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MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。
可靠性框图 (RBD) 分析是一种方法论
分析允许将组件分组到子图中，以便进行有组织的图表管理。子图通常是一组组件，组成主系统下的单个子系统。例如，如果您正在分析汽车，您可以设置子图来模拟发动机、转向组件、制动系统等。子图可以拥有自己的 RBD，并在其父图中由单个块表示。这样，子图通过提供更紧凑的整体系统视觉视图来帮助管理、组织和维护您的 RBD。子图对于更有效地表示复杂图表特别有用。
基于神经网络的逆模型
图5。（a）在训练数据下推断a。该模型在图。1a和训练有素的NNFM对线路左侧的数据的预测如下所示。nmae = 0.162。（b）推断上述训练数据。nmae = 0.112。（c）在训练数据下方外推s。nmae = 0.057。（d）在训练数据上方推断s。nmae = 0.027。在每个图中，从图中所示的参数范围的每个边缘删除了10％的数据1a，被排除在培训集外。NNFM经过剩余90％数据的训练。每个点的颜色表示SDD，如图3
科学家开发出可调节的有机活性神经探针，可实现近传感器信号处理
(a) 麻醉期间捕获的高分辨率电生理记录和癫痫发作期间在较长时间间隔内捕获的病理记录。(b) 图表说明了传感器在大鼠大脑的横截面视图中的放置位置，作为模型。(c) 与使用电极收集的信号 (蓝色) 相比，从放大传感器 (红色) 获得的信号表现出更高的信号分辨率和幅度。此外，与植入电极 (黑色) 记录的信号相比，放大传感器成功检测到癫痫发作期间明显的 5-10 Hz 振荡信号，这在时频频谱图中很明显。图片来源：POSTECH
人类connectome中的频繁完整子图
虽然仍然无法描述人脑的神经元水平连接，但我们可以通过应用基于分解-MRI的技术来用数百个顶点绘制人类连接组。在这些图中，节点对应于大脑的解剖学上鉴定的灰质区域，而边缘对应于轴突纤维，将这些区域连接起来。在我们以前的贡献中，我们描述了人类连接组的众多图形理论现象。在这里，我们绘制了人脑网络的频繁完整子图：在这些子图中，每对顶点都与边缘结合。我们还检查结果中的性别差异。频率子图的映射在图表中给出了可靠的子结构：如果图80％中存在子图，那么很可能是测量或数据处理工作流的伪像。我们在这里列出了413名受试者（238名女性和175名男性）的人类胸罩的频繁完整子图，每个人具有463个节点，其频率阈值为80％，并识别812个完整的子图，在男性和224个完整的子图中更频繁，在女性连接体中更频繁。