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预测表征：智能的基石
我们的观点基于预测模型和预测表示之间的重要区别。预测模型是系统状态动态的概率分布。模型可以“向前运行”以生成有关系统未来轨迹的预测。这提供了相当大的灵活性：如果有足够的计算时间，具有预测模型的代理可以回答几乎任何有关未来事件概率的查询。然而，“如果有足够的计算时间”这一条件对预测模型在实践中的作用设置了关键限制。需要在严格的计算约束下快速行动的代理可能没有能力向其预测模型提出任意复杂的查询。然而，预测表示会缓存某些查询的答案，从而以有限的计算成本访问它们。1 这种效率提升的代价是灵活性的丧失：只有某些查询可以得到准确回答。
此文件是从Umayyad课程站点进行的。
1。哪些间隔表明Khaled在交通红灯处停了下来？…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………在Khaled的汽车不加速而是以恒定速度移动的间隔是什么？（给出两个。）: ………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………… 3.什么是表明汽车放慢的时间间隔？（给出两个。）………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………… 4.计算时间间隔的加速度E.………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
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1。哪些间隔表明Khaled在交通红灯处停了下来？…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………在Khaled的汽车不加速而是以恒定速度移动的间隔是什么？（给出两个。）: ………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………… 3.什么是表明汽车放慢的时间间隔？（给出两个。）………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………… 4.计算时间间隔的加速度E.………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
没有用户就没有界面。交互的控制论视角
按照预期，它是上一代的子代，由上一代生成：根据这一说法，当将大型计算机的计算时间分配给多个批处理作业的算法变得越来越先进时，很明显可以将大型计算机的计算时间进一步划分。将其划分为足够小的部分，这些部分快速连续地相互衔接，在几个人看来，他们将对整个机器拥有独占控制权。这种称为“时间共享”的想法并没有将计算机的资源划分给几个批处理作业，而是划分给几个人（正如我们将在下面看到的，重新定义为“用户”），这些人现在可以与机器进行“对话交互”。6 虽然分时一代的对话是以书面文本交换的形式进行的，但沃克的第四代交互引入了图形显示，将文本命令集中到可视菜单中。第五代也是最后一代催生了个人计算的图形用户界面，这些界面在各种迭代中一直陪伴着我们的台式机、笔记本电脑和手机，直到今天。7
量子计算机——一种新兴的网络安全威胁
广泛使用的 RSA（Rivest 等人，1978 年）公钥密码术被认为特别容易受到量子攻击。RSA 密钥由两个 N 位素数因子的乘积生成。它们的安全性依赖于一般假设，即素数分解的逆过程（其计算时间随 N 呈指数增长）在足够大 N 的情况下几乎不可能在任何有限时间内完成。目前，即使使用最强大的经典超级计算机和最先进的算法，分解的最大数字也是 829 位 RSA-250 数字（250 位十进制数字）（Boudot，2020 年）。而下一个挑战始终是一个挑战——素数分解仍然没有通用的经典算法。然而，量子计算机和量子算法有望改变这一事实。Shor 的量子算法（Shor，1997 年）被证明可以将指数计算时间减少到多项式时间，因此可能危及公钥密码系统。
没有用户就没有界面。交互的控制论视角
正如我们所料，它是上一代计算机的产物，并由上一代计算机生成：随着将大型计算机的计算时间分配给多个批处理作业的算法越来越先进，显然可以进一步划分大型计算机的计算时间。将计算时间划分为足够小的部分，并快速连续地相互衔接，在几个人看来，他们将拥有对整台机器的独占控制权。这种称为“分时”的想法并没有将计算机的资源划分给几个批处理作业，而是划分给几个人（我们将在下文中将这些人重新定义为“用户”），这些人现在可以与机器进行“对话交互”。6 分时一代的对话以书面文本交换的形式发生，而沃克的第四代交互则引入了图形显示，将文本命令集中到可视菜单中。第五代也是最后一代催生了个人计算的图形用户界面，这些界面经过多次迭代，至今仍在我们的台式机、笔记本电脑和手机上陪伴着我们。7
使用机器学习的EEG运动图像分类...
背景。脑机界面（BMI）是一种接收大脑信号的设备或实验设置，对其进行分类，然后将其用作计算机命令。对哪种学习方法（深度学习，卷积网络，AI等）尚无共识和/或每种方法中的算法类型最好运行BMI。目标。这项工作的目的是建立一个低成本，便携式，易于使用和可靠的电动图像电脑图（EEG-MI）的BMI；比较不同的算法，以找到最适合这种情况的算法。方法。在这项研究中，从Physionet公共数据和使用Emotiv头戴式耳机获得的Motor Imager（MI）EEG信号都与四种机器学习算法进行了分类。这些算法是：结合线性判别分析（LDA），深神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）和最终riemannian最小值（RMDM）的常见空间模式（CSP）。结果。每种方法的平均准确性分别为78％，66％，60％和80％。获得了基线与运动图像（MI）比较的最佳结果。随着全球培训公共数据的，获得了86.4％至99.9％的精度。 使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。 对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。 在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。随着全球培训公共数据的，获得了86.4％至99.9％的精度。使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。 对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。 在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。结论。CSP和RMDM算法产生了快速（计算时间）和有效的（成功率）工具，以实现为BMI中的深度学习算法。
FEMA：针对大样本全脑成像数据的快速高效混合效应算法
图 1 分箱对固定效应参数估计的均方误差 (MSE) 的影响。我们模拟了 2000 个具有 5 个固定效应（10,000 个观测值）的成像变量。然后，使用 20 个不同的箱值，我们使用 FEMA 估计参数并计算参数估计的平均（超过 50 次重复）平方误差。面板 (a) 中的黑色虚线表示五个固定效应中的每一个的总 MSE（跨 2000 个成像变量），而橙色实线表示五个固定效应的总 MSE 的平均值。我们观察到最小总 MSE 在箱值为 100（由绿线表示）时，而箱值为 20（由紫线表示）显示出可比的 MSE；面板 (b) 显示每个箱值所需的计算时间（跨 50 次重复取平均值）；箱值为 20（紫线）的计算时间是箱值为 100（绿线）所需计算时间的一小部分。请注意，两个面板的 x 轴都是非线性的。