XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反馈回路
https://eprints.gla.ac.uk/300607/
摘要 — 音乐疗法最近成为一种成功的干预手段，可改善大量神经和情绪障碍患者的预后，且不会产生不良影响。大脑网络以自上而下和自下而上的过程来解释音乐对大脑的影响。特别是，听觉与运动和奖励系统通过预测框架的直接相互作用解释了音乐干预在运动康复中的有效性。在本文中，我们简要概述了当前音乐感知和处理的理论。随后，我们总结了音乐干预在运动、情绪和心血管调节方面的主要证据。我们强调了在临床环境之外和健康个体中改善生活质量和减轻压力的机会。这个相对未开发的领域需要了解如何通过由神经生理反应测量介导的反馈回路来个性化和自动化音乐选择过程以满足个人需求和任务。
通过解决迷宫的增强学习对小鼠的基底神经节进行建模
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知，基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模，因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模，其中鼠标在迷宫中，并且需要找到“一块奶酪”（奖励）。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的，并很好地展示了如何通过增强学习，通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下，将在模拟动作方面抽象出其他相关领域（如感觉皮层和运动皮层）的功能和建模。总体而言，通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
最大限度地发挥信息引擎的力量和速度
信息驱动引擎可纠正热涨落，这是麦克斯韦妖思想实验的现代实现。我们介绍了一种基于重胶体粒子的简单设计，该粒子由光学陷阱捕获并浸入水中。使用精心设计的反馈回路，我们实验性地实现了“信息棘轮”，利用有利的“向上”涨落来举起重物以抵抗重力，无需做外部功即可存储势能。通过利用简单的理论优化棘轮设计以提高性能，我们发现工作存储率和定向运动速度仅受引擎的物理参数限制：粒子的大小、棘轮弹簧的刚度、运动产生的摩擦力以及周围介质的温度。值得注意的是，由于性能会随着观察频率的增加而达到饱和，因此测量过程并不是限制因素。提取的功率和速度至少比以前报告的引擎高一个数量级。
气动弹性运载火箭的晃动观测器设计
本文重点介绍滑模观测器的设计，以估计晃动质量的位置和速度状态。这些状态随后用作姿态控制器的反馈信号。简单的比例微分 (PD) 刚体控制器无法安全地执行姿态命令，否则会遇到稳定性问题，即使在稳定状态下，非零晃动质量位置也会导致旋转角度抖动。通过晃动状态反馈，即使是非最优 PD 控制器也会在有限的执行器活动下表现出平滑的响应。然而，观测器的晃动模型参数的轻微不确定性会对控制器性能产生负面影响，从而增加液体的振幅和振荡行为。需要额外的观测器来估计正确的参数值。更强大的增量非线性动态逆控制器可以改善控制器响应，但需要进一步开发，例如，在反馈回路中加入陷波滤波器。
2011 年 6 月 15 日图书馆档案 - DSpace@MIT
图表目录 图 1-1 Reason 的人为错误瑞士奶酪模型 .............................................................. 13 图 1-2： 重复检查的瑞士奶酪模型 .............................................................................. 14 图 2-1：波音 737 价值流 .............................................................................................. 19 图 3-1：不同检查之间的飞机区域映射示例 ......................................................24 图 3-2：随时间推移的摇晃检查细分 ...................................................................... 26 图 3-3：随时间推移的适航性检查细分 ............................................................. 31 图 3-4：返工文档库存和流程图 ............................................................................. 32 图 3-5：摇晃检查库存和流程图 ............................................................................. 33 图 3-6：适航性和中间检查库存和流程图。 33 图 4-1：记录返工的简化反馈回路....................................................................... 37 图 4-2：高质量与低质量数据示例.............................................................................. 39 图 4-3：记录返工的理想时间图表（由图表面积表示）......................................................................................................................... 39 图 4-4：返工记录时间约束 - 100% 记录，低质量.........................................................................................
量子网络：重置和重用可以是一场游戏......
摘要 — 未来的量子网络中继器主要用来在节点之间创建纠缠，并将这些纠缠提炼到最佳性能水平。在调查期间，我们实施了一种纠缠提炼多通道协议，并在 IBM-Q 环境中进行了测试，结果显示经过多次提炼后结果不断改善。我们实施了两个版本的多通道提炼，即 BBPSSW 和 DEJMPS，重点是通过 IBM 实施的重置和重用功能优化量子位的使用。重置和重用这一新功能可以改变游戏规则，并可以最大限度地减少大规模应用所需的量子位数。我们还发现，虽然目前无法将持续提炼通道的标准作为运行时反馈回路来实现，但可以通过后电路数据分析来研究该过程。我们的结果还表明，仅凭保真度就可能让我们放弃一些基于其他指标（例如纠缠成功率和传输一点数据成功率）显示成功的方法。实验发现，对于这种复杂的多道蒸馏过程，保真度过低。（摘要）
生成的AI革命：9趋势在2025年重塑医疗保健
随着AI的发展，从“快速思考”（提供快速的响应）到“思考缓慢”（理性和故意解决问题）时，影响变得更加深远。在回合中，链接的系统可以分析生物识别数据并提醒临床医生对异常情况，从而使单个提供商能够有效地监控和响应更精确的患者的需求。此演变的特征是AI驱动的平台和代理超越EHR等孤立的系统，以在多种工具上策划临床和操作过程。通过将智能代理嵌入医疗保健工作流程中，临床医生获得了将诸如异常检测，护理计划的产生和放电后随访等任务委托的能力，将AI-EAIG的临床医生转变为部队乘数。这些代理系统不仅优化了患者的相互作用，而且还扩大了临床医生的影响，远远超出了医院的墙壁，最终创建了一个连续的反馈回路，可以改善结果并降低效率低下。
深层生成模型会扩大未来模型中的偏见吗？
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入，因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧，这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据，是否会发生有害的反馈回路，导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型，我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反，我们的发现表明，在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反，观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素，例如图像生成中的伪像（例如，模糊的面孔）或原始数据集中的预先偏见。
对人工智能偏见和公平性的影响
蝴蝶效应这一概念源自混沌理论，强调微小变化如何对复杂系统产生重大且不可预测的影响。在人工智能公平性和偏见的背景下，蝴蝶效应可能源于多种来源，例如算法开发过程中的小偏差或倾斜的数据输入、训练中的鞍点或训练和测试阶段之间数据分布的变化。这些看似微小的改变可能会导致意想不到的、严重的不公平结果，对代表性不足的个人或群体产生不成比例的影响，并延续先前存在的不平等。此外，蝴蝶效应可以放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈回路，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性及其社会影响，彻底检查对算法或输入数据的任何更改是否可能产生意想不到的后果至关重要。在本文中，我们设想了算法和经验策略来检测、量化和减轻人工智能系统中的蝴蝶效应，强调了解决这些挑战以促进公平和确保负责任的人工智能发展的重要性。
机器学习模型的部署监视
收到：2024年9月22日修订：2024年10月25日接受：2024年11月14日发布：2024年11月30日摘要 - 在生产环境中，机器学习模型经常遇到与培训环境有很大不同的数据和操作条件。这些差异导致各种挑战，例如数据漂移，概念漂移，有害的反馈回路，对抗性攻击，模型故障以及可能在现实世界应用中出现的潜在偏见。模型可解释性在这些环境中也至关重要，因为了解模型如何做出决策对于调试，信任建设和减轻任何可能导致不公平结果的无意偏见是必要的。本文深入探讨了这些挑战，提出了处理它们的有效策略。从行业实践和研究见解中汲取了论文，概述了关键解决方案，例如动态再培训，版本控制，对抗性培训，强大的监视和公平感知到的模型评估，以确保持续的模型绩效和股权绩效和股权后剥夺。