XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实例
类别偏见的神经表征在学习过程中自发形成，强调对特定实例的记忆
类别学习，即学习将一组刺激物分类或分组，会在感知中引起类别偏见，使得同一类别中的物品被认为比不同类别中的物品更相似。当学习目标强调每个刺激物的个体化时，类别偏见会在多大程度上发展，以及偏见是否在学习过程中自发出现而不是对任务要求的反应尚不清楚。在这里，我们在编码过程中使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来测试学习过程中单个刺激物神经表征中的类别偏见。人类参与者（男性和女性）遇到面部混合刺激物，这些刺激物具有独特的名字和共同的姓氏，表明其属于同一类别。参与者被要求学习每张脸的全名。神经模式分类和模式相似性分析用于追踪大脑中的类别信息。结果表明，刺激类别可以在许多额叶、顶叶和枕叶区域的编码过程中被解码。此外，来自同一类别的两个刺激在前额叶皮层中的表征比来自不同类别的两个刺激在物理相似性方面更相似。这些发现表明，仅仅存在类别标签就可以在编码过程中自发地偏向神经表征以强调与类别相关的信息，即使在没有明确的分类要求并且与类别无关的信息仍然与任务目标相关的情况下也是如此。
将层次信息纳入多个实例学习，用于使用SCRNA-SEQ数据进行患者表型预测
多个实例学习（MIL）通过单细胞RNA-sequent（SCRNA-SEQ）数据提供了一种结构的方法来预测患者表型预测。但是，现有的MIL方法倾向于忽略SCRNA-Seq数据中固有的层次结构，尤其是细胞的生物组或细胞类型。这种情况可能会导致较高的细胞分裂水平下的次优性能和差的可解释性。为了解决这一差距，我们为基于注意力的MIL框架提供了一种新颖的企业层次信息方法。具体而言，我们的模型在细胞和细胞类型上介绍了基于注意力的聚集机制，因此在整个模型中的信息流程上实施了层次结构。在广泛的实验中，我们提出的方法始终优于现有模型，并在数据约束的情况下证明了鲁棒性。此外，消融测试结果表明，仅将注意力机理赋予细胞类型而不是细胞的注意力会导致性能提高，从而强调合并分层组的好处。通过识别与预测最相关的关键细胞类型，我们表明我们的模型能够捕获生物学上有意义的关联，从而促进生物学发现。
使用机器学习技术和Smote
图7描述了逻辑回归（LOGR）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2086个真实的负面实例，2172个真实的积极实例，255个假阳性实例和152个假阴性实例。图8显示了SVM的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2105个真实的负面实例，2149个真实的积极实例，236个假阳性实例和175个假阴性实例。图9描述了幼稚贝叶斯（NB）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2124个真实的负面实例，2019年真实的积极实例，217个假阳性实例和305个假阴性实例。图10给出了KNN的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了345个真实的负面实例，2321个真实的积极实例，1996年的假积极实例和3个假阴性实例。
政府专家小组针对预防外太空武器竞赛的进一步实践措施
在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识
关于自动武器系统的草稿
在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识
解决自主武器中的偏见
在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识在致命的自主武器系统中的新兴技术方面的政府专家，4-8 3月4日至8日和2024年8月26日至30日，议程项目5进一步考虑并通过共识，一组乐器的要素，不限制其性质，并在其范围内限制其范围的范围，以解决lerthement oferning ofernos的典范，以实例为实例，以实例为实例，以实例为实例，以实例为范围内的武器，以实现自动的范围，以实现自动的自动范围，以实现自动的范围。高缔约方提出的建议以及与致命自治武器系统领域的新兴技术规范和运营框架有关的其他选择，基于该小组的建议和结论，并在法律，军事和技术方面提出专业知识
一种新颖性检测分类方法
新颖性检测技术是一种概念学习方法，其通过识别概念的正实例而不是区分其正实例和负实例来进行。因此，新颖性检测方法需要很少的负训练实例（如果有的话）。本文介绍了一种特殊的新颖性检测分类方法，该方法使用基于 [Gluck & Myers，1993] 海马模型的冗余压缩和非冗余区分技术，海马是大脑中与学习和记忆密切相关的部分。具体而言，这种方法包括训练自动编码器在输出层重建正输入实例，然后使用该自动编码器识别新颖的实例。训练后可以进行分类，因为预计正实例将被准确重建，而负实例则不能。本文的目的是将实现该技术的系统 HIPPO 与 C4.5 和前馈神经网络分类在几个应用上进行比较。
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
夸克：量子应用重构内核
一般来说，首先要实现一个实例，即问题定义参数的容器，如图 2 中的单元格 2 所示。从该实例构建 ConstrainedObjective，它是一个处理实例数据以获取目标函数和约束集合的工厂，参见单元格 3。然后可以将后者自动转换为相应的惩罚目标项，这些惩罚目标项与实际目标函数一起包含在 ObjectiveTerms 中。目标项的加权和形成 Objective，即最终的 Ising/QUBO 问题。上述步骤均在单元格 5 中执行，从使用单元格 4 中定义的参数实例化具体实例开始。
算法配置问题-LIX
•π：由A（电支）无限的实例组成的决策/优化问题。每个实例是问题的输入字符串；在实例数据可用的许多编码中，最常见的是离散/连续值的向量，其中包含实例的最重要属性。在以下内容中，我们假设可以有效地将几个编码彼此转移（即，没有太多信息丢失），我们将π称为编码实例集。 •C A：A的参数配置集，即不同类型的数据数组（布尔，数字，分类），通常由continusus和/或离散/分类值的向量编码。并非所有可能的参数值都可以接受，这是由于有关多个参数的逻辑条件。因此，为简单起见，我们假设C A仅包含可行的算法配置； •A：