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现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
嵌入医学概念的多信息源
摘要。在改善公共医疗保健应用（例如计算机辅助诊断系统）方面，学习医学障碍的低维表示非常重要。现有方法依靠电子健康记录（EHR）作为其唯一的信息来源，并且不利用丰富的外部医学知识，因此它们忽略了医疗概念之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多信息源杂种信息网络（HIN），以建模EHR，同时纳入了外部医学知识，包括ICD-9-CM和网格，以进行丰富的网络架构。我们的模型非常了解EHR的结构以及它所指的医学概念之间的相关性，并学习了语义反射医学概念的嵌入。在例外，我们的模型在各种医疗数据挖掘任务中都优于无监督的基线。
使用无监督的嵌入学习
对静电定义的半导体量子点进行了深入研究，以进行固态量子计算[1-4]。栅极电极旨在分别控制电化学电位和隧道屏障[5，6]。但是，这些设备参数在非单调方面变化，并且并不总是可以通过应用的门电压来预测，从而使设备调整为复杂且耗时的任务。全自动设备调整对于半导体Qubit电路的可扩展性至关重要。调整静电定义的量子点设备可以分为三个阶段。第一个阶段是超粗调节，它包括设置栅极电压，以创建电子或孔的结合潜力。第二阶段（称为粗调）着重于识别和导航量子点设备的不同操作机制。第三阶段，称为精细调整，涉及优化特定的电荷转换集。最近已经实现了第一个调整阶段的完整自动化[7]。使用卷积神经网络证明了自动粗调调谐，以识别双量子点状态[8]并达到任意电荷状态[9]。模板匹配也用于导航到单电子制度[10]。在此阶段，虚拟栅极电极可用于独立控制每个量子点的电化学电位[11，12]。但是，这些方法仅允许优化从执行的测量值估算并依赖校准的设备参数。vae以前关于自动调节的工作重点是通过系统修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值[13，14]。在这里，我们演示了一种自动化方法，用于同时调整多个设备参数，例如隧道速率和点间隧道耦合，而无需参数化所需的测量功能。我们的方法基于变异自动编码器（VAE）。
多任务学习的触觉嵌入
摘要 - 触觉传感在人类的感知和操纵任务中起关键作用，使我们能够直观地理解任务动态并实时适应我们的行动。将这种触觉智能传输到机器人系统将有助于智能代理理解任务约束，并准确地解释他们正在与之交互的对象和自己的操作的动态。尽管由于触觉传感器形式的多样性，操纵任务和学习目标的多样性，虽然将机器人带入这种触觉智能方面已经取得了重大进展，但仍在有效地利用触觉信息。为了应对这一挑战，我们提出了一个统一的触觉嵌入空间，能够预测多种以任务为中心的质量。我们从各种任务中的人类演示中收集触觉数据，并利用此数据来构建一个共享的潜在空间，以进行任务阶段分类，对象动态估计和触觉动态预测。通过实验和消融研究，我们证明了我们共享的触觉潜在空间的有效性，以实现更准确和适应能力的触觉网络，显示出在单任务训练中的提高高达84％。
将人工智能治理和公平性嵌入...
越来越多的金融服务 (FS) 公司正在采用人工智能 (AI) 驱动的解决方案来提高运营效率、获得战略见解并提高客户参与度。然而，采用率一直很低，部分原因是人们担心其复杂性和自学能力，这使得可审计性在高度监管的行业中成为一项挑战。关于金融服务公司如何实施特定于 AI 驱动解决方案的治理和控制的文献有限。AI 审计不能在真空中进行；风险不仅限于算法本身，而是渗透到整个组织。以不公平风险为例，本文将介绍总体治理策略和控制框架，以应对减轻 AI 带来的风险的实际挑战。凭借监管影响和行业用例，该框架将使领导者能够满怀信心地进行创新。
嵌入光纤传感器的复合结构
现代航天器和运载火箭的设计更倾向于降低系统级设计和组装的复杂性。为了在降低这些复杂性的同时保持较高的整体系统性能，使用智能材料和智能结构部件是一种众所周知的做法，目前越来越受到空间系统设计人员的关注。本文讨论了智能空间结构的概念，特别是用于航天器和运载火箭应用的嵌入光纤传感器 (OFS) 的碳纤维复合材料结构。本研究重点介绍了此类油箱的操作要求以及光纤传感器实现的智能功能。对于后者，对光纤布拉格光栅传感器 (FBG) 和基于光频域反射仪 (OFDR) 的分布式光纤传感器 (DOFS) 进行了定量比较，以说明它们的核心性能参数，例如灵敏度、传感范围、动态测量能力和空间分辨率。与传统电子传感器相比，光纤传感器在恶劣环境中的性能和可靠性提高，同时尺寸、质量和功耗降低。嵌入碳纤维结构的光纤传感器已证明其能够提供准确的实时温度测量和监测结构完整性，同时精确检测可能的破裂和故障点，如文献综述中讨论和展示的那样。光纤传感在智能推进剂储罐中的应用可能会扩展到检测流体泄漏，还可以通过温度映射提高推进剂计量的精度，并可用于地面鉴定、飞行前测试以及在轨运行、状况和结构健康监测。本文介绍了一种在复合材料压力容器中嵌入 FOS 的最佳方法，并讨论了光纤传感器的相关放置和定位方法，并结合了一个简化的单组分分析应力-应变传递模型，该模型推导出沿最大主方向（即 σ Max Principal ）的应力分量。这种新方法被认为可用于在复合材料结构（例如航天器中的压力容器和轻质结构）中最佳地使用嵌入式 FOS。人们相信，简化的模型将为有效的数据解释和处理铺平道路，利用航天器上有限的计算资源。
通过标签感知神经嵌入
Learnware范式旨在建立一个众多训练有素的机器学习模型的Learnware Dock系统，使用户能够重用现有的有用模型来完成其任务，而不是从头开始。系统中的每个学习软件都是由其开发操作提交的良好模型，与学习仓库系统生成的规范相关联。规范表征了相应模型的特定，使其能够准确地确定新的任务要求。Existing specifi- cation generation methods are mostly based on the R educed K ernel M ean E mbedding (RKME) technique, which uses the M aximum M ean D iscrepancy (MMD) in the R eproducing K ernel H ilbert S pace (RKHS) to seek a reduced set that char- acterizes the model's capabilities.但是，现有的基于RKME的方法主要利用特征信息来通过假设地面真实标签函数的存在，而留下标签信息，该标签信息能够提供丰富的语义特征，并没有受到影响。此外，生成的规范的质量在很大程度上依赖于内核的选择，这使其无法适应所有真实世界的场景。在本文中，为了克服上述局限性，我们提出了一种名为l ane的新颖规范方法，即l abel- a a a a a a eural e mbedding。在l ane中，使用神经嵌入空间来替换RKHS，有效地规避了内核选择的步骤，从而解决了现有基于RKME的规范方法中内核上的de否。更重要的是，L ane使用标签信息作为附加监督来增强生成过程，从而导致质量的规格。广泛的例证证明了学习软件范式中提出的LANE方法的有效性和优势。
使用带有音频嵌入
摘要 - EEG信号已成功地用于情感检测应用中，可以直接捕获大脑动态并以高时间分辨率反映情绪变化。但是，跨个体模型的广义能力尚未得到彻底发展。其他数据模式的参与，例如用于触发情绪的音频信息，可能是有益的，可以估计视频内容中的内在情绪并解决个体差异问题。在本文中，我们提出了一种新颖的深度情感检测模型，称为脑电图，带有视听嵌入（EEG-ave），用于跨个体情感检测。在这里，EEG信号被利用以识别个性化模式并在情感检测中贡献个人偏好；虽然利用视听信息来估算视频内容中涉及的内在情绪，并提高了情感检测性能的可靠性。为基于EEG的个体偏好预测，开发了多尺度域对抗性神经网络，以探索个人跨个体的共享动态，信息性和域不变的EEG特征。为基于视频的固有情绪估计，采用了基于视听功能的深度视听群集方法，以检查语义音频视觉特征和情感之间的潜在关系。通过嵌入模型，估计的个体偏好和内在情绪都与共同的权重结合在一起，并进一步用于共同有助于跨个体的情感检测。我们对Mahnob-HCI数据库进行了跨个体情感检测实验，以进行模型评估和比较。结果表明，我们提出的EEG-ave模型在剩余的一个个体分离的交叉验证个人独立的评估方案下取得了更好的性能，使用汇总标签的价格为90.21％，价值为90.21％和85.59％，并使用汇总标签，以及使用价值为71.13％和66.47％，用于价值和66.47％。因此，EEG-ave是一个具有良好通用性的有效模型，它使其成为现实应用中跨个体情绪检测的力量工具。
嵌入汽水罐的微卫星
摘要 . 让每个学生都参与实践体验的学习活动被认为是一种有前途的课堂活动，可以激励年轻人接受科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育。CanSat 就是这样一种结合物理、工程和编程的课堂学习活动。在本文中，我们介绍了有关嵌入在标准汽水罐体积和形状中的微卫星的设计和生产的几个结果，该卫星能够执行人造卫星从飞机发射后执行的一些任务。微卫星由一个 Arduino Pro-Micro MCU 组成，它使用 ATmega32u4 MCU、一个 9 DOF（自由度）传感器（包含 3 轴加速度计、3 轴陀螺仪和 3 轴磁力计）、压力和温度传感器、摄像头和收发器模块，以便与地面站通信。关于它、机械和电子子系统的详细信息与实验结果一起呈现。我们的 CanSat 设计与该设备可以测量的属性之间的相关性在 STEM 教育领域可能很有价值。关键词：Arduino 微控制器、CanSat、STEM 教育。