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量子机器学习的编码技术
如今，量子计算 (QC) 和机器学习 (ML) 是信息技术最具创新性的两个研究领域。量子机器学习 (QML) 将这两个主题融合在一起，开发出能够通过 QC 技术降低计算复杂度的 ML 任务模型。一个相关的 ML 应用是分类，它根据在初步学习过程中建立的模型识别新输入数据所属的类别。这是在由特征（描述数据的数字向量）和标签（预期输出类别）组成的训练数据集上实现的。分类器的准确性可以通过正确预测结果的总数与处理的数据总数来量化。对于近期应用，当前量子硬件在执行可靠性和可扩展性方面的局限性促进了混合 QML 解决方案的定义，这些解决方案充分利用了量子和经典处理。其中，可以提到变分量子电路和基于量子核估计的支持向量机。前者使用经过经典优化的参数化量子电路实现分类模型，以实现更高的精度。另一种尝试使用经典优化器最大化属于两个不同类别的数据的可区分性，并借助量子计算将特征映射到更高维空间中。在这两种情况下，都需要进行初步编码操作以将经典数据表示到量子系统上。然后，根据混合解决方案和信息的表示方式，特定的量子和经典操作完成分类。本论文旨在验证数据编码策略会影响模型的准确性，因此必须将其视为 QML 算法的可优化自由度。特别是，我们考虑了具有最有希望的可扩展性的幅度和角度编码。第一个将数据特征映射到量子位状态向量的概率幅度，而另一个则将数据嵌入为旋转门的角度参数。在这项工作中，我们探索了新的角度编码技术，并将其与文献中已有的技术进行了比较，以观察对准确性的影响，研究了 60 种不同的策略。使用 Pennylane QML 库开发和模拟了派生模型，而测试考虑了 Iris 和 Wine 数据集，以证明分类准确性对编码的依赖性。对于每个
可解释人工智能的探索作用
Emily Sullivan (2019) 在最近的一篇评论中研究了 ML 模型在科学研究中的使用。尽管她否认不透明性会对这些模型的科学效用产生负面影响，但 Sullivan 认为它们的链接不确定性会。Sullivan 将链接不确定性定义为“缺乏支持将模型与目标现象联系起来的科学和经验证据”（Sullivan 2019: 1）。换句话说，当不清楚模型是什么模型时，就会出现链接不确定性。作为一个说明性示例，Sullivan 考虑了 Deep Patient：一种学习将患者特征映射到可能疾病上的 DNN（Miotto 等人，2016）。她的观点是，尽管网络发布了可靠的诊断预测，但医学科学家可以从该模型中获得的理解是有限的。这是因为不清楚该模型是否追踪了患者特征与可能疾病之间的真正因果关系，或者它是否仅仅是利用了虚假的相关性，例如，具有某些特征的患者比其他特征接受更频繁的测试。
基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计
超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法，非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用，例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势，我们提出了一种硬件算法协同设计方法，用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面，我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码，并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面，我们开发了硬件感知编码技术，将数据特征映射到超维向量中，从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%，凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。
可解释的机器学习助力可信赖的人工智能
用于自动决策的黑盒人工智能系统通常基于对（大）数据的机器学习，将用户的特征映射到一个类别或分数中，而不揭示原因。这不仅是由于缺乏透明度而成问题，而且还因为算法可能继承了人类的偏见和隐藏在训练数据中的收集伪影，从而导致不公平或错误的决策。人工智能的未来在于让人与机器合作解决复杂问题。与任何有效的合作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰度和理解。可解释的人工智能解决了这些挑战，多年来，不同的人工智能社区一直在研究这样的主题，从而产生了不同的定义、评估协议、动机和结果。本讲座对迄今为止可解释人工智能（XAI）的工作进行了合理的介绍，并调查了相关文献，重点是机器学习和符号人工智能相关方法。我们激发现实世界和大规模应用中对 XAI 的需求，同时展示最先进的技术和最佳实践，并讨论许多未解决的挑战。
使用 STFT 和域自适应预测脑电信号中的癫痫发作
癫痫发作预测是治疗耐药性癫痫最常用的辅助策略之一。由于个体间差异，传统方法通常从同一患者身上收集训练和测试样本。然而，不同受试者之间的领域转移这一棘手问题仍未解决，导致临床转化率低。在本文中，提出了一种基于领域自适应 (DA) 的模型来解决这个问题。利用短时傅里叶变换 (STFT) 从原始脑电图数据中提取时频特征，并开发自动编码器将这些特征映射到高维空间。通过最小化嵌入空间中的域间距离，该模型学习了域不变信息，从而通过分布对齐提高了泛化能力。此外，为了增加其应用的可行性，本文模拟了临床采样情况下的数据分布，并在此条件下测试了模型，这是首次采用该评估策略的研究。在颅内和头皮EEG数据库上的实验结果表明，与以前的方法相比，该方法可以有效地最小化域间隙。
请引用已发表的版本Duan，Youxiang ... -E -space
摘要 - Multi-Modal检索已获得广泛的介绍，因为它可以称赞为计算社会系统（CSS）的开发提供大量相关的数据支持。但是，现有作品仍然面临以下挑战：（1）扩展到CSS时依靠乏味的手动标记过程，这不仅引入了主观错误，而且会消耗大量的时间和人工成本； （2）仅使用强烈的数据进行培训，因此缺乏对邻接信息的关注，这使得难以有效拟合的稳健性和语义异质性差距很差； （3）将特征映射到实价形式中，这导致了高储存和低检索效率的特征。为了依次解决这些问题，我们设计了一个基于Web知识驱动的多模式检索框架，称为无监督和健壮的图形卷积哈希（URGCH）。特定的实现如下：首先，提出了一种“二级语义自我融合”方法，该方法主要通过预训练的神经网络提取语义丰富的特征，通过语义融合构建联合语义矩阵，并消除
评估NISQ ERA设备中噪声对变异量子电路的影响
摘要 - 量子量的有限供应和明显的量子噪声对嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代的量子算法的能力施加了限制。NISQ设备具有多种应用，例如变分量子电路（VQC），它为困难优化和机器学习问题提供了答案。本文对NISQ环境中的量子变量分类进行了详尽的研究，重点是理解噪声对各种特征地图和VQC的影响。我们使用各种数据集评估量子分类器的有效性，从直接的二进制分类问题到更复杂的任务。我们的结果揭示了在减轻噪声效果，识别即使在嘈杂的情况下也表现出鲁棒性的特定量子电路设计中特征图和变异电路选择发挥作用的关键作用。为了强调量子机学习在解决NISQ设置中的复杂问题中的潜力，本研究强调了特征映射选择，变化电路设计，数据集复杂性和量子噪声之间的微妙相互作用。索引项 - 各个量子电路，NISQ设备，噪声，特征图，量子分类器。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
UMBRAE：统一多模态大脑解码
摘要。我们解决了脑驱动研究中普遍存在的挑战，从文献难以恢复准确的空间信息并且需要特定主题的模型这一观察出发。为了应对这些挑战，我们提出了 UMBRAE，一种统一的多模态脑信号解码。首先，为了从神经信号中提取实例级概念和空间细节，我们引入了一种高效的通用脑编码器进行多模态脑对齐，并从后续的多模态大语言模型 (MLLM) 中恢复多个粒度级别的对象描述。其次，我们引入了一种跨主题训练策略，将特定主题的特征映射到一个共同的特征空间。这使得模型可以在没有额外资源的情况下对多个主题进行训练，甚至比特定主题的模型产生更好的结果。此外，我们证明这支持对新主题的弱监督适应，而只需要总训练数据的一小部分。实验表明，UMBRAE 不仅在新引入的任务中取得了优异的成绩，而且在成熟的任务中也优于方法。为了评估我们的方法，我们构建了一个全面的大脑理解基准 BrainHub 并与社区分享。我们的代码和基准可以在 https://weihaox.github.io/UMBRAE 上找到。