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与自我监督的转移学习
Temporal lobe 43 (20.1%) 12 (10.7%) Frontal Lobe 22 (10.3%) 4 (3.6%) Suprasellar 6 (2.8%) 32 (28.6%) Optic Pathway 8 (3.7%) 17 (14.9%) Brainstem 7 (3.3%) 9 (7.9%) Thalamus 15 (7.0%) 2 (1.8%) Ventricles 14 (6.5%) 2 （11.4％）其他59（27.6％）1（0.9％）CBTN：儿童脑肿瘤网络。对
一种自我监督的学习方法
Montréal, QC, Canada 2 Mila – Quebec AI Institute, Montréal, QC, Canada * Corresponding author: guillaume.dumas@ppsp.team Abstract: This study introduces a self-supervised learning (SSL) approach to hyperscanning electroencephalography (EEG) data, targeting the identification of autism spectrum condition (ASC) during social interactions.Hyperscanning可以同时记录相互作用的个体的神经活动，为研究ASC中的大脑对脑之间的同步提供了新的途径。利用一个大规模的单脑力EEG数据集进行SSL预处理，我们开发了一个多脑分类模型，并通过涉及ASC和神经型参与者的二元相互作用的超扫描数据进行了微调。与使用光谱EEG生物标志物相比，SSL模型表现出优异的性能（精度为78.13％）。这些结果强调了SSL在应对有限标记数据的挑战，增强基于EEG的ASC诊断工具以及推进社会神经科学研究的挑战方面的功效。关键字：自闭症，超级扫描，脑电图，自我监督学习，脑之间同步，精神病学
经常询问监督的临时计划...
答案：临时监督计划应确定一个适当注册的校长负责执行临时监督计划，该计划已签署了该计划，并承认他或她对执行和维护此计划的责任。临时计划还应遵守规则3110的规定，并经过合理的设计和量身定制，以包括特定的监督政策和程序，以解决与丧失资格的性质，赞助成员业务的性质以及在审查过程中取消资格的人的当前和建议活动有关的任何监管问题。
使用无监督的嵌入学习
对静电定义的半导体量子点进行了深入研究，以进行固态量子计算[1-4]。栅极电极旨在分别控制电化学电位和隧道屏障[5，6]。但是，这些设备参数在非单调方面变化，并且并不总是可以通过应用的门电压来预测，从而使设备调整为复杂且耗时的任务。全自动设备调整对于半导体Qubit电路的可扩展性至关重要。调整静电定义的量子点设备可以分为三个阶段。第一个阶段是超粗调节，它包括设置栅极电压，以创建电子或孔的结合潜力。第二阶段（称为粗调）着重于识别和导航量子点设备的不同操作机制。第三阶段，称为精细调整，涉及优化特定的电荷转换集。最近已经实现了第一个调整阶段的完整自动化[7]。使用卷积神经网络证明了自动粗调调谐，以识别双量子点状态[8]并达到任意电荷状态[9]。模板匹配也用于导航到单电子制度[10]。在此阶段，虚拟栅极电极可用于独立控制每个量子点的电化学电位[11，12]。但是，这些方法仅允许优化从执行的测量值估算并依赖校准的设备参数。vae以前关于自动调节的工作重点是通过系统修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值[13，14]。在这里，我们演示了一种自动化方法，用于同时调整多个设备参数，例如隧道速率和点间隧道耦合，而无需参数化所需的测量功能。我们的方法基于变异自动编码器（VAE）。
博士候选人 9——无监督的不确定性......
• 被选中的候选人将在 Helmholtz Munich 工作 36 个月，负责 MSCA-DN 项目。 • 根据 MSCA 津贴和接收机构的规定，博士候选人将获得有竞争力的薪酬。 Helmholtz Munich 已获得以下欧盟补助金来招募博士候选人 (DC)：每月生活津贴 3,342 欧元；每月流动津贴 600 欧元；每月家庭津贴 660 欧元（仅在适用时）。请注意，最终的月薪总额将从上述金额中扣除所有由雇主承担的强制性国家劳动税（社会保障等）。此外，还提供资金用于技术和个人技能培训以及参与国际研究活动。 • 预计开始日期：2025 年 4 月至 9 月之间。我们鼓励届时毕业的最后一年硕士生申请。有关 IQ-BRAIN 职位的一般信息文件中提供了更多信息。
通过自我监督的对比预训练
摘要 - 机器人技术的快速发展的领域需要可以促进多种方式融合的方法。具体来说，在与有形对象进行交互时，有效地结合了视觉和触觉感觉数据是理解和导航物理世界的复杂动态的关键，从而使对不断变化的环境的响应更加细微和适应性。尽管如此，在合并这两种感官方式上的许多早期工作都依赖于使用人类标记的数据集的监督方法。本文介绍了MVITAC，这是一种新型方法，它利用对比度学习，以一种自我监督的方式整合视觉和触摸感。通过同时利用两种输入，MVITAC利用内部和模式间损失来学习表示表示，从而增强了材料的属性分类和更熟练的掌握预测。通过一系列实验，我们展示了我们方法的有效性及其优于现有的最先进的自我监督和监督技术。在评估我们的方法论时，我们专注于两个不同的任务：物质分类和掌握成功预测。我们的结果表明，MVITAC促进了改进的模态编码器的发展，从而产生了更强大的表示形式，如线性探测评估所证明的。https://sites.google.com/ view/mvitac/home
通过部分监督的强化学习
抽象的深入强化学习表明，在视频游戏，机器人控制，官方驾驶和药物发现等不同领域的跨不同领域取得了巨大的成就。部分可观察的域中的常见方法在很大程度上倾向于从高维观测（例如图像）中端到端学习，而没有明确推理真实状态。我们提出了一个替代方向，引入了部分规定的加固学习（PSRL）框架。PSRL的核心是受监督和无监督学习的融合。该方法利用州估计器从高维观测中提取监督的语义状态信息，这些观察通常在培训时完全可用。这产生了更容易解释的政策，这些政策由控制构成状态预测。并行，捕获了一个无透视的潜在表示。这两个 - 语义状态和潜在状态 - 然后融合并用作策略网络的输入。这种并置为从业者提供了灵活而动态的范围：从强调监督的状态信息到整合富裕的潜在见解。广泛的实验结果表明，通过合并这些双重表示，PSRL提供了有效的平衡，增强了模型，可以在保存的同时使用，并且通常明显胜过表现，这是通过奖励和收敛速度以传统方法设定的性能基准。
自我监督的气候降级
气候变化是我们星球今天面临的最关键的挑战之一。上升的全球温度已经在影响地球的天气和气候模式，而不可预测和极端事件的频率增加。气候变化研究的未来预测基于地球系统模型（ESMS）等计算机模型。气候模拟通常由于所需的高计算资源而在更粗的网格上运行，然后经历较轻的缩减过程以获取更细网格的数据。这项工作提出了一个自制的深度学习模型，该模型不需要高度分解地面真相数据才能进行缩小。这是通过利用显着的分布表和在运行时为单个数据点的天气变量之间的隐藏依赖性实现的。我们提出了三个气候特异性的组件，它们很好地代表了潜在的天气变量的模式，并学习了复杂的可变化依据。对2倍，3倍和4倍缩放系数进行了广泛的评估表明，我们的模型比现有基线获得8％至47％的性能增长，同时大大降低了整体运行时。证明的性能，不依赖高分辨率地面真相数据使我们的方法成为未来气候研究的宝贵工具。
通过监督的视图贡献加权
最近基于深度学习的多视图人检测（MVD）方法在现有数据集上显示出令人鼓舞的结果。但是，当前方法主要在具有数量有限的多视图框架和固定相机视图的小型单个场景上进行培训和评估。结果，这些方法可能不可行，可以在更大，更复杂的场景中检测出严重的阻塞和摄像机误差错误。本文着重于通过开发有监督的观点加权方法来改善多视图人的检测，该方法可以更好地融合大型场景下的多相机信息。此外，还采用了大型合成数据集来增强模型的概括性，并实现了更实际的评估和比较。通过简单的域适应技术进一步证明了模型在新测试场景上的性能。实验结果证明了我们方法在实现有希望的跨场所多视角人检测表现方面的有效性。
抓紧的无实际监督的细粒度分割
自动从单个深度进一步检测可抓地的区域是布操作中的关键要素。布料变形的巨大变异性促使当前大多数方法专注于识别特定的握把而不是半偏零件，因为当地区域的外观和深度变化比较大的区域更小，更易于建模。但是，诸如折叠或辅助敷料之类的任务需要识别较大的细分市场，例如语义边缘带有更多信息，而不是点。因此，我们首先仅使用深度图像来解决变形衣服中细粒区域检测的问题。我们实施了T恤的方法，并最多定义了多达6个不同程度的语义区域，包括领口，袖袖和下摆的边缘，以及顶部和底部的握把。我们引入了一个基于U-NET的网络，以细分和标记这些部分。我们的第二个贡献与培训拟议网络所需的监督水平有关。大多数方法都学会