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World File Search System双流
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
人类海马记忆系统的有效连接
基于静息态血氧水平依赖性信号，对人类海马记忆系统的有效连接进行了测量，以揭示连接的方向性和强度，研究者对参与人类连接组计划的 172 名参与者进行了测量。腹侧“什么”海马流涉及颞叶皮质、周嗅皮质和海马旁 TF 皮质以及内嗅皮质。背侧“哪里”海马流将顶叶皮质与后扣带皮层和扣带后皮质以及海马旁 TH 皮质连接起来，后者又投射到与海马体相连的前下托。第三条流涉及眶额皮质和腹内侧前额皮质，与海马体、内嗅皮质和周嗅皮质具有有效连接。与海马体的前向连接通常比后向连接强。因此，独立的“什么”、“哪里”和“奖励”流可以在海马体中汇聚，然后反向投射从那里返回到源头。然而，与简单的双流海马体模型不同，存在与奖励价值相关的第三条流；在到达海马体之前，这些系统之间存在一些交叉连接；海马体与内嗅皮层和前下托之前的处理阶段具有一些有效的连接。这些发现补充了扩散纤维束成像，并为人类海马体记忆系统运作的新概念奠定了基础。
用快速电子梁探测光学叠液基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
光纤基础架构对于处理从军事智能到个人信息的广泛敏感数据至关重要。近年来，这些系统对这些系统的破坏尝试增加，以及未经授权的数据拦截的风险，这对量子计算的进步加剧了[1，2]。光纤特别容易受到窃听攻击的影响，其中未经授权的光耦合技术（例如evaneScent耦合，剪切，V-Grove剪切和微宏弯曲[3，4）可用于拦截数据。监视光电水平是检测窃听攻击的一种方法，但它可能不适用于导致最小或无法检测到的功率水平下降的攻击[5]。比光学功率跟踪更复杂的技术涉及监测接收器的极化状态变化，以使窃听尝试的正常系统变化。早期工作[6]使用分布式光纤传感（DFO）引入了一个系统，该系统可以通过使用已安装的光纤电缆触摸或操纵围栏来检测签名。但是，由于纤维杂质而依赖瑞利和布里鲁因反向散射，使该溶液复合物。此外，需要高速脉冲激光器以基于反向散射脉冲延迟确定漏洞的位置，再加上二氧化双流器以滤除放大的自发噪声的要求，并以其高成本进行贡献。1a）。[7]中的工作研究了不同纤维事件的极化特征，因为在特定时间和频率窗口中极化的序列变化，通过处理Poincar´e球中的极化状态得出（请参阅图通过窃听和有害事件产生的签名是在独特的情节中视觉的，被称为瀑布，使人类安全操作员可以在视觉上区分合法和未经授权的活动。这是一种比[6]的方法更简单，更具成本效益的恶意活动检测方法。然而，由于需要分析瀑布地块的人类专家，因此基于可视化的技术具有有限的适用性和可伸缩性。为了克服现有人类依赖性解决方案的可伸缩性和成本限制，我们引入了一种使用机器学习（ML）算法来分析极化特征的新方法。本文是第一个针对三种电缆类型进行实验收集和分析包含窃听攻击以及其他潜在有害和无害事件的数据集的。我们的方法论是从正常操作条件和无害事件中分析和分析窃听和潜在有害事件的过程，从而允许潜在的大规模光网络部署。提出的方法以92.3％的精度成功地分离了签名。