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World File Search System可识别性
实施战略举措的建议...
前三次工业革命是机械化、电力和信息技术的结果。如今，物联网和服务引入制造业环境，正在引领第四次工业革命。未来，企业将建立全球网络，以信息物理系统 (CPS) 的形式整合其机械、仓储系统和生产设施。在制造环境中，这些信息物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，它们能够自主交换信息、触发动作并相互独立控制。这有助于从根本上改进涉及制造、工程、材料使用和供应链及生命周期管理的工业流程。已经开始出现的智能工厂采用了一种全新的生产方式。智能产品具有唯一可识别性，可以随时定位，并且了解自己的历史、当前状态以及实现目标状态的替代路线。嵌入式制造系统垂直连接工厂和企业内的业务流程，水平连接分散的价值网络，可实时管理从下订单到出站物流。此外，它们都
生成模型中的一种新型数据生成方法
变化自动编码器（VAE）和其他生成模型被广泛用于人工智能中，以合成新数据。但是，当前的方法依赖于无法捕获数据生成的结构化和新兴本质的欧几里得几何假设和统计近似。本文介绍了收敛融合范式（CFP）理论，这是一个新型的几何框架，通过整合尺寸扩展并伴随定性转换来重新定义数据生成。通过修改潜在的空间几何形状以与新兴高维结构相互作用，CFP理论解决了关键挑战，例如可识别性问题和意想不到的伪影，例如大语言模型（LLMS）中的幻觉。CFP理论基于两个关键的概念假设，这些假设重新定义了生成模型如何在数据和算法之间结构关系。通过CFP理论的角度，我们批判性地检查了现有的度量学习方法。cfp理论通过引入时间转换的度量嵌入和结构收敛机制来提高这一观点
随机模型可以从时间序列数据中更好地推断微生物组相互作用
AU：请确认所有标题级别均正确表示：我们如何才能弄清楚不同微生物在微生物群落中是如何相互作用的？为了结合理论模型和实验数据，我们经常将系统平均动力学的确定性模型与平均数据拟合。然而，在平均过程中，数据中的大量信息会丢失——而确定性模型可能无法很好地表示随机现实。在这里，我们基于实验和模型都是随机的想法开发了一种微生物群落推理方法。从随机模型开始，我们不仅推导出平均值的动力学方程，还推导出微生物丰度更高统计矩的动力学方程。我们使用这些方程来推断最能描述生物实验数据的相互作用参数的分布——从而提高可识别性和精度。推断出的分布使我们能够做出预测，同时也能区分相当确定的参数和现有实验数据无法提供足够信息的参数。与相关方法相比，我们推导出也适用于微生物相对丰度的表达式，使我们能够使用传统的宏基因组数据，并解释了随着时间的推移无法追踪单个宿主而只能追踪复制宿主的情况。
Deterministic manipulation of steering between distant quantum network nodes
摘要：多部分爱因斯坦 - 波多尔斯基 - 罗森（EPR）转向是量子网络中的关键资源。尽管已经观察到了超速原子系统的空间分离区域之间的EPR转向，但安全的量子通信网络需要对遥远量子网络节点进行转向的确定性操纵。在这里，我们提出了一个可行的方案，以确定性地生成，存储和操纵遥远的原子细胞之间的单向EPR转向，通过腔体增强的量子记忆方法。虽然光腔有效地抑制了电磁诱导的透明度的不可避免的噪声，但三个原子细胞通过忠实地存储三种空间分离的纠缠光学模式，在强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态下处于强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态。通过这种方式，原子细胞的强量子相关性确保可以实现一到两个节点EPR转向，并且可以在这些量子节点中坚持储存的EPR转向。此外，可以通过原子细胞的温度来积极操纵可识别性。此方案为单向多部分可检测状态提供了直接参考，该状态可实现不对称的量子网络协议。
具有多方状态分布的量子网络断层扫描
摘要 — 量子信息的脆弱性使得在量子信道传输下完全将量子态与噪声隔离几乎是不可能的。量子网络是由量子处理设备通过量子信道互连而形成的复杂系统。在这种情况下，表征信道如何在传输的量子态中引入噪声至关重要。非幺正量子信道引入的误差分布的精确描述可以为量子纠错协议提供信息，以针对特定误差模型定制操作。此外，通过使用端到端测量监控网络来表征此类误差，端节点可以推断网络链路的状态。在这项工作中，我们通过引入量子网络断层扫描问题来解决量子网络中量子信道的端到端表征问题。该问题的解决方案是使用仅在端节点中执行的测量来估计定义网络中所有量子信道的 Kraus 分解的概率。我们详细研究了任意星形量子网络的情况，这些网络的量子信道由单个 Pauli 算子描述，例如比特翻转量子信道。我们为此类网络提供了多项式样本复杂度的解决方案。我们的解决方案证明预共享纠缠在参数可识别性方面具有估计优势。
人类大脑皮层形状不对称的个性
摘要 大脑皮层不对称存在于不同的门类中，在人类中尤为明显，这对大脑功能和疾病具有重要意义。然而，许多先前的研究混淆了由大小引起的不对称和由形状引起的不对称。在这里，我们介绍了一种新方法，使用三个独立数据集中的磁共振成像数据来表征不同空间频率下整个皮层形状的不对称（与大小无关）。我们发现皮层形状不对称具有高度的个性化和稳健性，类似于皮层指纹，并且比基于大小的描述符（例如皮层厚度和表面积）或脑活动区域间功能耦合的测量值更准确地识别个体。个体可识别性在粗略空间尺度（~37 毫米波长）下最佳，形状不对称显示出与性别和认知的尺度特定关联，但与惯用手无关。虽然单侧半球皮层形状在粗尺度（~65 毫米波长）下表现出显著的遗传性，但形状不对称主要由特定受试者的环境影响决定。因此，粗尺度形状不对称具有高度个性化、性别二态性、与个体认知差异有关，并且主要受随机环境影响驱动。
基于深度多视角特征学习的脑电信号运动想象意图识别
摘要：运动想象意图识别是当前脑机接口研究的热点之一，它可以帮助患有躯体运动障碍的患者传达自己的运动意图。近年来，利用深度学习在运动想象任务识别研究方面取得了突破性进展，但如果忽略与运动想象相关的重要特征，可能导致算法的识别性能下降。该文针对运动想象脑电信号分类任务提出了一种新的深度多视角特征学习方法。为了在脑电信号中获得更具代表性的运动想象特征，根据脑电信号的特点以及不同特征之间的差异，引入一种多视角特征表示，采用不同的特征提取方法分别提取脑电信号的时域、频域、时频域和空域特征，使它们相互配合、相互补充。然后采用基于t分布随机邻域嵌入（t-SNE）改进的深度受限玻尔兹曼机（RBM）网络对脑电信号的多视角特征进行学习，使算法在去除特征冗余的同时兼顾多视角特征序列的全局特性，降低多视角特征的维数，增强特征的可识别性。最后采用支持向量机（SVM）对深度多视角特征进行分类。将所提方法应用于BCI竞赛IV 2a数据集，获得了优异的分类结果。结果表明，深度多视角特征学习方法进一步提高了运动想象任务的分类准确率。
fg-smote：用图神经网络迈向公平的节点分类
图形生成模型由于其在各种应用中的出色表现而越来越多。但是，随着它们的应用的上升，尤其是在高风险的决策情况下 - iOS，对他们的公平性的担忧正在加剧社区内。现有的基于图的生成模型主要集中于合成少数族裔节点，以增强节点分类性能。但是，通过忽略节点生成过程，该策略可能会加剧不同亚组之间的反映差异，从而进一步损害了模型的公平性。此外，现有的过采样方法通过从相应的子组中选择实例来生成样本，从而有可能由于其代表性不足而在这些亚组中过度贴合。此外，它们无法解释亚组之间边缘分布中固有的不平衡，因此在生成图形结构时引入结构偏见。为了应对这些挑战，本文阐明了现有的基于图的采样技术可以扩大现实世界中的偏见，并提出了一种新颖的框架，公平的图形合成少数族裔过度采样技术（FG-Smote），旨在在代表不同的子组方面取得公平的平衡。具体来说，FG-Smote首先从节点repentations中删除子组信息的可识别性。随后，通过从这些亚组中的脱敏节点表示中采样来生成模拟节点的嵌入。最后，采用公平链接预测器来生成图形结构信息。在三个真实图数据集上进行的广泛实验评估表明，FG-Sote在公平性上优于最先进的基线，同时还保持了竞争性的预测性能。
监视引起反馈回路的机器学习算法的性能：因果估计是什么？
在部署了机器学习（ML）的系统后，监视其穿孔对于确保算法随着时间的推移的安全性和有效性很重要。当ML算法与其环境相互作用时，该算法会影响数据生成机制，并在评估其独立性能（称为性能的问题）时成为偏见的主要来源。尽管先前的工作已经显示了如何使用因果推理技术在表现性的情况下验证模型，但在表现性存在下如何监视模型的工作很少。与模型验证的设置不同，在哪些绩效指标上要监视的一致性要小得多。不同的监视标准会影响最终的测试统计量，可识别性所需的假设以及检测速度。当该选择进一步加上使用观察性数据与介入数据的决定时，ML部署团队将面临多种监视选项。这项工作的目的是突出设计监视策略的相对低估的复杂性以及因果推理如何在这些选项之间提供系统选择的系统框架。作为一个激励示例，我们考虑了一种基于ML的风险预测算法，用于预测计划外的再入院。将因果推理和统计过程控制中的工具汇总在一起，我们考虑了六个监视程序（三个候选监测标准和两个数据源），并在模拟研究中调查其操作特征。该案例研究的结果强调了看似简单（且显而易见的）事实，即并非所有的监视系统都是平等的，这对ML监视系统的设计和文档产生了现实世界的影响。
社论：计算神经科学的进展
第 28 届年度计算神经科学会议 CNS ∗ 2019 于 2019 年 7 月 13 日至 17 日在巴塞罗那举行。会议涵盖了各种各样的研究主题，欢迎来自世界各地的参与者，主题演讲包括 Ed Bullmore 教授的“大脑网络、青少年和精神分裂症”，Kenji Doya 教授的“心理模拟的神经回路”，Maria Sanchez-Vives 教授的“一个网络，多种状态：改变大脑皮层的兴奋性”，以及 Ila Fiete 教授的“灵活记忆和导航的神经回路”。本研究主题“计算神经科学进展”包含会议上介绍和讨论的一些前沿计算神经科学研究。与 CNS ∗ 2019 一样，本研究主题中的文章反映了计算神经科学研究的多样性和丰富性，从亚细胞尺度扩展到网络、从生物细节扩展到计算机技术、从计算方法扩展到大脑理论。在亚神经元层面，在“ROOTS：一种生成生物学上真实的皮质轴突的算法及其在电化学建模中的应用”中，Bingham 等人开发了用于构建更精确计算模型的计算方法，扩展了生成方法生成高度分支的皮质轴突末端树突的神经元形态的能力。在类似的领域，在“血清素轴突作为分数布朗运动路径：对区域密度自组织的洞察”中，Janušonis 等人描述了基于反射分数布朗运动的计算模型如何生成稳态分布，以近似于实验观察到的物理脑切片中的血清素纤维分布。 Gontier 和 Pfister 在《二项式突触的可识别性》一文中扩展了模型原理，引入了统计模型在实际中可识别的定义，并将这一概念应用于突触模型。Felton 等人在《评估 Ih 电导对模型锥体神经元中跨频耦合的影响》一文中分析了超极化激活混合阳离子电流 (Ih) 在跨频耦合动态现象中的作用。同样，Mergenthal 等人在《胆碱能调节 CA1 锥体细胞活动的计算模型》中提出了一种锥体细胞计算模型，其中包含前所未有的细节