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World File Search System模式识别
真实量子处理单元上的量子模式识别
摘要 量子计算最有前途的应用之一是处理图像等图形数据。在这里，我们研究了基于交换测试实现量子模式识别协议的可能性，并使用 IBMQ 噪声中型量子 (NISQ) 设备来验证这个想法。我们发现，使用双量子比特协议，交换测试可以有效地以良好的保真度检测两个模式之间的相似性，尽管对于三个或更多量子比特，真实设备中的噪声会变得有害。为了减轻这种噪声影响，我们采用破坏性交换测试，这显示出三量子比特状态的性能有所提高。由于云对较大 IBMQ 处理器的访问有限，我们采用分段方法将破坏性交换测试应用于高维图像。在这种情况下，我们定义了一个平均重叠度量，当在真实 IBMQ 处理器上运行时，它可以忠实地区分两个非常不同或非常相似的模式。作为测试图像，我们使用具有简单模式的二进制图像、灰度 MNIST 数字和时尚 MNIST 图像，以及从磁共振成像 (MRI) 获得的人体血管的二进制图像。我们还介绍了一种利用金刚石中的氮空位 (NV) 中心进行破坏性交换测试的实验装置。我们的实验数据显示单量子比特状态具有高保真度。最后，我们提出了一种受量子联想记忆启发的协议，其工作方式类似于监督学习，使用破坏性交换测试进行量子模式识别。
考虑驾驶模式识别的串联混合动力汽车模型预测控制能量管理策略
摘要：本文提出了一种基于驾驶模式识别、驾驶工况预测和模型预测控制的串联式混合动力汽车能量管理策略，以在维持电池荷电状态的同时改善燃油消耗。为了进一步提高计算效率，对模型进行了离散化和线性化，将MPC问题转化为二次规划问题，通过内点法可以有效地求解。利用Matlab/Simulink平台进行仿真，仿真结果验证了状态预测方法的可行性和所提方法的性能。此外，与基于规则的方法相比，预测控制策略成功地提高了混合动力汽车的燃油经济性。
基于脑电音频信号处理的闭眼和睁眼情况下的深度学习模式识别技术
摘要：最近，使用脑电图 (EEG) 进行音频信号处理中的模式识别引起了广泛关注。眼部情况（睁眼或闭眼）的变化反映在 EEG 数据的不同模式中，这些数据是从一系列情况和动作中收集的。因此，从这些信号中提取其他信息的准确性在很大程度上取决于在采集 EEG 信号期间对眼部情况的预测。在本文中，我们使用深度学习矢量量化 (DLVQ) 和前馈人工神经网络 (F-FANN) 技术来识别眼部情况。由于 DLVQ 能够学习代码约束的码本，因此在分类问题上优于传统 VQ。在使用 k 均值 VQ 方法初始化后，DLVQ 在 EEG 音频信息检索任务上测试时表现出非常出色的性能，而 F-FANN 将眼部状态的 EEG 音频信号分类为睁眼或闭眼。与 F-FANN 相比，DLVQ 模型具有更高的分类准确度、更高的 F 分数、精确度和召回率，以及更出色的分类能力。
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
模式识别
视觉方式是当前连续情绪识别方法的最主要方式之一。与脑电图的内在限制（如受试者偏置和低空间分辨率）相比，脑电图的声音相对较小。这项工作试图通过使用视觉模态的黑暗知识来改善脑电图模式的持续预测。教师模型是由级联卷积神经网络建立的 - 时间卷积网络（CNN -TCN）体系结构，学生模型由TCN构建。它们分别由视频框架和EEG平均频带功率功能馈送。采用了两个数据分配方案，即试验级随机shu ffl ing（TRS）和剩余的受试者（LOSO）。独立的老师和学生可以产生优于基线方法的连续预测，而视觉到EEG跨模式KD的使用进一步改善了统计学意义的预测，即p-value <0。01对于TRS和P值<0。05用于LOSO分区。受过训练的学生模型的显着性图表明，与活动价状态相关的大脑区域不在精确的大脑区域。相反，它是由于各个大脑区域之间的同步活动而引起的。和快速β和伽马波的频率为18-30 Hz和30-45 Hz，对人类的情感过程贡献最大。该代码可在https://github.com/sucv/visual _ to _ eeg _ cross _ modal _ kd _ for _ cer上获得。
第四届模式识别与人工智能国际会议（ICPRAI 2024）
欢迎与这些主题相关的理论、方法和应用导向的贡献，可能包括：手写、文档、文本、语言处理、电子学习、图像处理/分析、生物医学成像、遥感、图像检索、2D/3D 图像和图形、音频/视频、多媒体应用、安全和法医研究、移动应用、面部、指纹、虹膜、脑信息学、战略物体和目标、模式识别和人工智能的工业应用、创新和技术转让、金融趋势和分析、交通分析和智能交通系统、机器人、人机交互或自动驾驶汽车。
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。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
研究模式识别理论和实用...
您的研究兴趣在于新颖的模式识别和机器视觉技术以及工业和医疗应用。我们在应用领域中开发了用于模式识别和分析的新技术和方法，包括计算机视觉，图像处理和机器学习（包括深度学习）。我们目前正在进行以下研究：1）开发用于视觉检查基础设施（例如混凝土结构和道路表面）的机器视觉系统。我们提出的方法将使用图像处理和模式识别技术来检测和测量表面上的缺陷。它们将有助于在视觉检查中提高高精度测量的效率。我们的技术可以应用于各种视觉检查方法。2）通常，深度学习模型的构建需要大量的培训数据。数据收集和精确标签的高成本是实际应用的关键问题。为了解决这些问题，我们还使用基于图像处理和模式识别技术的人类计算机交互处理来开发使用小数据和模棱两可的信息来构建系统的方法。