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离散的神经算法推理
神经算法推理旨在通过学习模型模仿经典算法的执行来捕获神经网络的计算。虽然共同体系结构具有足够的表现力，可以在权重空间中包含正确的模型，但当前的神经推理者正在努力概括分布数据。另一方面，经典计算不受分布变化的影响，因为它们可以描述为离散计算状态之间的过渡。在这项工作中，我们建议迫使神经推理者将执行轨迹保持为有限的预定状态的组合。为了实现这一目标，我们将离散和连续数据流分开，并描述它们之间的相互作用。在算法的状态转换上接受了监督训练，此类模型能够与原始算法完全保持一致。为了证明这一点，我们在多种算法问题上评估了我们的方法，并在单件任务和多任务设置中获得完美的考试成绩。此外，提出的架构选择使我们能够证明任何测试数据的学习算法的正确性。
通过基于组件的降阶模型和可解释的机器学习实现预测性数字孪生
这项工作开发了一种创建和更新数据驱动的基于物理的数字孪生的方法，并通过开发翼展 12 英尺的无人机的结构数字孪生来演示该方法。数字孪生由基于组件的降阶模型库构建，这些模型源自对飞行器在一系列原始和受损状态下的高保真有限元模拟。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供了灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数字孪生使用可解释的机器学习进行部署和更新。具体来说，我们使用最优树（一种最近开发的可扩展机器学习方法）来训练可解释的数据驱动分类器。在操作中，分类器将输入车辆传感器数据，然后推断模型库中哪些基于物理的简化模型最适合组成更新的数字孪生。在我们的示例用例中，数据驱动的数字孪生使飞机能够动态地重新规划安全任务，以应对结构损坏或退化。
节奏机器人（2024）：敏感的即兴环境
节奏机器人[1]是一种积极控制的动力学雕塑和对集体智力和集体行为的研究的艺术探索，转化为我们对神经网络行为，动物行为（例如，羊群和学校的行为）和社会行为的理解。这项工作的灵感来自Rhythm Bath [2]，这是Susan Marshall的舞蹈装置，探讨了观众的节奏夹带，这些观众被邀请与舞者一起参加表演空间。节奏机器人扩展了此询问，以考虑机器人的节奏运动如何引起类似的夹带，以及机器人组的同步运动是否可以创建一个平静而冥想的公共空间[3]。在为人类机器人互动设计操场时，我们考虑了人类代理如何影响展览的节奏以及如何使机器人的行为可解释对观众。该产品是一组温柔，节奏地旋转的机器人，可以互相响应在网络上的变化以及坐在或四处走动的人类观众。作品借鉴了基本动力学模型的表现力，以鼓励探索人类机器人反馈循环中的歧义。
量子电路完整性：扩展和简化
尽管量子电路在量子计算中已经无处不在，但量子电路的第一个完整方程理论直到最近才引入。完整性保证量子电路上的任何真实方程都可以从方程理论中得出。我们通过两种方式改善了这种完整性结果：（i）我们通过证明可以从其余规则得出几个规则来简化方程理论。特别是，在三个最复杂的规则中，有两个被删除，第三个规则略微简化。（ii）可以将完整的方程理论扩展到带有Ancillae或Qubit的量子电路，以使用其他工作空间和混合量子计算分别表示量子计算。我们表明，在这些更具表现力的设置中可以极大地简化剩余的复杂规则，从而导致方程理论所有方程式在有限数量的Qubits上作用。为表达量子电路模型的简单和完整的方程理论的发展开辟了有关量子电路推理的新途径。它为各种编译任务提供了强大的正式基础，例如电路优化，硬件约束满意度和验证。
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
EEC1000 |幼儿教育简介
1。探索多种高级版画技术的集成，以创新以创新和实验性的方式结合浮雕，intaglio和光刻元素的混合印刷品2。尝试合并非常规的材料和过程，以扩大高级版画方法中的创造可能性，促进艺术探索和边界推动创造力3。整合创新的方法和混合媒体元素，以在高级级别的4.创建混合印刷品无缝整合高级浮雕和凹陷技术，以生成多层和视觉动态的构图，以挑战传统的版画规范5。纳入非传统材料，例如拼贴，Chine-Collé或混合媒体元素，以增强高级版画作品的视觉影响，展示了版画技术的创新和实验应用6。实验先进的传统和现代版画方法的融合，以创建创新和表现力的印刷品，以无视艺术惯例并突破中等能力的界限4：学生将处理高级印刷品中概念和技术专长的应用：
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。
ITD 245 - 高级应用数据科学技术（3 Cr。）
nova c ollege -wide course c ontent s ummary itd 245 - 一个pplanced a pplagence a pplained d ata s cience t eChniques（3 cr。）课程描述本课程对大数据和数据分析（包括广泛使用的工具和方法的应用程序）提供了广泛的调查。主题包括描述性统计，基本数据分析，来自多种数据源和类型的常见数据提取/翻译/加载方法以及工具，数据可视化以及机器学习（监督和无监督）。本课程包括理论和实践，通过案例研究大力强调实际应用。讲座每周3个小时。一般课程目的是使学生从多种原始数据源中获取有意义和表现力的信息，包括应用基本统计信息，分析工具和技术，数据提取和清洁，可视化的创建以及机器学习在分析问题中的应用。课程先决条件/准则先决条件：ITD 145-推荐的应用数据科学技术：ITP 150 -Python编程（或Python体验）课程目标
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。