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World File Search System自回归
基于人体运动预测和自适应阻抗控制的轨迹自适应人机物理交互框架
摘要 — 物理人机交互 (pHRI) 在机器人中起着重要作用。为了使人类操作员能够轻松适应与机器人的交互，应实现 pHRI 中的最小交互力。本文提出了一种 pHRI 框架，使机器人能够自适应地调节其轨迹，以最小化交互力和较小的位置跟踪误差。首先通过性能评估指数更新的交互力来调整机器人的轨迹。然后，基于自回归 (AR) 模型预测人手运动以进一步调整轨迹。第三，开发了一种自适应阻抗控制方法，使用表面肌电图 (sEMG) 信号更新机器人阻抗控制器中的刚度，以实现机器人与环境的顺从交互。该方法允许人类操作员通过交互力、手部运动和肌肉收缩与机器人交互。通过研究所提出方法的性能，交互力降低，并实现了良好的位置跟踪精度。对比实验证明了所提出方法的增强性能。
smitin：生成音乐变压器的自我监测的推理时间干预 /作者= koo，junghyun;威奇，戈登； Germain，FrançoisG； Khurana，Sameer； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2025年1月23日 /受试者=人工智能，机器学习，语音< /div < /div>
摘要我们介绍了自我监控的推理时间干预（SMITIN），这是一种使用分类探针来控制自回归的生成音乐变压器的方法。这些简单的逻辑回归探针通过使用表现出特定的音乐性状（例如，鼓声/不存在鼓或真实/合成音乐）的小型音频示例对变压器中每个注意力头的输出进行了训练。然后，我们将注意力头转向探针方向，以确保生成模型输出捕获所需的MUSICAL性状。此外，我们监视探针输出，以避免在自回归产生中添加过量的干预措施，这可能会导致时间上不一致的音乐。我们在音频延续和文本到音乐应用程序中客观和主观验证结果，证明了将控件添加到大多数音乐家的重新培训甚至灌感都是不切实际的大型生成模式中的能力。建议的干预方法的音频样本可在我们的演示页面上
EEG信号处理 20世纪欧洲的经济历史 艾森豪威尔与冷战经济
2.6连贯性，多元自回归（MVAR）建模和定向转移功能（DTF）67 2.7混乱和动态分析71 2.7.1熵71 2.7.2 Kolmogorov熵71 2.7.7.3.7.3 Series 75 2.7.6 Approximate Entropy 11 2.7.7 Using the Prediction Order 78 2.8 Filtering and Denoising 79 2.9 Principal Component Analysis 83 2.9.1 Singular-Value Decomposition 84 2.10 Independent Component Analysis 86 2.10.1 Instantaneous BSS 90 2.10.2 Convolutive BSS 95 2.10.3 Sparse Component Analysis 98 2.10.4 Nonlinear BSS 99 2.10.5 Constrained BSS 100 2.11受约束BSS的应用：示例102 2.12信号参数估计104 2.13分类算法105 2.13.1支持向量机106 2.13.2 K-Means算法114 2.14匹配匹配追踪117 2.15摘要和结论118参考119 119 119
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
通过射线追踪结合随机建模来表征室内无线信道
摘要 — 我们研究了无线电信道模拟器在预测特定环境中的信道响应方面的可靠性。室内环境的表面几何布局和材料特性已知，因此适合进行这种针对特定地点的模拟。我们通过将该方法的预测结果与特定静态环境中的测量结果进行比较来评估该方法的性能。在测量和模拟的一组路径上，路径损耗、莱斯 K 因子和 RMS 延迟扩展具有良好的一致性，这表明设计良好的无线电模拟器可以可靠地预测系统行为。通常，通过这种或类似技术获得的无线信道模型不会捕捉由于环境中人员移动而导致的信道响应的时间变化。我们使用随机过程处理信道响应的时变部分。通过对几个典型的办公场景进行信道探测实验，我们表明自回归过程可用于为几种不同的运动场景建模时变抽头增益。
在 Achronix Speedster®7t FPGA 上进行 AI 基准测试
摘要 — 具有自回归关键路径或递归的机器学习网络的部署通常不能很好地利用 AI 加速器硬件。此类网络（如自动语音识别中使用的网络）必须以低延迟和确定性尾部延迟运行，以适应大规模实时应用。在本文中，我们介绍了一种推理引擎的覆盖架构，然后在 Speedster7t FPGA 上实现该架构。Speedster7t 是 Achronix Semi-conductor Corporation 生产的 AI 优化设备。我们展示了所考虑的网络类型的潜在高利用率。具体来说，我们描述了一种双时钟方法，该方法可实现 Speedster 设备中机器学习处理器块额定频率的 74.7% 的时钟频率。我们表明，该设备可以在一组标准的 AI 基准测试中实现 36.4 TOPS，并表明它可以在一系列场景中实现约 60% 的设备总体效率。然后，我们重点介绍了这种架构对于自动语音识别等低延迟实时应用的好处。
迈向负责任的人工智能生成内容之路
于 2022 年 8 月。作为 OpenAI 的竞争对手，谷歌提出了两种可以生成逼真图像的文本转图像模型：基于扩散的模型 Imagen [Saharia et al。，2022a] 和 Pathways 自回归文本转图像模型 (Parti) [Yu et al。，2022]。除了文本转图像任务外，扩散模型还广泛用于图像转图像 [Saharia et al。，2022b；Whang et al。，2022] 和文本转视频模型，例如 Runway [Runway，2022]、Make-A-Video [Singer et al。，2022]、Imagen Video [Ho et al。，2022] 和 Phenaki [Villegas et al。，2022]。稳定扩散已适用于各种应用，从医学成像 [Chambon 等人，2022] 到音乐生成 [Agostinelli 等人，2023]。除了图像和视频生成之外，文本生成还极大地影响了人类的生活，从创作一篇文章或整篇文章到协助工程师编写代码。
坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素：时间序列分析
Abdon Msechu * & Rosemary S. Taylor † 摘要 本研究使用 1990 年至 2020 年的时间序列数据，研究了坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素。进行了增强型 Dickey-Fuller 和 Zivot Andrews 以及自回归分布滞后边界检验，以评估变量之间的长期关系，从而允许使用误差修正模型。此外，格兰杰因果关系检验检查了变量之间的因果关系。从长远来看，经济增长和贸易开放对可再生能源消费产生积极影响，而二氧化碳排放对可再生能源消费产生负面影响。短期分析显示经济增长系数为负，利率系数为正。格兰杰因果关系检验支持可再生能源消费与经济增长之间的反馈假设。政策影响包括需要持续努力促进经济增长、增加贸易和投资，并提高可再生能源技术的可及性和可负担性，以促进可持续能源消费。
通货膨胀和失业对经济增长的影响
本研究的主要目的是调查通货膨胀和失业对塞拉利昂经济增长的影响。使用季度时间序列数据，本研究采用自回归分布滞后 (ARDL) 模型进行估计和结果分析。通过 ARDL 边界协整检验，本研究确定了模型中存在长期关系，并据此估计了长期和短期 ARDL 模型。从长期结果来看，通货膨胀 (Inf) 和失业 (Unem) 对塞拉利昂经济增长的影响显著为负。)。对于短期，使用滞后结构为 (2, 2, 0, 1, 2) 的 ARDL。在这个模型中，ECT 强化了长期的存在，因为它被发现为负的且具有统计意义。与 Unem 不同，经济增长的第一滞后（RGDP (-1)）、Inf 和 Inf (-1) 在短期内对塞拉利昂的经济增长产生影响。根据研究结果，它建议货币当局必须推行可靠的通胀目标政策，同时政府应创造机会，让民众的技能和能力得到充分提升。