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第四届模式识别与人工智能国际会议（ICPRAI 2024）
主题领域 1 模式识别：数据聚类、领域自适应和泛化、信息检索、特征提取/选择和评估、统计模式识别、结构模式识别、时间序列处理 主题领域 2 计算机视觉：行为识别、深度处理和 3D 数据、面部和面部表情识别、人体姿势估计、图像融合、图像处理/分析、多模态模型（视觉 + 语言）、对象检测和识别、场景理解、分割、视频分析 主题领域 3 人工智能：因果推理、持续学习、专家系统、GAN 和扩散模型、生成式人工智能、图神经网络、可解释性和可解释人工智能、知识表示和表示学习、机器/深度学习、优化、强化学习、语义分析、不确定性预测、零样本和小样本学习 主题领域 4 应用：自主车辆、生物识别、脑机接口、脑启发计算、文档分析与识别、人机交互、医疗数据处理、自然语言处理、神经信息处理、里程计、机器人、社交计算、无人系统
模式识别 - 威廉·吉布森 - 人物搜索目录
四个小时后，她来到了尼尔庭院高档小巷里的普拉提练习室，蓝蚁公司的汽车和司机在街上等候。这台练习器很长，很矮，有点不祥之兆，是魏玛共和国风格的弹簧家具。她现在斜倚在上面，靠着末端的脚栏杆，摆出 V 形姿势。她靠在带衬垫的平台上，沿着框架内的角铁轨道来回摆动，弹簧轻轻地弹动着。十个这样的弹簧，十个脚趾，十个脚跟。在纽约，她是在舞蹈专业人士经常光顾的健身中心做这种练习，但在尼尔庭院，今天早上，她似乎是唯一的顾客。这个地方似乎最近才开业，也许这种练习在这里还不那么受欢迎。她认为，在镜像世界中存在着对古老物质的摄入：人们吸烟、喝酒，好像这有益于健康一样，而且似乎仍处于与可卡因的某种蜜月期。
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
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。
IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议
在华盛顿西雅图举行的2024 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议上！CVPR是IEEE/CVF和PAMI-TC的首要和旗舰年会，我们社区中的研究人员在理论和实践中介绍了他们在计算机视觉，模式识别，机器学习，机器人和人工智能方面的最新进展。我们的计划包括邀请的主题演讲，口头和海报演示，面板，教程，讲习班，演示，展览和社交活动，旨在为与会者提供令人兴奋且丰富的体验。CVPR 2024主要是一个面对面的会议，但是对于那些无法身体上加入我们的人，我们很高兴提供一个虚拟组件，该虚拟组件将访问会议论文，海报，视频和演讲。
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。
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。
copr：集体模式识别 - 微生物社区活动分析的框架
背景：微生物社区活动提供了有关了解细菌群落的重要信息。不幸的是，它们通常不直接观察到。我们依靠纵向丰富的概况来了解微生物社区活动。通常没有足够的纵向采样点来成功应用我们的算法。因此，在本文中，我们有兴趣分析从类似环境的多个数据集以减轻上述问题。此外，我们希望看看集体模式识别是否会增强我们对微生物社区活动的理解。结果：在本文中，我们提出了COPR，这是集体微生物纵向丰度数据的框架。我们的可视化表明，不存在时间丰度变化的单一模式。但是，这也表明即使是完整的个性也不存在。因此，我们的可视化突出了类似主机环境的丰度谱的时间变化中的个性和顺从性。我们还确定了TVAP中的不同特征（丰度轮廓的时间变化）模式在凝聚力和分离方面。结论：COPR通过可视化工具有助于获得对微生物群落及其异质性的基本见解。本文还强调了微生物社区数据分析中个性与合规性之间的选择。
统计模式识别：评论 Anil K. Jain（研究员...
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基于 DNA 的神经网络中的分子模式识别和监督学习
自然界的适应始于亚细胞、分子水平，生物分子级联的微妙相互作用协调着细胞的无数功能。这些细胞的混合活动成为多细胞系统复杂行为的表现。大自然提供了一系列令人眼花缭乱的例子，展示了智能功能的变化。然而，在合成构造领域，人类已经成功设计了哪些系统？我们的技术力量的界限是什么？与大自然的库相比，人类的成就显得相当微不足道。在智能生物中观察到的复杂行为源于其组成元素之间的集体相互作用和反馈回路，从而产生了新的特性和现象。为了开发表现出更像大脑的智能行为的大规模工程系统，我们必须首先设计出新的分子结构和算法，用于分子尺度的适应和学习。我在这里介绍的研究是朝着这些目标迈出的一小步。我将展示由 DNA 制成的新型分子系统的设计，这些系统表现出复杂的神经计算和学习行为。