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3D-QAE：3D 点云的全量子自动编码
现有的学习 3D 表示的方法是在经典硬件上训练和测试的深度神经网络。尽管理论上预测了量子机器学习架构在速度和表示容量方面的优势，但迄今为止，它还没有被考虑用于这个问题，也没有被考虑用于一般涉及 3D 数据的任务。因此，本文介绍了第一个用于 3D 点云的量子自动编码器。我们的 3D-QAE 方法是完全量子的，即其所有数据处理组件都是为量子硬件设计的。它在 3D 点云集合上进行训练以生成它们的压缩表示。除了找到合适的架构之外，设计这种完全量子模型的核心挑战还包括 3D 数据规范化和参数优化，我们为这两个任务提出了解决方案。在基于模拟门的量子硬件上的实验表明，我们的方法优于简单的经典基线，为 3D 计算机视觉的新研究方向铺平了道路。源代码可在 https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/QAE3D/ 获得。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。
使用深度卷积精炼自动编码 Alpha GAN 增强 3D 大脑环境的数据
摘要 —基于学习的方法代表了路径规划问题的最新技术水平。然而，它们的性能取决于可用于训练的医学图像的数量。生成对抗网络（GAN）是无监督神经网络，可用于合成逼真的图像，避免对原始数据的依赖。在本文中，我们提出了一种创新类型的 GAN，即深度卷积精炼自编码 Alpha GAN，它能够通过学习数据分布从随机向量成功生成 3D 脑磁共振成像 (MRI) 数据。我们将变分自编码 GAN 与代码鉴别器相结合，解决了共模崩溃问题并降低了图像模糊度。最后，我们在生成器网络中串联了一个精炼器，以平滑图像的形状并生成更逼真的样本。我们使用生成的图像与真实图像之间的定性比较来测试模型的质量。我们还利用多尺度结构相似性度量、最大平均差异和并集交集三个指标进行了定量分析。最终结果表明，我们的模型可以成为解决基于学习的方法所需的医学图像短缺问题的合适解决方案。
深圳Lianxinke Micro-Electronics Co.，Ltd.地址
lianxinke智能自动编码系列采用了专利的技术，具有智能的多用量误差识别编码线，该技术稳定而可靠地实现了全日制自动编码。它还支持0个场功能原型IC应用程序，并且在交付灯后不需要编码。工程安装和售后维护非常方便，并且可以将智能自动编码系列中不同的IC系列混合在灯中以进行自动编码。ucs512h系列使用DMX512差分并行协议LED驱动器芯片，并支持1/2/2/3/4局部高精确常数恒定电流输出和65536灰度级别。UCS512H系列采用第二代自适应微频转换技术开发的灰度平滑函数，以最大程度地发挥低灰色和无抖动的效果。最多32K端口的刷新速率可改善射击效果，地址线检测模式可以迅速通过地址线失败定位灯。芯片提供4个高精度恒定电流输出通道为120mA。电流的输出大小可以由外部电阻器设置，并且每个通道的电流可以通过软件独立调整64个级别。
人工智能和低收入初创企业
数据集不易获得，有时研究人员会向算法提出他们没有答案的问题。在这种情况下，应用无监督学习。需要神经网络来处理数据集，而无需明确指示特定结果或正确答案。神经网络尝试通过提取有用的特征和分析结构来自动查找数据中的模式。数据可以通过聚类、异常检测、关联或自动编码来组织。例如，无监督信用算法可能会识别类似借款人的集群，但不会对他们的偿还贷款人的能力做出单独预测。
CS 598：生成AI
- AE：Pierre Baldi。自动编码器，无监督的学习和深度体系结构。在ICML关于无监督和转移学习的研讨会上，第37-49页。JMLR研讨会和会议记录，2012年。URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper：Diederik P. Kingma和Max Welling。 自动编码变分贝叶斯。 在Yoshua Bengio和Yann Lecun，编辑，第二届国际学习代表会议，ICLR 2014，2014年，AB，加拿大AB，2014年4月14日至16日，2014年会议赛道诉讼，2014年。 url http：// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial：Diederik P Kingma，Max Welling等。 变分自动编码器的简介。 基金会和趋势®在机器学习中，12（4）：307–392，2019。 url https：// www。 nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧：Yuri Burda，Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。 重要的加权自动编码器。 ARXIV预印ARXIV：1509.00519，2015。 URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper：Diederik P. Kingma和Max Welling。自动编码变分贝叶斯。在Yoshua Bengio和Yann Lecun，编辑，第二届国际学习代表会议，ICLR 2014，2014年，AB，加拿大AB，2014年4月14日至16日，2014年会议赛道诉讼，2014年。url http：// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial：Diederik P Kingma，Max Welling等。变分自动编码器的简介。基金会和趋势®在机器学习中，12（4）：307–392，2019。url https：// www。nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧：Yuri Burda，Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。重要的加权自动编码器。ARXIV预印ARXIV：1509.00519，2015。URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519
人工智能在股市预测中的应用
摘要：股票市场的特点是波动剧烈、非线性以及内部和外部环境变量的变化。人工智能 (AI) 技术可以检测到这种非线性，从而大大改善预测结果。本文回顾了 148 项利用神经和混合神经技术预测股票市场的研究，这些研究基于使用 NVivo 12 软件获得的 43 个自动编码主题进行分类。我们根据两大类将调查文章分组，即研究特征和模型特征，其中“研究特征”进一步分为涵盖的股票市场、输入数据和研究性质；“模型特征”分为数据预处理、人工智能技术、训练算法和绩效衡量标准。我们的研究结果表明，人工智能技术可以成功地用于研究和分析股票市场活动。最后，我们为潜在的金融市场分析师、人工智能和软计算奖学金制定了研究议程。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
使用生成AI
本文基于如何使用AI自动化进行软件开发的方式，主要处理代码合成和重写框架。尽管没有AI技术对软件开发的重点定义，但它们在开发过程中的应用不太可能在成熟并提供更高的生产率，提高代码质量以及增强开发重复任务的能力的能力。自动编码意味着预定义的工具可以带来代码建议，显示和应用重构功能，并执行编码标准，以便开发人员可以将精力投入到软件开发的其他方面。以下论文描述了在将AI纳入软件开发之前应采用的实用系统。它还涵盖了有关人工智能的正确使用，例如道德，安全和质量方面的基本因素。最后，本文着重于将来的方向和创新，包括特定领域的AI模型，更好的AI解决方案解释性以及可以根据改进和修改的开发实践来工作的协作工具。该框架旨在平衡机器学习与人类的经验，以帮助开发人员利用基于AI的软件开发框架可以提供的好处。