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隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
USCO-对 NTIA 关于 AI 问责制的评论.pdf
办公室承认 NTIA 在其专业知识范围内探索 AI 技术某些政策含义的工作，包括“可信赖的 AI”的重要性，该术语在请求中有定义。6 我们期待审查对您的请求的回应以及任何后续政策建议。办公室支持制定适用于 AI 生态系统的公认定义，这些定义可以清楚地描述对我们的利益相关者社区重要的技术和实践，并促进各机构之间一致的政策分析。例如，在最近关于注册的政策指导中，办公室将生成性 AI 系统（许多版权争论的核心 AI 类型）定义为“能够产生表现力材料的技术”。可能需要其他定义来描述涉及该领域之外的政策利益的一系列机器学习系统。
检查报告Archdeacon Griffiths C.I.W.小学2024
领导者对国家优先事项，例如为威尔士的课程进行周到和积极的态度。员工已经合作创建了一项渐进式课程，这反映了对威尔士课程的目的。有特别有力的机会来促进和发展富有表现力的艺术，而教师为学生计划了通过艺术，戏剧和舞蹈发展创造力的激动人心的机会。例如，年长的学生在创造表演的一部分时表现出舞蹈的想象力和独创性，这是他们关于威尔士橄榄球联盟的作品的一部分。课程为学生提供了适当的机会，以反思社会的多样性，包括学生的机会，以了解黑人，亚洲和少数民族社区的历史和经历。但是，学生有限的机会有限于发展和意识到不同关系和性别。
走向直接的脑机音乐接口
至少 40 年来，音乐家和作曲家一直使用脑电波作为音乐的生成源，而脑机接口用于直接通信和控制的可能性在 20 世纪 70 年代初首次被认真研究。此后的几年中，许多艺术家和技术专家一直在努力尝试用脑电波和许多其他生物信号来控制音乐系统。尽管可以从人脑中读取丰富的 EEG、fMRI 和其他数据，但到目前为止，将复杂的脑电图数据转化为令人满意的音乐效果的成功率仍然有限。我们目前正在进行一项研究，我们相信这项研究将带来直接脑机接口用于丰富而富有表现力的音乐控制的可能性。本报告将概述我们当前研究和成果的方向。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
基于人工智能的脑电图信号情绪艺术表现
据我们所知，没有相关工作能够将情绪状态转化为绘画。在（Salevati and DiPaola，2015）和（Colton，Valstar and Pantic，2008）中，作者提出了创建富有表现力的人物自画像的系统。然而，这些系统有明显的局限性，用户可以控制他们想要在肖像上表达的情绪（在一种情况下，他们选择它；在另一种情况下，情绪是从面部表情中检测出来的，这很容易伪造）。在这两部作品中，预定义的样式都只是应用于现有肖像。在从脑电图生成情感绘画的背景下，我们提到了（Ekster，2018）和（Random Quark，2017）。在这些情况下，绘画通过简单的线条、预定义的形状、颜色、分形或鸟群来表现情绪，导致绘画之间的差异相当低。
新冠疫情之前、期间及之后
在此期间，博物馆正努力吸引年轻一代，因为研究人员发现，千禧一代往往是文化机构最大的访客群体（Dilenschneider 2016）。因此，该领域的数字互动元素、音频导览和通过智能手机访问的信息有所增加（Saha 2019）。技术也被用于提高可访问性和包容性，包括透视触摸方法、信标技术和富有表现力的音频描述（Long 2018）。研究发现，数字互动可以提高概念理解，尤其是关于科学主题的概念理解（Yoon 2012）。随着博物馆将其藏品数字化并根据开放获取政策提供图像，游客的兴趣增加了（Song 2017），随着博物馆开始将技术融入其空间，研究人员呼吁进行有目的的、而不是华而不实的数字化改进（Butler 2017）。