XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类的
基于对象分类的上肢假肢用户-假肢界面
摘要 — 用户-假肢接口 (UPI) 的复杂性，用于控制和选择主动上肢假肢的不同抓握模式和手势，以及使用肌电图 (EMG) 所带来的问题，以及长时间的训练和适应，都会影响截肢者停止使用该设备。此外，开发成本和具有挑战性的研究使得最终产品对于绝大多数桡骨截肢者来说过于昂贵，并且经常为截肢者提供无法满足其需求的界面。通常，EMG 控制的多抓握假肢将一组肌肉的特定收缩的具有挑战性的检测映射到一种抓握类型，将可能的抓握次数限制为可区分的肌肉收缩次数。为了降低成本并以定制方式促进用户和系统之间的交互，我们提出了一种基于图像和 EMG 对象分类的混合 UPI，与 3D 打印上肢假肢集成，由 Android 开发的智能手机应用程序控制。这种方法可以轻松更新系统，并降低用户所需的认知努力，从而满足功能性和低成本之间的权衡。因此，用户可以通过拍摄要交互的物体的照片来实现无数预定义的抓握类型、手势和动作序列，只需使用四种肌肉收缩来验证和启动建议的交互类型。实验结果表明，假肢在与日常生活物体交互时具有出色的机械性能，控制器和分类器具有很高的准确性和响应能力。
机器学习中统计学习和分类的概念：概述
摘要。统计学习理论是机器学习（ML）的基础基础，这反过来代表了人工智能的骨干，迎来了针对现实世界中挑战的创新解决方案。它的起源可以与统计数据和计算领域相遇的地步链接，从而发展为独特的科学学科。可以通过其基本分支来区分机器学习，包括监督的学习，无监督的学习，半监督学习和强化学习。在此挂毯中，有监督的学习是中心阶段，分为两种基本形式：分类和回归。回归是针对连续结果量身定制的，而分类专门研究分类结果，监督学习的总体目标是增强能够基于输入功能预测类标签的模型。这项评论努力提供了一本关于机器学习的简洁但有见地的参考手册，与统计学习理论（SLT）的挂毯交织在一起，阐明了他们的共生关系。它揭示了分类的基本概念，阐明了统治它的总体原则。这种全景观点旨在为分类提供整体观点，为研究人员，从业人员和爱好者提供有价值的资源，通过引入概念，方法和差异，从而进入机器学习，人工智能和统计的领域，从而增强对分类方法的理解。
信号分类的Grasmmannian歧管自我注意网络
在人工智能社区中，在使用深度学习技术编码序列数据中取得了显着的进步。从未有过，如何有效地从通道维度挖掘有用的信息仍然是一个主要的挑战，因为这些特征具有子序列结构。线性子空间是格拉曼尼亚歧管的基本元素，已被证明是统计代表中的效率流形特征描述符。此外，欧几里得的自我关注机制在捕获数据的长期关系方面已显示出巨大的成功。受这些事实的启发，我们将自我注意力的机械主义扩展到了格拉斯曼尼亚的歧管。我们的框架可以有效地表征格拉曼尼亚歧管中编码的顺序数据的空间波动。在三个基准测试数据集（无人机识别数据集和两个EEG信号分类数据集）上进行了广泛的实验结果，证明了我们方法的优越性，而不是最先进的。可以在https://github.com/chenhu-ml/gdlnet上找到这项工作的代码和支持材料。
GTAW过程中的焊接配置分类的机器学习方法
在本研究中，已经尝试使用机器学习（ML）方法将实验数据（ML）进行分类，以对几种焊接进行分类。在气钨电弧焊接过程（GTAW）过程中，已经开发了ML模型并将其馈送到几个传感器捕获的实验数据中。一方面，焊接参数（电压，电流，电线速度，焊接速度等）用于监视焊接过程中传递的控制能。另一方面，使用与图像处理算法结合的摄像机被用来捕获原位焊接池轮廓。还构建了一个数据库来存储，标签和订购所获得的信息。然后将此数据库用于ML模型的各种培训，验证和预测步骤。然后使用KNN分类算法对焊接配置进行分类，然后分析其效率（准确性，处理时间等）。表明，与ML结合使用的图像处理可以通过提取的特征来训练以预测焊接配置的分类。当前研究的最终观点是实现实时识别和修改焊接操作条件。
对话式人工智能的增量语音识别和分类的综合评估
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大，越来越准确，但数量也越来越多，目前已有多种服务可供选择（例如 Google、IBM 和 Microsoft）。目前，此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行，响应迅速、稳定，并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征（例如不流畅和重叠）具有鲁棒性。在本文中，我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能，这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现，Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统，该系统可以保留不流畅的材料，而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外，还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡，但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。
根据全球基金质量保证政策分类的疟疾药品清单
专家审查小组（ERP）：专家审查小组是由WHO基本药品和药品部门主持的外部技术专家组成的独立技术机构，旨在审查与未经Qualqualififififififice或SRA/WLA的使用相关的FPP相关的潜在风险/福利，或者允许允许其允许全球基金进行裁决。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。 但是，在某些情况下，可以延长建议期。 与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。 有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。但是，在某些情况下，可以延长建议期。与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。
对非编码RNA分类的深度学习方法的比较和基准
我们检验了以下假设：从机器人技术（Active Interonnect（AICON））中的算法MIC信息处理模式可以用作实现人类视力的有用表示。我们为两种视觉幻觉创建了基于AICON的计算模型：形状粘合颜色的后代和通过运动沉默。模型再现了人类中看到的效果，并产生了我们通过人类心理物理实验验证的新颖预测。模型预测与实验结果之间的不一致是通过迭代模型调整解决的。对于形状粘合颜色的后效应，该模型预测和例外证实了对概述形状操作的后效应较弱，并且在感知后的后效应中的个体差异。为了通过运动，该模型预测和实验验证了意外趋势以及个体差异。我们的发现表明了AICON捕获人类视觉信息处理相关方面的能力，包括个人的变异性。它突出了合成学科和生物学科之间新型合作的潜力。关键字：计算建模，vi-sual智能，跨学科，概念，视觉错觉
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
用于图像数据分类的硬件高效量子神经网络评估
摘要：量子计算有望在未来从根本上改变计算机系统。最近，量子计算的一个新研究课题是机器学习的混合量子-经典方法，其中参数化的量子电路（也称为量子神经网络 (QNN)）由经典计算机优化。这种混合方法可以兼具量子计算和经典机器学习方法的优点。在这个早期阶段，了解量子神经网络对不同机器学习任务的新特性至关重要。在本文中，我们将研究用于对图像进行分类的量子神经网络，这些图像是高维空间数据。与以前对低维或标量数据的评估相比，我们将研究实际编码类型、电路深度、偏置项和读出对流行 MNIST 图像数据集的分类性能的影响。通过实验结果获得了关于不同 QNN 学习行为的各种有趣发现。据我们所知，这是第一项考虑图像数据的各种 QNN 方面的工作。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。