）在无人驾驶汽车（UAV）的协助下实时计划其当地轨迹。首先，UAV使用非线性模型预测控制（NMPC）生成指导轨迹，该模型将障碍物分布密度视为反映多个障碍对UGV的耦合效果的因素，从而避免了局部最小值问题并改善了计划轨迹的可行性。其次，采用基于空空间的行为控制（NSBC）框架将指导轨迹合并到UGV自己计划的任务中。最后，为UGV开发了一个事件触发任务主管，以决定所有任务的优先级，这降低了传统基于规则的任务主管带来的任务优先级的切换频率。模拟和实验结果都表明，就轨迹误差，在线计算时间和任务执行的成功率而言，所提出的方法具有出色的轨迹计划性能。
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，