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World File Search System经过训练
颈背根的硬膜外电刺激恢复了瘫痪的猴子的自愿臂控制
图1。实验框架。（a）在左侧，行为实验平台的示意图。当动物执行机器人覆盖，掌握和拉动任务时，我们测量了施加到机器人接头，全LIMB运动学，肌电图（EMG）活性的3D力，来自手臂和手的八个肌肉，以及来自感觉运动区域的皮层内信号。实验方案的右，概念方案：（1）在控制计算机上运行的解码器确定了运动的尝试，（2）（2）将电脊髓刺激传递到适当的脊髓根。（3）刺激产生了我们在离线记录和分析的手臂和手动运动。（b）任务的示意图。猴子经过训练，可以抓住，掌握并拉出放置在机器人臂末端效应子上的目标对象。我们认为当目标空间阈值在拉动过程中越过时，我们认为运动完整。版权所有JemèreRuby。
项目标题：理解气候变化中极端天气的机器学习
项目的目的和方法，该项目将专注于更好地了解未来几十年中极端天气将如何变化，并采用新颖的机器学习（ML）方法。一个特别令人兴奋的研究领域是采用新的基于ML的全球大气模型，该模型已经过训练，可以学习观察到的天气背后的动态，并可以产生许多“可能已经存在的世界”。潜在的项目方向是使用这些工具来限制天气特性中的气候变化趋势，这对于理解我们的气候轨迹非常重要，并且不能仅使用天气观察来完成。另一个是应用它们生成大量天气情况，以了解潜在的极端天气影响。降尺度，生成对影响建模至关重要的局部规模数据，是另一个关键的研究领域。事件类型和重点的区域具有灵活性 - 欧洲降雨是一种特殊的优势，但我们也致力于其他多种现象。
使用 AI 促进公平的课堂讨论
摘要。数学教育的包容性与丰富的课堂教学密切相关，学生的想法在其中发挥着核心作用。谈话动作是促进课堂讨论中包容和公平参与的特定话语实践。本文介绍了 TalkMoves 应用程序的开发，该应用程序根据负责任的谈话理论为教师提供有关其谈话动作使用的详细反馈。在我们最近自动对教师谈话动作进行分类的工作的基础上，我们扩展了该应用程序，还包括对一组学生谈话动作的反馈。我们展示了几种深度学习模型的结果，这些模型经过训练可以将学生的句子分类为学生的谈话动作，性能高达 73% F1。用于训练这些模型的课堂数据是从多个来源收集的，这些数据经过了高度可靠的专家的预处理和注释。我们在样本外数据集上验证了该模型的性能，该数据集包括从试用该应用程序的教师那里收集的 166 份课堂成绩单。
MOCA在一般实践中使用以早期检测认知障碍
背景：GP可以在很早的阶段检测认知障碍，从而为人们及其护理人员提供早期的支持。认知障碍的早期发作在50至60年之间。目前在法国，迷你心理状态检查仍然是最常用的筛查测试，尽管它的灵敏度和特异性低于蒙特利尔认知评估（MOCA）用于检测轻度认知障碍，平均需要15分钟才能完成。目的：研究MOCA在常规咨询期间的可行性，以早期检测认知障碍，并确定初级保健环境中认知障碍的普遍性。设计和设置：常规咨询期间在现实生活中进行了定量的，可行性的研究。方法：GPS对50岁及50岁以上的成年人进行了MOCA，没有怀疑或确认的认知障碍。结果和结论：61 GPS进行了221个MOCA，平均持续时间为8分钟，并在62％的患者中检测到轻度神经认知障碍。MOCA在经过训练和经验丰富的医生的一般咨询中可行且易于执行。
Brain2Pix：根据大脑活动进行完全卷积自然视频帧重建
从大脑活动中重建复杂而动态的视觉感知仍然是机器学习应用于神经科学的一大挑战。在这里，我们提出了一种新方法，用于从非常大的单参与者功能性磁共振成像数据中重建自然图像和视频，该方法利用了图像到图像转换网络的最新成功。这是通过利用从整个视觉系统的视网膜主题映射中获得的空间信息来实现的。更具体地说，我们首先根据其对应的感受野位置确定特定感兴趣区域中的每个体素在视野中代表什么位置。然后，将视野上大脑活动的 2D 图像表示传递给完全卷积的图像到图像网络，该网络经过训练以使用带有对抗性正则化的 VGG 特征损失恢复原始刺激。在我们的实验中，我们表明我们的方法比现有的视频重建技术有了显着的改进。
![arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日](/simg/c\cabf7c5a9ab0c33e6e466917c97b343fbd319d0a.webp)
arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日
我们提出了一种量子算法来求解非线性微分方程组。使用量子特征图编码，我们将函数定义为参数化量子电路的期望值。我们使用自动微分将函数导数以解析形式表示为可微分量子电路 (DQC)，从而避免使用不准确的有限微分程序来计算梯度。我们描述了一种混合量子经典工作流程，其中 DQC 经过训练以满足微分方程和指定的边界条件。作为一个特定的例子，我们展示了这种方法如何实现一种在高维特征空间中求解微分方程的谱方法。从技术角度来看，我们设计了一个 Chebyshev 量子特征图，它提供了一组强大的拟合多项式基集，并具有丰富的表达能力。我们模拟该算法来解决 Navier-Stokes 方程的一个实例，并计算收敛-扩散喷嘴中流体流动的密度、温度和速度分布。
加强学习以最大化风力涡轮机能源
我们提出了一种加固学习策略，以通过主动更改转子速度，转子偏航角和叶片螺距角来控制风力涡轮机能量。具有优先体验重放剂的双重Q学习与刀片元件动量模型相结合，并经过训练以允许控制风。训练代理商可以决定最佳的控制（速度，偏航，音高），以实现简单的稳定风，随后通过真正的动态湍流挑战，表现出良好的性能。将双重Q学习与经典价值的迭代增强学习控制进行了比较，并且两种策略在所有环境中都超过了经典的PID控制，增强型学习方法非常适合不断变化的环境，包括湍流/阵阵风，显示出极大的适应性。最后，我们将所有控制策略与实际风进行比较，并计算年度能源生产。在这种情况下，双重Q学习算法也胜过经典方法。
人工智能版权案件的 ADR 方法
专门从事人工智能的公司正在快速发展和成长。其中之一就是 ChatGPT 的创建者 OpenAI。OpenAI 是一家“人工智能研究和部署公司”，专注于“确保通用人工智能造福全人类”。 5 他们有多个人工智能产品，包括 ChatGPT，这是一个聊天机器人，“经过训练可以按照提示中的指令进行操作并提供详细的响应”。 6 它使用“强化学习的奖励模型”，为用户提供一种“对话方式”来回答各种问题。7 它可以帮助用户学习词汇测验、计划哥斯达黎加之旅、解释一串代码、计划大学之旅等等。8 在某些情况下，它甚至可以根据用户想要看到的内容的简单摘要输出完整的小说。9 ChatGPT 允许用户“获得即时答案、找到创作灵感，[并] 学习新知识”。 10 OpenAI 开发 ChatGPT 所用信息包括互联网上公开的信息、OpenAI 从第三方获得许可的信息以及 ChatGPT 用户或人类培训师提供的信息。11 ChatGPT 的先进程度
液体硫的结构和聚合在L- ...
可以克服并模拟数千原子的系统，以获取纳秒级的时间尺度。的确，MLP允许以第一条原理方法成本的一小部分进行从头启动 - 质量的MD模拟。在这种方法中，按照Behler和Parrinello率先提出的策略，36通过神经网络（NN）对原子间的相互作用进行建模，该神经网络（NN）经过训练，可以忠实地预测一套参考文献con的dft计算获得的能量和力量。为了进行反应性过程的准确性，因此，最重要的是，训练数据集不仅包含来自亚稳态状态的采样的低能量结构，而且还包括跨性别状态的情况。不幸的是，对于复杂的系统（例如液体硫），由于存在大型自由能屏障，大多数反应性事件都是在时间尺度上发生的，远远超过了在标准MD模拟中可访问的，因此无法采样。幸运的是，ES方法旨在克服这一限制，并允许在可行的计算时间中对罕见事件进行采样。许多这样的方法基于
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。