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发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
重新恢复 - 表示，降低
重新恢复 - 代表，动机和兰兰二重性，从基础科学到消费者技术影响社会的许多进步是基于数学基础研究的。示例包括非欧盟几何（导致一般相对论，然后导致GPS导航）；数字理论（导致公共密钥密码学，然后确保在线商业）；和拓扑（在图像识别和医学诊断中应用）。这个博士网络，恢复：表示，动机和兰兰二重性，将在三个高度活跃的数学领域推进基础研究：表示理论，代数几何和数字理论。具体来说，使用动机领域的最新数学创新是几何表示理论和Langlands计划研究的最前沿。Rebold将建立一个欧洲博士候选人网络，该网络在数学领域的基础研究中表现出色，实现创新的培训格式，并与领先的欧洲量子计算公司建立合作伙伴，以组建一组，准备在学术界和工业界竞争性地职位。
梦想如何组织神经元表示
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表的不满是在开发过程中以无监督的方式获得的，并且在有机体的寿命中不断地成为主要的主要主导。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两种互补学习原则，它们通过虚拟经验的产生来组织表示形式。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与无关因素的不相关因素的不变性与变异因素相关。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
男性表示凝视的经济
男性含义经济是卢斯·艾里加里（Luce Irigaray）给出的一个术语，这意味着男性气质比女性高。这是这种经济的概念，在这种经济中，男性特征优先于女性特征。男孩是从童年时代开始教给他们情绪的正当。哭泣被认为是非常少女。在她的工作中，凝视（1999）埃利夫·沙法克（Elif Shafak）研究了社会向土耳其文化中男女分配的角色。情节不仅展示了角色，还展示了男人和女人应该如何遵守社会设计的身体属性。男人必须坚强，肌肉发达，高个子，而女人必须非常女性化，美丽而瘦。在埃利夫·沙法克（Elif Shafak）的凝视中，叙述者是一位胖女人，是镜头，尽管她们坚持社会期望，但Shafak探索了全球妇女所经历的普遍不满。作者强调必须根据个人福祉和平等主义原则重新评估性别角色的必要性。关键字：男性象征经济，父权制，代理，绩效，权力，性别驱使介绍“男性象征经济”是一个概念，它简洁地指的是一种文化和社会体系，在该文化和社会体系中，男性气质和男性特征比女性气质和女性trait被高估了。从理论上讲，侵略，力量和自信等男性特征的价值高于女性特征，例如同情心和养育性质。luce irigaray通过暴露男性的结构来扩大女权主义批评的范围。这可能导致一个社会和文化，在这种社会和文化中，竞争和统治得到了回报，同时建立和合作被贬低；同时，它让位于社会上的性别中的敌意。在“男性表示经济”一词中，“表示”表示通过包括语言在内的所有文化符号来构建和传达含义的方式。语言，媒体，娱乐业和其他文化机构加强了传统的性别角色和等级制度，从理论上讲，这一切都被视为男性的经济。批评者认为，男性经济的迹象对男人和女人都有危险，两性性别的广泛行为和特征的可接受性受到限制。这些批评家表明，文化的公平性和包容性需要挑战这些传统的性别规范，并促进更广泛的行为和观点。法国女权主义哲学家卢斯·艾里加莱（Luce Irigaray）首次介绍了“男性象征经济”一词，以描述语言，文化和社会围绕男性以男性为中心的规范和父权制价值观的方式，这些方式特权男性气质和贬值女性气质。在她的两篇文章中：“任何主题的理论始终是由男性化的”和“ La Mysterique”在《其他女性的概念》（1974年）中，Irigaray揭示了西方的语言文化和流行媒体图像中的中为中心的理论。该系统通常与父权制以及妇女和女性观点的边缘化有关，她提出妇女的性差异化是对男性经济的抵制。她认为，阳刚的经济含义是基于反对派的语言二元，在这种反对的语言二元上，诸如逻辑，客观性和理性之类的男性行为特征在于直觉，主观性和情感等女性特征上。这种二元反对系统不仅影响着我们的理解和使用语言，而且还塑造了我们的社会和文化实践和机构。Irigaray认为，这种价值体系使妇女和其他边缘化群体边缘化，使妇女和其他边缘化群体边缘化。她呼吁建立一种新的语言和文化，以认识并重视人类经验和表达的多样性，并挑战主导地位。在女权主义理论中，这个概念还描述了父权制规范和价值观的语言和话语的方式。卢斯·艾里加里（Luce Irigaray）争辩说，所有意义的对象（例如太阳或上帝）通常用男性性别标记，而不太重要的物体是女性化的，因此很明显，语言影响社会。她的立场指控通过语言合同将妇女与对方的主题联系起来的传统。她提出，女性可以在男性主观性中吸收，而妇女的单独主题不存在。她的强烈论点针对西方理论中的性别之间的语言差异，实际上是没有真正的性别差异。irigaray通过语言，女性气质和性别的定义，性别差异以及所有这些历史上被压迫的妇女分析了妇女从文化中排除。目前，从企业界的性别薪酬差距到低估了国内领域的妇女劳动力，它可以以多种方式表现出来。此问题有问题贡献
LED 驱动控制专用电路TM1640
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信，在输入数据时当CLK 是高电平时，DIN 上的信号必须 保持不变；只有CLK 上的时钟信号为低电平时，DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时，DIN 由高变低；结束条件是CLK 为高时，DIN 由低电平变为高 电平。
在电力系统建模中表示电动汽车——聚合车辆表示与个人驾驶概况
摘要：本研究描述、应用和比较了三种不同的方法，将电动汽车 (EV) 整合到成本最小化的电力系统投资模型和调度模型中。这些方法包括聚合车辆表示和乘用电动汽车的个人驾驶概况。瑞典随机选择的 426 辆汽车的驾驶模式分别在 30 到 73 天之间记录，并用作个人驾驶概况的电力系统模型的输入。主要结论是，对于大多数建模场景，聚合车辆表示与包含个人驾驶概况时的结果相似。然而，本研究还得出结论，在以下情况下，在电力系统优化模型中表示个人驾驶概况的异质性非常重要：(i) 充电基础设施仅限于电力系统中太阳能和风能占比较高的地区的家庭位置，以及 (ii) 在解决特殊研究问题（例如车辆到电网 (V2G) 对电池健康状况的影响）时。如果充电基础设施仅限于家庭位置，则聚合车辆表示将高估 V2G 潜力，从而导致可变可再生电力发电的份额更高（高达 10 个百分点），并低估短期和长期存储技术的投资。
结合多视角信息增强多模态 MRI 数据的特征表示，实现 MCI 分类
轻度认知障碍 (MCI) 是阿尔茨海默病的早期阶段，与大脑结构和功能变化有关，其分类仍然是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，通过结合多种结构和功能特征（例如灰质体积和聚类系数）有望提高 MCI 分类的性能。然而，提取哪些特征以及如何组合多种特征来提高 MCI 分类的性能一直是一个具有挑战性的问题。为了解决这些问题，在本研究中，我们提出了一种新方法，通过结合多视图信息来增强多模态 MRI 数据的特征表示，以提高 MCI 分类的性能。首先，我们基于自动解剖标记 (AAL) 图谱从每个受试者的 T1w MRI 和 rs-fMRI 数据中提取每个皮质大脑区域的两个结构特征（包括灰质体积和皮质厚度）和两个功能特征（包括聚类系数和最短路径长度）。然后，为了获得更有助于区分 MCI 受试者的特征，提出了一种改进的多任务特征选择方法，即 MTFS-gLASSO-TTR。最后，采用多核学习算法将多个特征组合起来执行 MCI 分类任务。我们针对来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库的 315 名受试者（包括 105 名 LMCI 受试者、105 名 EMCI 受试者和 105 名 NC）评估了我们提出的 MCI 分类方法，这些受试者的 T1w MRI 和 rs-fMRI 数据均来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库。实验结果表明，我们提出的方法对 LMCI/NC 分类的准确率为 88.5%，受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 为 0.897，对 EMCI/NC 分类的准确率为 82.7%，AUC 为 0.832，对 LMCI/EMCI 分类的准确率为 79.6%，AUC 为 0.803。此外，通过比较，我们提出的方法在 MCI 分类中的准确率和 AUC 值优于一些现有的最先进方法。总的来说，我们提出的 MCI 分类方法是有效的，并且有望在临床实践中用于 MCI 的自动诊断。
学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。