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神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
![arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日](/simg/5\504a728d3f527df747c3c63716c58715487243b8.webp)
arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日
摘要。可以通过观察大脑结构和功能连接性中的替代性来检测几种脑部疾病。神经疾病的发现表明，诸如轻度认知障碍（MCI）之类的脑疾病的早期诊断可以预防甚至将其发展为阿尔茨海默氏病（AD）。在这种情况下，最近的研究旨在通过提出在大脑图像上使用的机器学习模型来预测大脑连接的演变。但是，这种方法是昂贵且耗时的。在这里，我们建议将脑连接性用作更有效的替代方案，以通过大脑来依赖时间依赖大脑的诊断，而相反，大型互连图表征了几个大脑区域之间的相互连接方案。我们称我们提出的方法复发性脑图映射器（RBGM），这是一种新型的基于边缘的复发图神经网络，可预测单个基线中脑图的时间依赖性评估轨迹。我们的rbgm包含一组反复的neu-ral网络启发映射器，每个时间点都旨在将地面真相脑图投射到下一个时间点上。我们利用教师强迫方法来提高训练并提高进化的大脑图质量。为了在每个时间点保持预测的脑图及其相应的地面脑图之间的拓扑一致性，我们进一步整合了拓扑损失。我们还使用L 1损失来捕获时间依赖性，并最大程度地减少正规化的连续时间点脑图之间的差异。针对RBGM和最新方法的几种变体的基准表明，我们可以在更有效地预测大脑图演化方面达到相同的准确性，为新颖的图形神经网络体系结构和高度有效的训练方案铺平了道路。我们的RBGM代码可在https://github.com/basiralab/rbgm上找到。
加速基因组分析：持续发展之路的入门指南
摘要 — 基因组分析从根本上始于一个称为读取映射的过程，其中将生物体基因组的测序片段与参考基因组进行比较。读取映射目前是整个基因组分析流程的主要瓶颈，因为最先进的基因组测序技术能够比用于分析基因组的计算技术更快地对基因组进行测序。我们描述了显著提高读取映射性能的持续历程。我们解释了最先进的算法方法和基于硬件的加速方法。算法方法利用基因组的结构以及底层硬件的结构。基于硬件的加速方法利用专门的微架构或各种执行范例（例如，在内存内部或附近处理）。我们最后指出了采用这些硬件加速读取映射器的挑战。
东汉普顿镇计划委员会
说明此表格是站点计划/特殊许可证申请。请注意，以此组合形式要求的某些信息是国家法规要求的（9NYCRR§617.5）。如果确定此应用程序不为II型操作，并且根据SEQRA确定为I类或未公开的操作，则可以请求其他申请信息。对于I型或未列出的操作，EAF部分我将被要求。 申请人应该通过使用NYS DEC EAF映射器来准备一个EAF I部分。 https://gisservices.dec.ny.gov/eafmapper此应用程序必须以墨水及其所有要求完全完成。 请完成每个问题，不要简单地参考地图或计划。 十（10）份副本（原始加9复印件）与下面列出的要求相结合。 注意：本申请涵盖的工作可能不会在批准并颁发建筑许可之前开始。 费用：必须按照以下概述的费用时间表提交，以经过认证的支票，汇票或律师支票的形式支付申请费。 一旦对特定应用程序进行了审查，费用是完全不可退还的。对于I型或未列出的操作，EAF部分我将被要求。申请人应该通过使用NYS DEC EAF映射器来准备一个EAF I部分。https://gisservices.dec.ny.gov/eafmapper此应用程序必须以墨水及其所有要求完全完成。请完成每个问题，不要简单地参考地图或计划。十（10）份副本（原始加9复印件）与下面列出的要求相结合。注意：本申请涵盖的工作可能不会在批准并颁发建筑许可之前开始。费用：必须按照以下概述的费用时间表提交，以经过认证的支票，汇票或律师支票的形式支付申请费。费用是完全不可退还的。
Everdrive N8 Pro
•Cyclone IV FPGA•16MB PSRAM。8MB for PRG and 8MB for CHR • 256K of battery ram (save-ram) for game saves • Real time clock for logging date and time of saves • High quality 6-layers PCB • ARM based 32bit I/O co-processor for SD and USB operations acceleration • Up to 1024 files per folder or unlimited if file sorting disabled • In-game menu.您可以保存游戏或返回系统菜单而无需物理重置•多插槽保存状态。98个用于保存状态的独立插槽•即时ROM加载•用于开发的USB端口•使用OP放大器改进音频混合电路•电池电压监视。电池可以及时替换，如果它运行干燥•范围广泛的映射器•NES2.0支持•作弊功能•用于更改FDS磁盘侧的板上按钮，或致电游戏内菜单•具有扩展音频支持的内置NSF播放器
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
使用同时吸收栅极吸收的最佳量子映射
摘要 - 在实现量子误差校正（QEC）之后，Quantum计算机专注于嘈杂的中间尺度量子（NISQ）应用。与需要QEC的众所周知的量子算法（例如Shor's或Grover的算法）相比，NISQ应用具有不同的结构和属性，可以利用编译。编译的关键步骤是将程序中的Qubits映射到给定量子计算机上的物理Qubit，这已被证明是一个难题。在本文中，我们提出了OLSQ-GA，这是一种最佳的量子映射器，具有同时交换闸门吸收期间的关键特征，我们表明这是NISQ应用程序非常有效的优化技术。与其他最先进的方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一个重要的NISQ应用，OLSQ-GA可将深度降低高达50.0％，将深度降低100％，这转化为55.9％的法律改善。OLSQ-GA的溶液最优性是通过精确的SMT公式实现的。为了获得更好的可伸缩性，我们以初始映射或交替匹配的形式增强了方法，从而使OLSQ-GA加快了272倍的速度，而没有最佳损失。