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World File Search System神经模型
Physord：一种用于越野驾驶物理学运动预测的神经符号方法
摘要 - 运动预测对于自主越野驾驶至关重要，但是，由于车辆和地形之间的复杂相互作用，它比公路驾驶更大挑战。传统的基于物理的AP-在准确建模动态系统和外部干扰时会遇到困难。相比之下，数据驱动的神经网络需要广泛的数据集，并在明确捕获基本的物理定律方面挣扎，这很容易导致概括不良。通过合并两种方法的优点，神经符号方法提出了一个有希望的方向。这些方法将物理定律嵌入神经模型中，可能会显着改善概括性。但是，在实际世界环境中没有对越野驾驶的事务进行评估。为了弥合这一差距，我们提出了Physord，这是一种神经符号方法，将保护定律（即Euler-Lagrange方程）整合到数据驱动的神经模型中，以进行越野驾驶中的运动预测。我们的实验表明，物理学可以通过建模不确定性来准确预测车辆运动并耐受外部干扰。与数据驱动的方法相比，仅使用参数的3.1％，学到的动力学模型可实现46.7％的精度，证明了我们的神经符号方法的数据效率和出色的概括能力。
AI心理计量学：通过心理计量学库存评估大语言模型的心理概况
近年来，大型语言模型（LLM）一直在处理不断增加的人类生成的数据。语言的神经模型，例如手套（Pennington等，2014），Bert（Devlin等，2019），GPT-2（Radford等，2018），Xlnet（Yang等，2019），Roberta（Roberta（Y. Liu等，2019），2019年），Bart（Lewis et al。在社会相关性的几种应用中的变革作用。各种作者将这些模型称为“基础模型”（Bommasani等，2021; Ribeiro等，2020），强调了它们为将来可以对许多不同的应用程序域和任务进行精心调整和适应的通用计算系统提供了通用的基础。此类应用程序的示例包括
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
蓝色脑科技 - ijrpr
ANN 形式的数量和使用非常高。在 McCulloch 和 Pitts 的第一个神经模型 (1943) 之后，已经开发了数百种不同的 ANN 模型。它们之间的差异可能是功能、约定值、拓扑和学习算法等。还有几种混合模型，其中每个神经元都具有比我们意识到的更多的属性。这里 [4]。由于空间问题，我们仅介绍一个学习如何使用的 ANN。因为它是基于众多其他模型的最流行的 ANN 模型之一，所以使用反向传播技术来学习相应的权重。由于 ANN 旨在处理数据，因此它们主要用于相关领域。许多 ANN 用于工程中的模式识别、预测和数据压缩，以及表示真正的神经网络以及研究和监测动物行为。
神经异质性促进健壮的学习
大脑具有多样化的异质结构。相比之下，许多功能性神经模型都是同质的。我们比较了尖峰神经网的表现，该作品受过训练，可以执行困难任务，并具有不同程度的异质性。在膜和突触时间常数中引发异质性大大改善了任务性能，并使学习在多种培训方法中更加稳定，更健壮，尤其是对于具有丰富时间结构的任务。此外，训练有素网络中时间常数的分布与实验观察到的那些网络密切匹配。我们表明，在大脑中观察到的异质性可能不仅仅是嘈杂过程的副产品，而是在允许动物在不断变化的环境中学习的积极和重要作用。
使用机器学习方法确定自动攻击行为
摘要该文章致力于研究使用机器学习方法根据Twitter的数据来检测文本中自动攻击行为的可能性。该论文使用“ Twitter上的自杀意识”数据集分析了各种正式和非正式标志，在此过程中，列出了自动攻击行为最重要的识别。逻辑回归和随机森林方法用于分类，这表明结果令人满意。计划进一步研究，其中包括应用神经模型，例如CNN，RNN（LSTM）和BERT，以将其性能与经典方法进行比较。获得的结果表明，使用机器学习方法检测英语文本中的自动攻击行为的前景，这可能会扩展到乌克兰语言。获得的结果可用于改善生活质量，并减少具有自动攻击趋势的人的社会排斥。
促进可持续性：自然纤维复合材料的环境优势 - 迷你审查
大脑和中枢神经系统神经元对氧化应激敏感的事实是导致由氧化应激引起的神经模型产生疾病的重要原因。阿尔茨海默氏病和帕金森氏病，肌萎缩性的侧面sklezz疾病，例如其中最常见的。尽管针对这些疾病进行了过多的研究，但为脑组织创建氧化应激模型非常困难。原发性培养物中，原发性神经元会很困难，并且培养的连续性受到限制。这增加了体外细胞系模型的重要性。在这项研究中，形成了氧化应激模型，其过氧化氢对Luhmes细胞系，胚胎人神经元细胞系以及总抗氧化剂（TAS）（TAS）（TAS）（TAS）（TAS）（TAS）（TAS）的影响（TAS）的总抗氧化能力（TOS）。我们的结果表明了过氧化氢和模型的有效性的氧化作用。该模型被认为对下一步完成工作很有用。
用于检查深度神经网络对抗攻击的可解释人工智能
摘要。深度神经网络 (DNN) 是用于图像分类的最先进的算法。尽管取得了重大成就和前景，但深度神经网络和伴随的学习算法仍面临一些重要挑战。然而，似乎使用精心设计的输入样本（称为对抗性示例）进行攻击和欺骗相对容易。对抗性扰动对人类来说是不可察觉的。此类攻击对这些系统在关键应用（例如医疗或军事系统）中的发展构成了严重威胁。因此，有必要开发抵御这些攻击的方法。这些方法称为防御策略，旨在提高神经模型对对抗性攻击的鲁棒性。在本文中，我们回顾了对抗性攻击和防御策略的最新发现。我们还使用可解释人工智能家族中的局部和全局分析方法分析了攻击和应用的防御策略的影响。