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机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
doi：10.29026/oes.2023.220023深度学习辅助变异性希尔伯特定量阶段成像
我们提出了一个针对相对低载体频率全息图的高准确伪像的单帧数字全息相位解调方案 - 深度学习辅助变异性希尔伯特·希尔伯特定量相成像（DL-VHQPI）。该方法将传统的深神经网络纳入完整的物理模型，利用残留补偿的想法可靠，可靠地恢复测试对象的定量相信息。它可以在略有非轴数数字全息系统下显着拟合频谱重叠引起的相伪影。与常规的端到端网络（无物理模型）相比，所提出的方法可以在维护成像质量和模型概括的同时减少数据集大小。DL-VHQPI通过Numerical Simulation进行定量研究。活细胞实验旨在证明该方法在生物学研究中的实用性。深度学习辅助物理模型的拟议思想可能扩展到各种计算成像技术。
一项关于自动库存跟踪系统的调查
摘要 - 在维护大型产品或基于商品的设施方面，最耗时的跟踪和监视是最耗时的任务之一。使用计算机视觉技术跟踪这些设施中的库存具有很大的潜力，因为它试图最大程度地减少体力劳动，执行时间并确保工作设施的安全性。存在数量的解决方案，这些解决方案使用最先进的计算机视觉方法和其他技术来跟踪不同仓库中的库存，因为大型仓库中的每个人造场景彼此不同。另外，仍然没有概述一种适用于所有类别仓库类别的完全概括的方法。在本文中，我们调查了库存跟踪领域应用的计算机视觉技术。在进行测量时，需要进行结构化的文档，以比较自动库存跟踪中的功能和不同技术。这项工作将为未来的开发人员提供与该主题相关的所有挑战，并希望他们指导他们找到一种基于计算机视觉的基于计算机视觉的解决方案，以进行自动库存跟踪。
AAAI-24安全，健壮和负责的AI（SRRAI）
神经封闭证书Alireza Nadali； Vishnu Murali; Ashutosh Trivedi； MDPS Mateo Perez中的LTL和Omega-grounder目标的Majid Zamani学习算法；法比奥·索恩齐（Fabio Somenzi）； Ashutosh Trivedi朝着K-Means聚集Stanley Simoes的更公平的质心； deepak p; Muiris MacCarthaigh的稳定性分析具有神经Lyapunov功能的切换线性系统Virginie Debauche；亚历克·爱德华兹（Alec Edwards）； RaphaëlJungers; Alessandro Abate Advst：重新访问单个领域概括的广托Zheng的数据增强； Mengdi Huai; Aidong Zhang Omega规范决策过程Ernst Moritz Hahn； Mateo Perez; Sven Schewe;法比奥·索恩齐（Fabio Somenzi）； Ashutosh Trivedi； Dominik Wojtczak Sentinellms：私人和安全推理的语言模型的加密输入适应和微调
VIT2EEG：利用脑电图数据的混合预审前的视觉变压器
在这项研究中，我们证明了在电解图（EEG）回归任务上预处理的混合视觉变压器（VIT）模型的应用。最初接受了图像分类任务的训练，但在脑电图数据进行微调时，与其他模型相比，该模型的性能明显增加，包括相同的体系结构VIT训练而没有Imagenet权重。这一发现挑战了模型概括的传统范围，这表明在看似无关的图像数据上预测的变压器模型可以通过适当的精细调整管道为EEG回归任务提供宝贵的先验。这种方法的成功表明，在视觉任务中，VIT模型提取的功能可以很容易地用于EEG预测建模。我们建议不仅在神经科学和相关领域中利用这种方法，而且通常用于数据收集受实际，财务或道德约束限制的任何任务。我们的结果阐明了对任务明显不同的任务的潜力。
关于自由能原理的一些有趣的观察
我们喜欢阅读[1]中的自由能原理（FEP）的解构 - 几年前在[2]中引入的。这么说，没有人喜欢被告知他们犯了错误。幸运的是，[1]中的所有观察结果都很有趣，有些是正确的，没有混淆FEP。在接下来的内容中，我们使用了Biehl等人的观察结果。（同上）要深入研究它们提出的有趣点以及在FEP环境中的含义。为了对这些观察进行上下文，我们首先排练了得出FEP的主要步骤，然后专注于Biehl等人中解决的三个基本问题。;也就是说，构成马尔可夫毛毯分区的（子集的）（子集）之间的动态耦合的确切形式是什么？将自我组织解释为自我播种（即贝叶斯推论）时，有什么含义会出现非零的证据？进一步，差异自由能梯度何时消失？这三个问题的第一个出现在Biehl等。分布在他们的观察结果1-3中。第二和第三次出现在观察5和周围的讨论中。Biehl等。 进行几个观察；但是，有些是概括的（例如，在一般运动坐标的背景下）。 他们的观察6是一个例子。 我们忽略了这些观察结果。 请注意，Biehl等人的观测值编号。 是指纸的主要文本中分配的数字，而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。Biehl等。进行几个观察；但是，有些是概括的（例如，在一般运动坐标的背景下）。他们的观察6是一个例子。我们忽略了这些观察结果。请注意，Biehl等人的观测值编号。是指纸的主要文本中分配的数字，而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。一个人可以阅读Biehl等。作为对FEP的早期表述的批评 - 与隐性假设和不完整的（启发式）证明有关，反对对FEP本身的批评。但是，他们确定的问题仍然是基本的。[3]中解决了其中一些问题。但是，该专着尚未受到外部同行评审的约束（并且至少包含一个技术错误）。[4]中介绍了贝叶斯力学的简洁版本。在接下来的内容中，我们将使用[3]中的符号和命名法，这是目前对FEP的最全面的处理方法，我们向读者推荐读者以详细申请物理系统。本文的新颖贡献是对动态流的条件的明确规范，以确保马尔可夫毯子有足够的能力。
消费者人工智能事故和缓解策略
包括（见图 1）：(1) 数据依赖，即算法对数据的依赖，数据可能有偏差、不完整或有缺陷；(2) 学习易于操纵的统计模式；(3) 当代 DNN 的黑箱性质意味着决策如何做出并不总是很清楚，这可能会延续或隐藏偏差。这些特征共同解释了为什么漏洞可能成为对手的目标或无意中触发。事实上，主要问题在于数据集偏差，而 ML 模型往往会延续数据中固有的缺陷。在 ML 中，（训练）数据集是算法所看到的全部；数据集就是世界。9 有偏差的数据集是指 ML 模型不是训练模型使其具有在现实开放世界中概括的能力，而是变成了一个封闭的世界。9 数据集偏差的一个例子如下：如果训练数据中一头牛经常和草一起出现，那么检测草并输出“牛”可以成为最终的 ML 分类器的一个特征。10 此外，这种偏差不仅会被 ML 复制，还会通过偏差放大而恶化。11
能量
本文旨在调查经济复杂性和结构转化如何影响能源安全。这项研究与以前的研究不同，将能源效率和可再生能源转变作为能量安全的指标。所采用的方法包括计量经济学技术，例如由面板校正的标准错误，Driscoll和Kraay的空间相关性一致（SCC）方法，以及概括的最小二乘，涵盖了1990年至2017年之间中东和北非国家（MENA）国家的数据。结果表明，经济复杂性对能源效率有负面影响，但对可再生能源产生了积极影响。但是，经济增长对能源效率产生了积极影响，但对可再生能源产生负面影响。这些结果表明，经济复杂性是能源密集但绿色的，而生态学的增长是节能但棕色的。比较分析表明，经济复杂性和增长的负面影响大于其积极影响，强调了重组经济活动和部门的必要性。因此，决策者应鼓励在经济活动和生产中利用更节能的技术，同时促进可再生能源消耗以增强北非地区的能源安全。
眼科中的基础模型
抽象的基础模型代表了人工智能（AI）的范式转变，从为特定任务设计的狭窄模型演变为多功能，可概括的模型，可适应多种不同的应用程序。眼科作为一种专业，有可能充当其他医学专业的典范，并提供了将基础模型广泛整合到临床实践中的蓝图。这篇评论希望为寻求更好地了解基础模型的眼神专业人士的路线图，同时为读者提供工具，以探索自己的研究和实践中使用基础模型的使用。我们首先概述了能够开发这些模型的关键概念和技术进步，从而概述了新颖的培训方法和现代AI体系结构。接下来，我们总结了有关眼科基础模型主题的现有文献，包括视觉基础模型，大语言模型和大型多模式模型的进度。最后，我们概述了与隐私，偏见和临床验证有关的主要挑战，并提出了前进的步骤，以最大程度地利用这项强大的技术的好处。
眼科中的基础模型
抽象的基础模型代表了人工智能（AI）的范式转变，从为特定任务设计的狭窄模型演变为多功能，可概括的模型，可适应多种不同的应用程序。眼科作为一种专业，有可能充当其他医学专业的典范，并提供了将基础模型广泛整合到临床实践中的蓝图。这篇评论希望为寻求更好地了解基础模型的眼神专业人士的路线图，同时为读者提供工具，以探索自己的研究和实践中使用基础模型的使用。我们首先概述了能够开发这些模型的关键概念和技术进步，从而概述了新颖的培训方法和现代AI体系结构。接下来，我们总结了有关眼科基础模型主题的现有文献，包括视觉基础模型，大语言模型和大型多模式模型的进度。最后，我们概述了与隐私，偏见和临床验证有关的主要挑战，并提出了前进的步骤，以最大程度地利用这项强大的技术的好处。