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World File Search System监督的
通过无监督的学习来识别具有最低先验知识的量子相变的
Majorana国家的编织表明其非亚洲交换统计数据。编织的一种实现需要控制三台式设备中所有主要州之间的成对耦合。为了:: to：拥有绝热设备，需要对所需的对耦合才能充分:::::::::::::足所以：很大，并且不需要的耦合即可消失。在这项工作中，我们在两维电子气体中设计和模拟了三台式设备，重点是连接三个主要状态的正常区域。我们使用优化方法在多维电压空间中找到设备的运行状态。使用优化结果，我们通过绝热地耦合不同的主要群体状态，而无需缩小拓扑间隙，从而模拟了编织实验。然后，我们评估在三台设备中编织的可行性，以实现不同的形状和无序强度。
Spark：自我监督的个性化实时单眼捕获**补充材料**
3D面部绩效捕获是几种应用中的关键组成部分，包括AR或VR中的身临其境的触觉以及娱乐行业的视觉效果。生产高质量的恢复通常需要大量的财务，时间和资源投资。这不仅涉及昂贵的3D捕获设备[Beeler等。2010; Debevec等。2000]，基于精确的标记跟踪系统[Bennett and Carter 2014]或头部安装式分配[Brito and Mitchell 2019]，但也从演员那里进行了大量的捕捉时间。无标记的捕获设置是简化该管道的有希望的解决方案，但是高质量的结果仍然依赖于复杂的钻机[Helman等。2020]或大型个性化培训数据集[Laine等。2017; Wu等。2018]。在频谱的另一端是3D重建方法，可以在负担得起的消费者等级硬件中使用图像或视频操作。主要思想是使用3D面的统计模型 - 所谓的3D形态模型（3DMMS），它们使用基于优化的[Andrus等人都拟合到RGB图像或2D地标。2020; Zielonka等。2022]或基于学习的方法[Danecek等。2022;冯等人。2021; Retsinas等。2024]。统计模型的先验知识有助于克服问题的不良性质，而基于学习的技术的发展使姿势，照明和闭塞的前所未有的鲁棒性。但是，这是以较低的几何质量为代价的，仅提供了形状和表达的粗略近似，而该形状和表达却差不多。
动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
初次接触：通过相互信息最大化实现无监督的人机协同适应
在没有事先映射、无法要求用户以动作标签或奖励反馈的形式进行监督、也不事先了解用户试图完成的任务的情况下，我们如何训练辅助人机界面（例如基于肌电图的肢体假肢）将用户的原始命令信号转化为机器人或计算机的动作？本文的关键思想是，无论任务是什么，当界面更直观时，用户的命令噪音更小。我们将这个想法形式化为优化界面的完全无监督目标：用户命令信号与环境中诱导状态转换之间的相互信息。为了评估这个相互信息分数是否可以区分有效和无效界面，我们对 540K 个用户操作各种键盘和眼神注视界面（用于打字、控制模拟机器人和玩视频游戏）的示例进行了大规模观察性研究。结果表明，我们的相互信息分数可以预测各种领域的实际任务完成情况指标，平均 Spearman 等级相关系数为 ρ = 0.43。除了对现有界面进行离线评估之外，我们还使用无监督目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用界面执行他们想要的任务，测量相互信息分数，然后更新界面以通过强化学习最大化相互信息。我们通过一项小规模用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用受扰鼠标执行 2D 光标控制任务，并且让一名专家用户使用网络摄像头捕捉到的手势玩月球着陆器游戏。结果表明，我们可以从头开始学习界面，无需任何用户监督或任务的先验知识，只需不到 30 分钟的人机协同训练。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据
大脑中内源性活性的模式反映了神经元空间的随机探索，该探索受神经元的基础组装组织的约束。然而，仍然有待证明的是，神经元及其组装动力学之间的这种相互作用确实可以产生全脑数据统计。在这里，我们在斑马鱼幼虫中同时记录了约40，000个神经元的活性，并表明神经元组装相互作用的数据驱动网络模型可以准确地重现其自发活性的平均活性和成对的统计统计量。该模型是组成限制的玻尔兹曼机器，揭示了约200个神经组件，它组成了神经生理电路，其各种组合形成了连续的大脑状态。从中，我们从数学上得出了区域间连通性矩阵，该矩阵在各个动物之间是保守的，并且与结构连通性很好地相关。这种基于组装的新型神经动力学的生成模型可以实现生理结合的扰动实验。
在密集标记的多光谱brainbow图像中无监督的神经跟踪
成像技术的最新进展，用于产生大量高分辨率3D图像，尤其是Brainbow等多型标记技术，允许在密集的大脑中对邻近神经元的不良分化。这首先可以从光学显微镜图像中研究许多神经元之间的连通性。但是，缺乏可靠的自动化神经形态重建，使数据分析成为提取神经科学中丰富信息学的瓶颈。已经提出了基于超级氧基的神经元分割方法来解决此问题，但是，在最终分割中出现的大量错误阻碍了先前的方法。在本文中，我们提出了一种新型的无监督方法来追踪来自多光谱脑弓图像的神经元，该方法防止了分割误差并使用两种创新来追踪连续性误差：首先，我们采取了基于高斯混合模型的聚类策略，以改善为下一步骨骼提供准确的分离色的色彩通道。然后，提出了一种骨架图方法，以允许神经元树拓扑中的不连续性识别和区域。我们发现，这些创新可以比当前的最新方法更好地表现，从而导致更准确的神经元追踪结果接近人类专家注释。
自我监督的强化学习与双重回报有关知识感知建议
为了提高建议准确性并提供建议的解释，增强学习（RL）已应用于知识图的路径推理。但是，在建议任务中，大多数现有的RL方法仅使用短期或单一的奖励来学习路径调查策略，从而导致本地最佳选择并失去一些潜在的路径。为了解决这些问题，我们提出了一个自我监督的强化学习（SSRL）框架，并结合了双重回报，以实现知识图表的知识建议推理。然后，我们通过使用双回报驱动的策略来改善参与者 - 批评算法，该策略将短期奖励与长期增量评估相结合。改进的算法在整体情况下有助于政策指南路径推理。此外，要找到最潜在的路径，在改进的参与者 - 批评算法中，每个样品的损耗约束用作加强信号以更新梯度。有了针对基准的一些改进，实验结果证明了我们框架的有效性。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
有监督和无监督的机器学习之间的混合智能技术来预测水质
摘要：水是生命的秘诀，占地70％以上。必须保护我们周围的水资源免受污染和忽视，这可能导致生命和健康丧失。人工智能（AI）有可能改善水质分析，预测和监测系统，以进行可持续和环保的水资源管理。因此，这项工作着重于代表水状态并确定其适用性类别（即安全或不安全）的多模型学习功能。这是通过在融合其异常值后在监督算法和无监督算法之间建立共同混合模型来完成的。此外，还应用了配子群群的优化算法来找到最佳的超参数。使用了两个数据集，在第一个数据集中，提出的混合模型在准确性，AUC和F1分数上优于99.2％的其他模型，但在第二个数据集中，在第二个数据集中，它的精度达到了大约92％的f1 cec，incece incecy incc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc and cocc，and cc inc inc ancc and coct ycc and acc and c。最后，论文提供了一种方法，研究人员可以使用混合机器学习来预测水质。