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MES-CTNet：一种基于多域特征图的新型胶囊变压器网络，用于基于脑电图的情绪识别
摘要：由于脑电信号中蕴含了丰富的真实情绪数据，利用脑电信号进行情绪识别在人机交互领域引起了广泛关注。然而，传统的情绪识别方法在挖掘多域特征之间的联系和发挥其优势方面存在不足。在本文中，我们提出了一种基于多域特征的新型胶囊Transformer网络，用于基于EEG的情绪识别，称为MES-CTNet。该模型的核心由一个嵌入ECA（高效通道注意）和SE（挤压和激励）块的多通道胶囊神经网络（CapsNet）和一个基于Transformer的时间编码层组成。首先，结合多域特征的空频时间特性构建多域特征图作为模型的输入。然后，利用改进的CapsNet从多域特征图中提取局部情绪特征。最后利用基于Transformer的时间编码层全局感知连续时间片的情绪特征信息，得到最终的情绪状态。本文在DEAP和SEED两个不同情绪标签的标准数据集上进行了充分实验。在DEAP数据集上，MES-CTNet在情绪效价维度上取得了98.31%的平均准确率，在唤醒度维度上取得了98.28%的平均准确率；在SEED数据集上的跨会话任务上取得了94.91%的准确率，相比传统脑电情绪识别方法表现出了优异的性能。本文提出的MES-CTNet方法利用多域特征图，为基于脑电的情绪识别提供了更广阔的观察视角，显著提高了分类识别率，在脑电情绪识别领域具有重要的理论和实用价值。
叠加与纠缠对混合量子场的影响...
近来，量子计算的算法和生成的量子计算机技术不断发展。另一方面，机器学习已成为解决计算机视觉、自然语言处理、预测和分类等许多问题的重要方法。量子机器学习是一个结合这两种主要方法的优点而发展起来的新领域。作为量子和经典计算的混合方法，变分量子电路是一种机器学习的形式，它可以根据输入变量预测输出值。在本研究中，当数据集较小时，使用变分量子电路模型研究了叠加和纠缠对天气预报的影响。在变分层之间使用纠缠层对电路性能进行了显着的改善。在数据编码层之前使用叠加层可以减少变分层的使用。
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
NEPP 电子技术研讨会 2020 年 6 月 15 日至 18 日
DFF 触发器 DMM 数字万用表 DMA 直接存储器访问 DSP 数字信号处理 DSPI 动态信号处理仪器 DTMR 分布式三重模块冗余双通道。双通道 DUT 被测设备 ECC 纠错码 EDAC 错误检测与纠正 EEE 电气、电子和机电 EMAC 设备监控和控制 EMIB 多芯片互连桥 EPCS 扩展物理编码层 ESA 欧洲航天局 eTimers 事件计时器 ETW 电子技术研讨会 FCCU 流化催化裂化装置 FeRAM 铁电随机存取存储器 FinFET 鳍式场效应晶体管 FIR 有限脉冲响应滤波器 FMC FPGA 夹层卡 FPGA 现场可编程门阵列 FPU 浮点单元 FY 财政年度 Gb 千兆位 Gbps 千兆位/秒 GCR 银河宇宙线 GEO 地球静止赤道轨道 GIC 全球行业分类 GOMACTech 政府微电路应用和关键技术会议 GPIO 通用输入/输出 GPIB 通用接口总线 GPU 图形处理单元 GR 全球路线 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心
批量量子加固学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）通常需要大量的数据和环境相互作用，从而使培训过程耗时。在批处理RL的情况下，这一挑战进一步加剧了，在批处理RL的情况下，该代理仅在没有环境相互作用的预收集数据集上训练。量子计算的最新进展表明，与经典方法相比，量子模型可能需要更少的培训数据数据。在本文中，我们通过提出一种利用变量量子电路（VQC）作为离散批处理量Q-LEATER（BCQ）算法中的函数近似器来研究这种潜在优势。此外，我们通过周期性移动数据编码层中的输入变量顺序引入了新的数据重新上传方案。我们评估了算法在Openai Cartpole环境中的效率，并将其性能与基于经典的神经网络的离散BCQ进行比较。索引术语 - Quantum增强学习，批处理封装学习，变分量子计算，数据上传，数据重新上传，批量量子加固学习，离线量子加固学习。
NEPP 2021 FPGA辐射效果更新
DFF触发器DMM数字万用表DMA直接内存访问DSP数字信号处理DSPI动态信号处理仪器DTMR分布式三模块冗余双CH。双通道DUT设备在测试ECC错误纠正代码下进行EDAC误差检测和校正EEE电气，电子，电子机械和机电EMAC设备监控器监控器监视器和控制EMIB多-DIE互连桥EPC EPC延长物理编码层ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ETIMERS ETIMER ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETW Finite impulse response filter FMC FPGA Mezzanine Card FPGA Field Programmable Gate Array FPU Floating Point Unit FY Fiscal Year Gb Gigabit Gbps Gigabit per second GCR Galactic Cosmic Ray GEO geostationary equatorial orbit GIC Global Industry Classification GOMACTech Government Microcircuit Applications and Critical Technology Conference GPIO General purpose input/output GPIB General purpose interface bus GPU Graphics处理单元GR全球路线GRC NASA GLENN研究中心GSFC Goddard太空飞行中心双通道DUT设备在测试ECC错误纠正代码下进行EDAC误差检测和校正EEE电气，电子，电子机械和机电EMAC设备监控器监控器监视器和控制EMIB多-DIE互连桥EPC EPC延长物理编码层ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ETIMERS ETIMER ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETW Finite impulse response filter FMC FPGA Mezzanine Card FPGA Field Programmable Gate Array FPU Floating Point Unit FY Fiscal Year Gb Gigabit Gbps Gigabit per second GCR Galactic Cosmic Ray GEO geostationary equatorial orbit GIC Global Industry Classification GOMACTech Government Microcircuit Applications and Critical Technology Conference GPIO General purpose input/output GPIB General purpose interface bus GPU Graphics处理单元GR全球路线GRC NASA GLENN研究中心GSFC Goddard太空飞行中心
AMDET：基于注意力机制的多维 EEG 变换器，用于情绪识别
摘要：情感计算是人工智能的一个重要分支，随着脑机接口技术的快速发展，基于脑电信号的情绪识别受到广泛关注。尽管目前已经出现了大量深度学习方法，但有效挖掘脑电数据中的多维信息仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种基于注意的多维脑电变换器（AMDET）深度模型，该模型利用多维全局注意机制，充分利用脑电数据的频谱-空间-时间特征之间的互补性。我们将原始脑电数据转换为 3D 时间-频谱-空间表示，然后 AMDET 将使用频谱-空间变换器编码层提取脑电信号中的有效特征，并通过时间注意层集中在关键时间帧上。我们对 DEAP、SEED 和 SEED-IV 数据集进行了广泛的实验，以评估 AMDET 的性能，结果在三个数据集上均优于最先进的基线。在 DEAP-Arousal、DEAP-Valence、SEED 和 SEED-IV 数据集中分别实现了 97.48%、96.85%、97.17%、87.32% 的准确率。我们还进行了广泛的实验，探索可能影响情绪和 EEG 信号耦合的大脑区域。值得注意的是，即使只有少数通道，AMDET 也能表现良好，这些通道是通过可视化训练模型所学内容来识别的。即使只有八个通道，准确率也可以达到 90% 以上，这对实际应用非常有用和有益。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
时间使空间：在编码时间连续感官体验的网络中的位置字段的出现
据信脊椎动物海马在区域CA3中使用复发连通性来支持部分提示的情节记忆回忆。这个大脑区域还包含放置细胞，其位置选择性射击场实现了支持空间内存的地图。在这里我们表明，将细胞出现在经过训练的网络中，以记住时间连续的感觉发作。我们将CA3模拟为一种反复的自动编码器，该自动编码器回顾并重建了通过遍历模拟竞技场的代理商嘈杂且部分遮挡观察的感觉体验。用啮齿动物和环境建模的逼真的轨迹移动的代理被建模为连续变化，高维，感官体验图（具有平滑的高斯随机场）。训练我们的自动编码器准确地模式结合和重建感觉体验，并限制对总活动的限制会导致空间定位的射击场，即位置单元格，以在编码层中出现。The emergent place fields reproduce key aspects of hippocampal phenomenology: a) remapping (maintenance of and reversion to distinct learned maps in different environments), implemented via repositioning of experience manifolds in the network's hidden layer, b) orthogonality of spatial representations in different arenas, c) robust place field emergence in differently shaped rooms, with single units showing multiple place fields in large or complex spaces, and d）慢速代表性漂移的位置场。我们认为这些结果是因为空间的连续遍历使感觉体验在时间上连续。我们的实验代码可在1处获得。我们做出可测试的预测：a）a）迅速变化的感觉上下文将破坏位置字段，b）即使循环连接被阻止，位置字段也会形成，但是在重新映射时对先前学习的表示形式的尊重将被废除，c）临时平稳的体验的维度设置了位置字段的尺寸，包括在虚拟导航中，包括抽象的虚拟导航。