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World File Search System模式分类
商业模式分类工具：现状、比较和议程
摘要 为了在动态的商业环境中保持竞争优势，组织必须不断调整、创新和重组其商业模式。由于某些商业模式设计选项的配置比其他配置更为成功，因此全面了解这些选项的（当前）解决方案空间及其依赖关系至关重要。要了解和管理一组可能的设计选项，可以依赖分类工具，包括分类法、类型学和分类方案。鉴于有几种工具类型可用，在设计和应用工具时需要考虑每种类型的不同基本假设。本文采用描述性文献综述方法，通过展示工具库并得出分析网格来揭示所选工具类型之间的异同，从而构建了多样化的分类研究主体。因此，本文（1）提高了人们对多种工具及其基本概念的认识，（2）概述了各种工具类型的现状，（3）得出了与工具设计相关的知识，指出了当前的挑战，并为未来对此类工具的构建、评估和使用的研究奠定了基础。
机器学习和深度学习实时应用摘要
图1：机器学习与AI模型的深入学习之间的关系。大流行效应在这首歌中引起了很多关注，继续深入学习尝试，从而增加了对机器的期望。基于无接触世界，更高的注意力与不同的应用有关，即面对识别，分类和检测（Hussin等人。（2022））。因为每个人的脸都不一样；它使人类具有惊人的真实感。机器学习已在许多领域广泛使用。研究社区正在不断就新发展领域进行研究。II。 机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。 在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。 草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。 尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。 Duda和Hart在1970年解释了模式分类。 研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。 用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。 深度学习将神经网络视为今天的时间。 1。 ML的分类：无监督和监督的强化学习II。机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。Duda和Hart在1970年解释了模式分类。研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。深度学习将神经网络视为今天的时间。1。ML的分类：无监督和监督的强化学习
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在其构想中，我们的书既是对新事物的新事物，又是对旧事物的新事物。以一种方式看着它，我们重点是模式分类，回到根源。我们认为，当今机器学习的实践与1960年代的模式分类非常相似，最近几十年来进行了一些显着的创新。这不是低估了最近的进展。像许多人一样，我们对近年来发生的进步感到惊讶。图像识别已大大改善。即使是小型设备，现在也可以可靠地识别语音。自然语言处理和机器翻译使大量飞跃。机器学习甚至对一些困难的科学问题（例如蛋白质折叠）有所帮助。但是，我们认为不认识到模式分类是这些改进背后的推动力是一个错误。到目前为止，机器学习的许多进步背后的创造力并不在于与模式分类的基本偏离，而是找到了新的方法来使问题适合模型拟合的模型分类技术。因此，本书的第一章相对遵循Duda和Hart的出色文本“模式分类和场景分析”，尤其是1973年的第一版，该文本至今仍然很重要。的确，杜达（Duda）和哈特（Hart）在1973年总结了模式分类状态，并且与我们今天认为是机器学习的核心相似。首先，我们的文本强调了数据集在机器学习中扮演的角色。我们在表示，优化和概括方面添加了新的发展，所有这些发展都是不断发展的积极研究的主题。看着它不同，我们的书从通常教授机器学习的方式以某种方式出发。完整的章节探讨了机器学习基准的历史，重要性和科学基础。尽管无处不在并认为今天是理所当然的，但数据集 - 基准范式是一个相对较新的Devel-
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
模式识别 - 牛津大学研究档案
尽管量子神经网络（QNN）最近在解决简单的机器学习任务方面显示出令人鼓舞的结果，但二进制模式分类中QNN的行为仍未得到充实。在这项工作中，我们发现QNN在二元模式分类中具有致命的脚跟。为了说明这一点，我们通过介绍和分析嵌入具有完全纠缠的QNN家族的新形式的对称性形式，从而对QNN的性质提供了理论上的见解，我们将其称为否定性。由于否定对称性，QNN无法区分量子二进制信号及其负面信号。我们使用Google的量子计算框架在二进制模式策略任务中经验评估QNN的负对称性。理论和实验结果都表明，否定对称性是QNN的基本特性，经典模型并非共享。我们的发现还暗示否定对称性是实用量子应用中的双刃剑。
控制论与人工智能（铃木健司）
我们团队的研究领域包括人工智能、控制学、可穿戴机器人和设备、情感计算、社交机器人和辅助机器人，特别强调机器学习、模式分类和动态建模方法。特别强调赋予人们权力的设计，特别是针对有特殊需要的老年人、成年人和儿童。控制学技术发挥了人类的潜在能力和人们的潜在能力。人工智能用于连接人类神经系统和机器。机器人技术、传感和 IoH（人联网）/IoT 技术用于支持人类行为，应用于医学和特殊教育。
使用简约机器学习CT扫描图像中的脑出血分类
摘要：随着时间的流逝，已为模式分类生成了无数的应用。几个案例研究包括参数分类器，例如多层感知器（MLP）分类器，这是当今使用最广泛的分类器之一。其他人使用非参数分类器，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（K-NN），幼稚的贝叶斯（NB），Adaboost和Random Forest（RF）。但是，仍然几乎没有针对人工智能（AI）的新趋势的工作，该趋势被称为可解释的人工智能（X-AI）。这种新趋势旨在使机器学习（ML）算法越来越简单且易于理解用户。因此，在这项工作中，在这项工作中，作者基于新型极简主义机器学习（MML）范式的实现以及更高的相关性属性选择算法，开发了一种新的模式分类方法，我们称之为DMeans。我们检查并比较了该方法的性能与MLP，NB，KNN，SVM，ADABOOST和RF分类器，以执行计算机断层扫描（CT）脑图像的分类任务。这些灰度图像的面积为128×128像素，并且数据集中有两个类别可用：CT无出血和CT，具有室内出血（IVH）的CT，使用剩余的交叉验证方法对它们进行了分类。大多数通过一对一的交叉验证测试的模型的精度在50％至75％之间，而灵敏度和灵敏度在58％至86％之间。使用我们的方法进行的实验与观察到的最佳分类器相匹配，其精度为86.50％，并且它们的表现优于特定的所有最先进的算法，而91.60％的算法的表现。这种性能是通过简单且实用的方法齐头并进的，这些方法与这种易于解释的算法的趋势并驾齐驱。
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。