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![arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日](/simg/b\b6cb0df5ccd74c86d5033b2b313e388a62ba61f2.webp)
arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日
我们提出了Interhandgen，这是一个新颖的框架，可以学习双手相互作用的生成之前。从我们的模型中产生的可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。 我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。 我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。 因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。 尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。 用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。 此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。 我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。
生物医学工程（BIM）
BIM 105 — 生物医学工程师的概率与数据科学（4 个单元）此版本已结束；请参阅下面的更新课程。课程描述：概率、随机变量、随机过程、数学建模和数据分析的概念，以及在生物医学工程中的应用。包括组合学、离散、连续和联合分布的随机变量、概率分布和模型、马尔可夫链和泊松过程。使用 MATLAB 的计算机实验室涵盖数学和计算建模技术、动手数据分析和计算机模拟。先决条件：MAT 022A C- 或更高或 MAT 027A C- 或更高或 BIS 027A C- 或更高或 ENG 006（可以同时进行）；或经讲师同意。学习活动：讲座 3 小时，实验室 2 小时。学分限制：对于已修读 MAT 107 或 BIS 107 的学生没有学分；已完成 MAT 135A 或 STA 131A 的学生仅可获得 2 个学分。成绩模式：字母。通识教育：科学与工程 (SE)。
本科学位课程 B 的教学大纲......
1 描述统计：a) 集中趋势测量 - 分组和非分组数据；平均值、样本平均值 - 加权平均值；中位数、四分位数、b) 十分位数和百分位数、箱线图、众数变异测量 - 离差、范围、标准差、总体与样本方差和标准差、偏度、峰度。2 概率和抽样分布简介：a) 分配概率的方法、概率空间、概率模型的条件、事件、简单和复合、概率定律、概率密度函数、累积分布函数、平均值和方差的预期值。边际、联合、联合和条件概率，贝叶斯定理 b) 随机变量、离散和连续分布、期望、分布矩、二项分布、泊松分布、均匀分布和正态分布、二项分布的正态近似、多个随机变量的分布、联合分布矩、独立性、协方差、相关系数、中心极限定理。3 假设检验：a) 总体参数的大样本估计和假设检验：估计总体均值和差异的基础知识；估计比例和差异；总体均值、差异的大样本检验；比例、差异的大样本检验。b) 总体方差的估计：方差的抽样分布，
B. Tech。土木工程计划
线性代数基础知识：向量空间和子空间，基础和维度，血统转换，四个基本子空间。矩阵理论：规范和空间，特征值和特征向量，特殊矩阵及其特性，最小平方和最小规范的解决方案。矩阵分解算法-SVD：属性和应用，低等级近似值，革兰氏施密特过程，极性分解。尺寸还原算法和JCF：主成分分析，血统判别分析，最小多项式和约旦的规范形式。微积分：微积分的基本概念：部分导数，梯度，定向衍生物Jacobian，Hessian，凸集，凸功能及其属性。优化：无约束和受约束的优化，受约束和不受约束优化的数值优化技术：牛顿的方法，最陡的下降方法，惩罚函数方法。概率：概率的基本概念：条件概率，贝叶斯定理独立性，总概率，期望和方差定理，几乎没有离散和连续分布，联合分布和协方差。支持向量机：SVM简介，错误最大程度地减少LPP，双重性和软边距分类器的概念。参考书：
EC-GAN：通过生成对抗网络推断大脑有效连接
从功能性磁共振成像（fMRI）数据推断不同大脑区域之间的有效连接是近年来神经信息学领域的一项重要前沿研究。然而，由于fMRI数据噪声大、样本量小，目前的方法在有效连接研究中的应用受到限制。在本文中，我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）推断有效连接的新框架，称为EC-GAN。所提出的框架EC-GAN通过对抗过程推断有效连接，其中我们同时训练两个模型：生成器和鉴别器。生成器由一组基于结构方程模型的有效连接生成器组成，可通过有效连接生成每个大脑区域的fMRI时间序列。同时，采用鉴别器来区分真实的和生成的fMRI时间序列的联合分布。在模拟数据上的实验结果表明，与其他最新方法相比，EC-GAN可以更好地推断有效连接。真实世界的实验表明，EC-GAN 可以为分析 fMRI 数据的有效连接提供一个全新的、可靠的视角。
![arxiv：2204.09167V2 [CS.CR] 2024年3月23日](/simg/0\064a8778dbb8621fd55ba2060d123a2d4ceb4db8.webp)
arxiv：2204.09167V2 [CS.CR] 2024年3月23日
摘要。差异隐私是一个数学概念，可提供信息理论安全保证。虽然差异隐私已成为确保数据共享隐私的事实上的标准，但实现该隐私的已知机制带有一些严重的限制。公用事业保证通常仅适用于固定的先验指定的查询集。此外，没有任何更复杂的效用保证，但很常见，包括聚类或分类等机器学习任务。在本文中，我们克服了其中一些局限性。使用指标隐私（一种强大的差异隐私概括），我们开发了一种多项式时间算法，该算法从数据集中创建私人度量。这种私人措施使我们能够有效地构建用于广泛统计分析工具准确的私人合成数据。此外，我们证明了私人措施和一般紧凑型度量空间中的合成数据的渐近敏锐的最低最大结果，对于远离零界限的任何固定隐私预算。我们结构中的一个关键成分是一个新的超规则随机步行，其步骤的联合分布与独立的随机变量一样规则，但是它们会缓慢地与原点偏离原点。
提取语义动态特征以实现长期稳定的脑机接口
脑机接口 (BCI) 向运动指令通路建立神经信号，这是实现神经假体的先决条件。然而，长期稳定的 BCI 会受到神经数据跨天漂移的影响，而重新训练 BCI 解码器的成本很高，限制了其应用场景。神经信号重新校准的最新解决方案将连续神经信号视为离散信号，这在时间特征提取方面效率较低。受到生物学家观察到低维动力学可以描述高维神经信号的启发，我们对底层神经动力学进行了建模，并提出了一种语义动态特征，该特征在共享特征空间中表示语义和动态，从而促进 BCI 重新校准。此外，我们提出了联合分布对齐而不是常用的边际对齐策略，以处理神经数据分布的各种复杂变化。我们的重新校准方法在分类和回归任务中对两只猴子的真实神经数据都取得了最先进的性能。我们的方法还在模拟数据集上进行了评估，这表明它在处理神经信号不稳定的各种常见原因时具有很强的稳健性。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
基于应用于工业环境的贝叶斯网络的因果增强学习
在工业环境中从传感器中收集的实时数据的增加量加速了机器学习在决策中的应用。增强学习（RL）是找到实现给定目标的最佳政策的强大工具。但是，RL的典型应用是风险的，并且在动作可能会产生不可逆转并需要解释性和公平性的环境中不足。虽然RL的新趋势可能会根据专家知识提供指导，但它们通常不考虑不确定性或在学习过程中包括先验知识。我们提出了基于贝叶斯网络（RLBN）的因果增强学习替代方案，以应对这一挑战。RLBN同时对政策进行建模，并利用国家和行动空间的联合分布，从而降低了未知情况下的不确定性。我们根据奖励功能和效果和测量的可能性，为网络参数和结构提出了一种培训算法。我们使用普通微分方程（ODE）对Cartpole基准和工业结垢进行了实验表明，RLBN比竞争对手可以解释，安全，灵活和更强大。我们的贡献包括一种新颖的方法，该方法将专家知识纳入决策引擎。它使用带有预定义结构的贝叶斯网络作为因果图和一种混合学习策略，这些策略都考虑了可能性和奖励。这将避免失去贝叶斯网络的优点。
完全量子非本地游戏具有嘈杂的最大纠结状态
本文认为具有嘈杂的最大纠缠状态的完全量子非本地游戏的可定性。完全量子的非本地游戏是非本地游戏的概括，在该游戏中，问题和答案都是量子，裁判员执行了二进制POVM测量，以决定他们在从玩家那里获得量子答案后是否赢得了游戏。完全量子非本地游戏的量子值是他们赢得游戏概率的至高无上的量子，在该游戏中，超越人在玩家之间共享的所有可能的纠缠状态以及玩家执行的所有有效的量子操作。开创性工作mip ∗ = re [16，17]意味着不确定要近似完全非局部游戏的量子值。即使只允许玩家共享（任意多个副本）最大纠缠的状态，这仍然存在。本文调查了共享最大纠缠状态嘈杂的案例。我们证明，嘈杂的最大纠缠状态的副本上有一个可计算的上限，以便玩家赢得一个完全量子非局部游戏，概率是任意接近量子值的概率。这意味着可以决定这些游戏的量子值。因此，近似完全量子非局部游戏的量子值的硬度与共享状态中的噪声并不强大。本文建立在联合分布的非相互作用模拟的框架上[12,7,11]，并在[26]中概括了非本地游戏的类似结果。我们将傅立叶分析的理论扩展到超级操作员的空间，并证明了几个关键结果，包括不变性原理和超级操作员的尺寸降低。这些结果本身就很有趣，并且被认为具有进一步的应用。