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联邦学习 隐私保护 人工智能
联邦学习使保护隐私的人工智能成为可能。为了开发基于人工智能 (AI) 的系统，通常需要大量数据。在经典的 AI 项目中，所有可用数据都会被发送到云端，然后从数据中生成 AI 模型。然而，这种解决方案已不再适用，因为数据的中央存储侵犯了数据发起者的隐私，使数据容易被操纵，并且忽略了现在也可以在智能手机等嵌入式设备上创建 AI 模型的事实。联邦学习描述了分布式创建全局 AI 模型的概念。联邦学习的一个核心组成部分是，收集数据的地方也用于改进全局 AI 模型的副本。然后，这些单独的 AI 模型被组合成一个全局 AI 模型，并提供给所有数据发起者。联邦学习的优势：1. 数据发起者的隐私仍然受到保护。 2. 竞争对手无需交换数据即可相互合作。
道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。
引文 (APA) Peschl, M.、Zgonnikov, A.、Oliehoek, FA 和 Cavalcante Siebert, L. (2022)。道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致。在 C. Pelachaud 和 ME Taylor (Eds.) 中，第 21 届自主代理和多智能体系统国际会议 (AAMAS '22) 论文集 (第 1038-1046 页)。国际自主代理和多智能体系统基金会。https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3535850.3535966 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。
临床、合并症和社会健康决定因素对艾滋病毒感染者和非艾滋病毒感染者大脑老化的影响：一项回顾性病例对照研究
方法 在这项回顾性病例对照研究中，对美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学的 HIV 感染者和通过社区组织或研究参与者登记处确定的非 HIV 感染者进行了临床特征分析，并在 2008 年 12 月 3 日至 2022 年 10 月 4 日期间接受了 3 特斯拉 T 1 加权 MRI 检查。排除标准是通过自我报告和医疗记录相结合的方式建立的。DeepBrainNet 是一种公开的机器学习算法，用于从 MRI 中估计 HIV 感染者和非 HIV 感染者的大脑预测年龄。大脑年龄差距定义为大脑预测年龄与真实实际年龄之间的差异，通过使用线性回归将其建模为临床、合并症和社会因素的函数。首先单独检查变量与大脑年龄差距的关联，然后组合成具有最佳子集变量选择的多元模型。
单量子比特马尔可夫开放量子系统的数字模拟：教程
量子计算机的最初应用之一是量子系统的模拟。在过去的三十年中，模拟封闭量子系统和更复杂的开放量子系统的算法开发取得了长足的进步。在本教程中，我们介绍了用于模拟单量子比特马尔可夫开放量子系统的方法。它将各种现有符号组合成一个通用框架，可以扩展到更复杂的开放系统模拟问题。详细讨论了目前唯一可用于单量子比特开放量子系统数字模拟的算法。对更简单通道的实现进行了修改，消除了对经典随机采样的需求，从而使修改后的算法成为严格的量子算法。修改后的算法利用量子分叉来实现接近总通道的更简单通道。这避免了对具有大量 CNOT 门的量子电路的需求。Quanta 2023；12：131-163。
基于 ISO/IEC 27037:2012 和 NIST SP800-86 框架的混合评估非易失性存储器架构数字取证调查
在数字取证的实施中，实践的衍生品之一是数字证据的处理。处理数字证据需要重要的步骤和程序。数字证据是处理基于数字的犯罪案件的人工来源，其中之一来自数字存储。在这项研究中，作者将通过模拟非易失性架构形式的数字证据来设计数字取证调查的框架。研究人员在以前的文章中常用的参考资料是国家司法研究所 (NIST)。该框架是获取数字证据实践中的参考和步骤。设计这个框架的目的是作为一种法律程序，专门用于获取非易失性数字证据的实践中。在设计中，作者对 NIST SP 800-86 和 ISO 27037:2012 标准进行了文献研究，然后将它们组合成混合术语。这项研究的成果是将这两个标准结合起来，成为处理和调查数字取证科学的参考框架。
Phys483：量子信息处理 - 删除笔记
| ax⟩= a | ψ⟩。此外，任何两个状态| ψ⟩，可以通过形成叠加|将X x组合成新状态。 ψ +x⟩= | ψ⟩ + | x⟩。矢量空间是希尔伯特空间，即，它配备了标量产品，该产品与复杂的数字⟨|相关联。 x x到任何一对状态| ψ⟩， x⟩。标量产品是正定的，⟨ψ| ψ⟩> 0 for | ψ⟩̸= 0 | ψ⟩和完整填充⟨| x⟩=⟨X| ψ⟩ *。此外，它在第二个参数中是线性的，但是在第一个参数（即⟨ψ|）中有线性。 ah⟩=a⟨ψ| x⟩，⟨ape| x⟩=α∗⟨月| x⟩，⟨ψ + ϕ | x⟩=⟨⟨| x⟩ +⟨ϕ | x⟩，⟨ψ| ϕ +x⟩=⟨ψ| ϕ +⟨ψ| x⟩。正式，标量产品可以解释为产品⟨ψ| ·向量之间的x⟩| x⟩和实体⟨ψ| ，这形成了双向量空间。它们代表标量产品中的左雕像，因此也是偶联的线性：⟨aph + bx | =α∗⟨| | + b ∗⟨x| 。此处介绍的特定符号是所谓的Dirac符号。在这种情况下，双向量也称为胸罩，普通向量称为ket，暗示了标量产品中的⟨ψ|中的事实。 x⟩他们形成一个支架（胸罩）。我们致电|| ψ|| = p
用于...的高频传感器数据采集系统 (SDAC)
本文介绍了一种用于中小型无人机 (UAV) 飞行控制和气动数据收集研究的高频传感器数据采集系统 (SDAC)。该系统重量轻、功耗低，工作频率为 100 Hz，具有以下特点：高频、高分辨率六自由度 (6-DOF) 惯性测量单元 (IMU)，配有全球定位系统 (GPS) 接收器、3 轴磁力计、皮托管、七个 10 位模数转换器 (ADC)、十六个 12 位模数转换器、一个 14 位模数转换器、二十个数字输入/输出 (I/O)、八个脉冲宽度调制 (PWM) 信号输入、一个 40 英里下行链路收发器、一个开放串行端口和一个开放 CANbus 端口，以及高达 64 GB 的板载存储。数据采集系统完全由商用现货 (COTS) 组件制成，从而降低了系统成本和实施时间。SDAC 将各种传感器流组合成统一的高保真状态数据流，该数据流被记录下来以供以后进行空气动力学分析，并同时转发到单独的处理单元，例如自动驾驶仪。
三维超薄膜——结构化电磁材料的发现平台
至少自 Rittenhouse 和 Fraunhofer 的线衍射光栅发明以来，使用结构化材料的光学设备一直在光学元件中扮演着核心角色。然而，过去 35 年，光学物理学尤其受到结构化材料对光波长尺度的影响，以及随后将电子晶体固态类比应用于麦克斯韦方程组处理的影响。光子晶体 [1] 的特征是周期为 X/4，而超材料 [2] 的特征尺寸/周期可以是 X/10 或更小。同时，光学天线（具有类似波长尺度尺寸的散射元件）将射频和微波天线概念引入了微光子学和纳米光子学。在这里，我们以 3D 超薄膜为平台，这些不同的结构化介质可以组合成一个具有光学行为的单一设备，这些行为展示了这些概念的耦合和混合。这些超薄膜以毫米级制造，周期性为微米级，亚晶胞结构为数十至数百纳米级。最近的研究突出了将周期性结构阵列与“设计者”散射元件相结合的潜在设计优势 [3]。
电子技术员主管 - 海军部落
某些更改会直接引起您的注意。其他更改则需要您自己寻找。尝试培养对新信息的特殊警觉性，尤其是有关电子设备和相关设备和系统的技术信息。新型设备和系统不断被设计和测试。现有类型的设备经过了修改。如果您追溯二战结束以来的电子历史，就会发现发生了一些重要变化。新电子设备的设计人员将多种功能设计成一个独立的系统。这种方法取代了将几件单一功能设备组合成一个系统的做法。随着电子管让位于晶体管，电子设备的尺寸已经减小。已经开发出更小、更可靠的电子元件，例如电容器、电阻器、变压器和线圈。微电路很常见。此外，计算机在您现在使用的系统中变得更加突出。当今的电子技术人员必须对比以往更广泛的设备进行维护。作为主管，您必须了解电子领域正在发生的所有变化。