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密集的深强化学习
https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。 4。 日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。4。日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267
自动检测，识别和计数深...
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业，文化和娱乐价值，尤其是鲷鱼（Lutjanidae），这些价值（Lutjanidae）构成了大部分捕捞量。然而，由于数据的稀缺，管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站（BRUV）可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息，但是手动处理大量视频是耗时的，有时甚至是不现实的。为了解决这个问题，我们使用了基于区域的卷积神经网络（更快的R-CNN），这是一种深度学习体系结构来自动检测，识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚（南皮林）收集的，深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集，我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能（F-Measures> 0.7，最高0.87）。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高（0.72 - 0.9），但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议，我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者，改善了性能，与手动计数的相关性为0.96，对于某些关键物种，则具有0.96的相关性和完美的匹配（r = 1）。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像，并且当更多培训数据可用以降低假否定率时，肯定会改善。这项研究进一步表明，在海洋科学中使用人工智能是进步的，但对未来有必要。
深脑刺激进入和...
EEP脑刺激（DBS）是一种公认的神经调节形式，用于治疗各种神经系统疾病。DBS在1996年获得了FDA的第一次批准，用于治疗与必需震颤和帕金森氏病（PD）相关的震颤，然后在2002年治疗其他CART-NAL运动症状。从那时起，DBS的适应症已迅速扩展到包括肌张力障碍，耐药性癫痫和精神病疾病。此外，治疗几乎没有禁忌症。较差的DBS候选人包括无法忍受手术或患有痴呆症或任何活跃的精神疾病的人。1对于DBS的作用机械性，尽管确切的过程在很大程度上是未知的，但已经假定了几种理论。从根本上讲，DBS向神经元电路提供直接的电刺激，该电路极限
在深空应用程序的视线导航上
视线（LOS）导航是一种光学导航技术，可利用从车载成像系统获得的可见天体的方向，以估算航天器的位置和速度。将方向馈送到估计过滤器中，其中它们与观察到的物体的实际位置匹配，该位置是从船上存储的胚层检索的。作为LOS导航代表了下一代深空航天器的一个真正有希望的选择，这项工作的目的是提供有关效果的新见解。首先，分析信息矩阵以显示航天器和观察到的行星之间的几何形状的影响。然后，使用Monte Carlo方法来研究测量误差的影响（范围从0.1到100 ARCSEC）和跟踪频率（从每天的四个观测值到每两天的观察范围）。通过两个指标对导航性能的影响进行了影响。首先是3D位置和速度均方根排出，一旦估计被认为是稳态的。第二个是收敛时间，它量化了估算到达稳态行为所需的时间。模拟基于一组四个行星，这些行星不遵循共同的以heliepentric动力学的速度，而是绕太阳旋转，并以相同的（无距离）角速度的角速度旋转。这种方法允许将方案依赖性行为与导航固有属性分开，因为在整个模拟过程中观察者和观察到的对象之间的相同几何形状是相同的相对几何形状。结果为下一代自主导航系统提供了有用的指南，既可以定义硬件要求和设计适当的导航策略。然后将注意事项应用于近地球小行星的任务方案，以定义导航策略和硬件要求。显示了航天器和行星之间相对角度的重要性。在单个球衣观察方案中，当航天器和行星的位置向量之间的角度接近无效的值时，估计误差会降低。在双行星观察方案中，当两个LOS方向之间的分离角接近90时，估计误差会降低。对性能的主要影响是由测量误差驱动的，当前技术被证明能够以几百公里的顺序提供位置误差，而较低的测量误差（0.1 ARCSEC）可能在100 km以下的位置误差。最后，可以证明跟踪频率在性能中起次要作用，并且只有在收敛时间明显地影响。2022 cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
深音乐信息动态
摘要。在本文中，我们使用最近提出的称为“深层音乐信息动力学”（DMID）的框架来探索音乐的深度神经模型的信息，通过将比特率减少应用于用于生成音乐表面的潜在表示。我们的方法是由人类齿轮的速率延伸理论的部分动机，该理论声称，为了处理感官信息的复杂性，某些信息在感知行为中必须丢失或丢弃。随着时间的流逝，有损失的编码会改变音乐结构表示不同级别的声音内部和跨声音形成的预期。此外，我们假设音乐机器学习系统的目标，甚至可能是人类的学习系统，它正在学习一种潜在的表示，该代表“解释”了音乐表面的大多数信息动态。通过对符号（MIDI）和声学（光谱）音乐表示的几个实验，使用额外的比特降低步骤来探索此AS-Sumption。我们的结果表明，在降低的速率编码之间可以找到更高的共同信息。DMID框架对于计算创意音乐系统的研究而言是显着的，因为它允许以一种能够实现的和计算的方式探索音乐数据潜在和表面水平的信息关系。
分布的深钢筋学习
摘要：随着Alphago的突破，深入的强化学习已成为解决顺序决策问题的公认技术。尽管其声誉，但由于其试验和错误学习机制引起的数据效率低下，使得深层执行学习难以在广泛的领域应用。已经开发了许多用于样本有效的深层增强学习的方法，例如环境建模，经验转移和分布式修改，其中分布式深层掌握学习表明了其在各种应用中的潜力，例如人类计算机游戏和智能运输。在本文中，我们通过比较了经典的分布式深入强化学习方法并研究重要组成部分，以实现有效的分布式学习，从而涵盖了单个玩家单位分布的深度强化学习与最复杂的多个玩家分布深度强化学习。此外，我们回顾了重新发布的工具箱，这些工具箱有助于实现分布的深度强化学习，而无需对其非分发版本进行多次修改。通过分析其优势和劣势，开发和释放了多人多代理的多代理分布式深入强化学习工具箱，这在战争游戏中得到了进一步的验证，这是一个复杂的环境，显示了针对多个玩家的拟议工具盒的可用性，多个代理和多个代理在复杂的游戏下分配了深度强化学习。最后，我们试图指出挑战和未来的趋势，希望这份简短的评论可以为有兴趣分配深入强化学习感兴趣的研究人员提供指南或火花。
深概率的规范相关分析
我们提出了一个深层生成框架，用于基于规范相关分析（CCA）的概率解释来学习多视图。该模型将潜在空间中的线性多视图层与深层生成网络作为观察模型结合在一起，将多个视图中的变异性分解为共享的潜在表示形式，该变异描述了一个描述变化的共同基础源和一组视图组件。为了近似潜在多视觉层的后验分布，基于概率CCA的解决方案开发了有效的变异推理过程。然后将模型推广到任意数量的视图。拟议的深度多视图模型证实了一个经验分析可以发现多个视图之间的微妙关系并恢复丰富的表示。