(a)主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时,参与者看着提示,并立即试图弯曲右手(对侧)手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”,在此期间,参与者看着目标,但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置,提示位于伪随机顺序的网格(3行,4列)上。红色十字毛被抖动,以最大程度地减少视觉阻塞。(b)混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制(总体准确性86%,4016个试验在10个会话中汇总)。矩阵中的每个条目(i,j)对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。(C-F)4个示例神经元的平均发射速率,通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95%的置信区间(在一个会话的试验中)。高斯平滑核(50毫秒SD)。
摘要 - 作为数字表示和算术的平台,人的大脑是一个复杂的系统,涉及大型双边网络,涵盖了认知的多个方面。数字是在所谓的“三重代码”中编码的,该“三重代码”需要口头,定量和书面形式。健康的人的大脑通常会以各种能力激活这些区域,而乘法与添加,精确计算与近似以及大与小操作数的计算。与人工系统相比,人的大脑可能更依赖记忆,而不是计数或顺序算术。本次评论的激励是,所有属性仅引用的所有属性都为旨在紧凑,高效和能量杯状系统设计的计算机工程师提供了潜在的有价值的课程。
打开集识别(OSR)要求模型对属于封闭设置的样本进行分类,同时在测试过程中拒绝未知样本。当前,生成模型通常比OSR中的判别模型更好,但是最近的研究表明,生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中,我们提供了有关OSR的见解,并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析,我们提出了一个新的模型,即多人注意融合(MEDAF),该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成,这些专家以注意力多样性的正则化项为生,以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合,并用于通过分数函数识别未知数。我们表明,注意图的差异可能导致各种表示形式,以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验,是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明,所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5%的生成模型,并实现新的最先进的效果,而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
联合装饰预测架构(JEPA)最近成为一种新颖而有力的技术,用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求,传统上是由对比度学习所必需的,同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中,我们表明,可以通过提出图形联合装置谓语体系结构(Graph-jepa)来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是,我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构,我们设计了一个替代预测目标,该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估,我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示,如图分类,回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。
秋季预算代表2024年9月,英国绿色建筑委员会代表了英国可持续建筑环境行业的统一声音。这是一家由来自银行,大型房地产所有者,房屋建筑商和制造商的700多名成员提供的慈善机构,到创新的初创公司,大学,地方议会和政府部门 - 所有这些都在努力在面对气候,自然和成本成本的危机中改变建筑环境。这项预算提交欢迎工党宣言在5年内升级500万户家庭的承诺,并获得132亿英镑的投资,并要求美国财政部确认在今年的秋季预算中现有改造计划的投资规模,以便该行业可以开始投资,招募和技巧在更大的规模上交付。我们还要求财政部在春季综合支出审查(CSR)上规定了一项长期路线图,以升级英国所有房屋,以便永无止境地降低供暖费,保护能源安全并满足我们的气候承诺。与工党自己的评估类似,我们的分析表明,这将需要在未来10年内以640亿英镑的订单投资,从而为该国带来巨大的健康,经济和社会福利,其中包括超过230亿英镑的储蓄,以绿化电网。从电费转变为一般税收将支持电加热吸收。,我们已续签呼吁资助地方当局作为升级和保护我们居住,工作和娱乐场所的行动驱动力。这对我们的国家,我们的人民和我们的星球至关重要。与此同时,我们提出了几种与收入的机制,以动员私人投资向更温暖的房屋和更清洁的供暖转型:对印花税土地税的一种简单改动,以“重新装修”动机将引导住房市场,以反映房屋的能源绩效,并在房屋改造中吸引大规模的私人投资。地方当局迫切需要战略支持,以促进招聘,熟练和保留改造官员和计划官员。这项对产能的投资将释放主要的本地和国家资源以及投资,以升级现有房屋,公共建筑和高速公路,并做出合理,快速的计划决策并塑造当地计划。对我们净零未来的投资拨号不仅是绝大多数行业,商业和社会的共识建议,这对于工党承诺减少家庭能源账单并振兴英国城镇,城市,城市和基础设施是至关重要的。以明确,强大的政策承诺刺激全国绿色经济,是解决英国最慢性问题的最谨慎和经济上有益的战略,包括能源安全,生活成本,长期健康和社会挑战以及气候破裂。温暖的房屋计划投资:劳工已承诺将上届政府的投资增加一倍,以升级美国的房屋。他们到2030年升级500万户家庭的目标将需要一种新的方法,以避免投资和交付之间的另一种不匹配。支出应分布在多个交付路线上,大多数投资都针对低收入家庭。政府应以当前的交货路线以及新的支出为基础,以启动房屋升级贷款,暖气和能源计划,并降低清洁热量的运行成本。
知识蒸馏(KD)旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望,但其在知识蒸馏中的信息仍然有限,并且主要涉及歧视,忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制,我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation(DCD),它采用了对比损失以及一致性正规化,以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数,以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验,我们证明DCD实现了状态的表现,学生模型有时会超过教师的准确性。此外,我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ,或直接使用强 化学习方法 [68-69] ,但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中,更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来,即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ,其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度, ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差,因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减( diminishing rigidity )的概 念,即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系,并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外,常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵,即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ,使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、(加权)最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而, 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关,因此在操作 过程中具有时变性,这使得在线更新结果具有滞 后性,即利用过往数据更新雅可比矩阵后,柔性体 已经移动至新的形状,而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时,完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据,这在实际操作过程中难以实现,为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外,此类方法需要雅可比矩阵的初 值,一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动,收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响,在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制,难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式,其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射,待估计参数 为时不变形式。基于该模型,该方法将离线学习与 在线更新无缝结合,实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
文件格式对于数据兼容性和质量至关重要,因为它们决定了数据在文件中的编码、压缩和结构。选择合适的文件格式可确保与不同的软件应用程序、操作系统和设备兼容,让用户无缝共享、分发和访问数字内容。此外,文件格式会影响内容的质量和保真度,影响图像分辨率、音频清晰度和视频播放流畅度等因素。了解常见的数字文件格式及其特性有助于用户在创建、共享和使用数字内容时做出明智的决定。
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