XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弱信号
NeuroLink：利用形态学学习弥补神经成像中的弱信号
摘要。由于神经元结构的复杂性和某些区域的极弱信号，从大规模光学显微镜图像中重建神经元是一项具有挑战性的任务。传统的分割模型建立在 vanilla 卷积和体素损失的基础上，难以在稀疏的体积数据中建模长距离关系。因此，特征空间中的弱信号与噪声混合，导致分割中断和神经元追踪结果过早终止。为了解决这个问题，我们提出了 NeuroLink，为网络添加连续性约束，并利用多任务学习方法隐式地模拟神经元形态。具体来说，我们引入了动态蛇形卷积来提取神经元稀疏管状结构的更有效特征，并提出了一种易于实现的基于形态的损失函数来惩罚不连续的预测。此外，我们指导网络利用神经元的形态信息来预测神经元的方向和距离变换图。我们的方法在低对比度斑马鱼数据集和公开可用的 BigNeuron 数据集上实现了更高的召回率和准确率。我们的代码可以在https://github.com/Qingjia0226/NeuroLink上找到。
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
未来事件：影响的弱信号和不确定因素……
未来事件：影响国家发展的弱信号和外卡 Giofianni Diglio Peirano Torriani Ceplan 董事会主席 国家战略规划中心 Luis Enrique de la Flor Saenz Ceplan 执行董事 Jordy Vilayil Vílchez Astucuri 国家预测和战略研究主任 技术团队：Evelin Quispe Giron、Yiem Aurora Ataucusi Ataucusi、Hans Stehli Torrecilla 和 Angie Betsi Ayzanoa Alca。编辑：国家战略规划中心 Av. Canaval y Moreyra 480，21 楼 San Isidro，秘鲁利马 (51-1) 211-7800 webmaster@ceplan.gob.pe www.ceplan.gob.pe @All rights reserved 2023 年 11 月
用于机器学习的变异量子电路。检测弱信号的应用
摘要：量子计算是许多计算应用程序的新范式。本研究介绍了目前可用于物理实施量子和量子门的技术，建立了其主要优势和缺点，以及用于编程和实施量子电路的可用框架。量子计算的主要应用之一是开发机器学习的新算法。在本研究中，描述了基于支持向量机（SVM）的量子电路的实现，以解决分类问题。该电路是专门为当前可用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机设计的。作为一个实验，基于超导量子的实体计算机对电路进行了测试，以检测未来弱信号的应用。弱信号是初期变化的指标，它将带来未来的影响。即使对于专家来说，这些事件的检测也很复杂，因为现在预测这种影响还为时过早。通过实验获得的数据显示出令人鼓舞的结果，但也证实了仍需要进行技术发展的数据以充分利用量子计算。
用于机器学习的变异量子电路。检测弱信号的应用
摘要：量子计算是许多计算应用程序的新范式。本研究介绍了目前可用于物理实施量子和量子门的技术，建立了其主要优势和缺点，以及用于编程和实施量子电路的可用框架。量子计算的主要应用之一是开发机器学习的新算法。在本研究中，描述了基于支持向量机（SVM）的量子电路的实现，以解决分类问题。该电路是专门为当前可用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机设计的。作为一个实验，基于超导量子的实体计算机对电路进行了测试，以检测未来弱信号的应用。弱信号是初期变化的指标，它将带来未来的影响。即使对于专家来说，这些事件的检测也很复杂，因为现在预测这种影响还为时过早。通过实验获得的数据显示出令人鼓舞的结果，但也证实了仍需要进行技术发展的数据以充分利用量子计算。
使用结构性主题建模和弱信号概念
摘要：详细研究与可再生能源有关的学术研究主题的分布是结构化的，以及哪些主题将来可能会受到新的关注，以便科学家为发展可再生能源的发展做出贡献。这项研究使用先进的概率主题建模来通过使用2010 - 2019年的学术摘要来统计地检查可再生能源主题的时间变化，并从未来符号（例如弱信号）的角度探讨主题的属性。在强大的信号中，将最佳的可再生能源整合到电网中的方法非常关注。在弱信号中，对氢，超级电容器和压缩空气储能等大容量存储系统的兴趣显示出很高的增加速度。在不张开但知名的信号中，已经包括了全面的主题，例如可再生能源潜力，障碍和政策。这项研究的方法不仅适用于可再生能源，而且适用于其他受试者。