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World File Search System训练目标
SUBMATT® 潜艇移动声学训练目标和...
按照船舶的预定移动点 (PIM) 对您的 SUBMATT ® 进行编程；节省时间和金钱。通过对您的 SUBMATT ® 的航向、深度、速度、时间和被动音调变化进行编程来增加真实感。对您的 SUBMATT ® 进行编程，使其自动响应主动声纳询问。这是一个基于 Windows ® 95 及更高版本或 Windows ® NT 的程序，适用于至少具有 Intel ® Pentium ® 处理器或更高版本并具有 VGA 容量的 PC 或笔记本电脑。使用您的计算机、我们的软件、电缆、培训手册和便携式目标编程器 TM (PTP) 来创建目标的运行计划。
改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
LayoutLMv3：使用统一的文本和图像蒙版对文档 AI 进行预训练
自监督预训练技术在 Document AI 中取得了显著进展。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示，但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中，我们提出了 LayoutLMv3，以统一的文本和图像掩码来预训练用于 Document AI 的多模态 Transformer。此外，LayoutLMv3 还使用词块对齐目标进行预训练，通过预测文本词的相应图像块是否被掩码来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使 LayoutLMv3 成为以文本为中心和以图像为中心的 Document AI 任务的通用预训练模型。实验结果表明，LayoutLMv3 不仅在以文本为中心的任务（包括表单理解、收据理解和文档视觉问答）中取得了最佳性能，而且在以图像为中心的任务（例如文档图像分类和文档布局分析）中也取得了最佳性能。代码和模型可在 https://aka.ms/layoutlmv3 上公开获取。
验证斯巴达特遣队师总部
免责声明：陆军经验教训中心 (CALL) 提供专业信息，但本文表达的观点为作者观点，而非国防部或其下属机构的观点。内容不一定反映美国陆军的官方立场，也不会更改或取代其他美国陆军官方出版物中的任何信息。作者对其所提供材料的准确性和来源文件负责。简介陆军中央司令部的斯巴达特遣部队在西南亚保持着美国军事态势，足以加强国防关系并建立合作伙伴能力。0F i 斯巴达特遣部队是一个独特的多组分师级单位，由来自现役陆军和国民警卫队部队的约 500 名人员组成，并由美国陆军预备役支援部队补充。1F ii 2016 年 12 月，第一军开始验证国民警卫队师，以接管斯巴达特遣部队的中级师总部。2F iii 第一军通过在训练周期结束时评估他们的最终演习来确保斯巴达特遣部队的部队训练有素并准备好承担任务。此外，这些最终演习使师级参谋人员在承担斯巴达特遣队任务之前熟悉了他们的规划流程。为了成功地进行演习评估，规划人员必须了解角色和职责、作战规划团队、指挥官的训练目标和作战变量。最终训练演习流程最终演习的设计和评估需要一个广泛的规划过程。在承担斯巴达特遣队任务前大约十二个月确定预备役部队的服役时间。一旦确定要执行斯巴达特遣队任务，该部队便会在多部队联合评估 (MCJA) 中制定并简要介绍他们的训练计划。第一军和部队指挥官在最终演习的初步规划会议 (IPC) 期间批准训练目标，该会议大约在执行前八个月举行。演习规划人员将在最终训练演习之前再重新评估这些训练目标两次。
学士/主论文主题认知系统实验
肌电图（EMG）信号捕获了肌肉的激活，例如语音生产过程中的关节肌肉。因此，他们被研究为语音假体的一种方式，而这些假体可以通过移动其铰接器来“默默地说”。主要的研究重点是EMG到语音模型，该模型旨在预测EMG信号的声学演讲ferth EMG到语音模型使用佩戴EMG传感器的人的录音作为训练目标
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
英国皇家空军在合成训练设备的开发和应用中发挥的主导作用
摘要：英国皇家空军长期以来一直被认为是合成训练设备 (STE) 用于机组人员训练的主要支持者之一。与美国、澳大利亚、德国和法国等其他成熟的 STE 用户国家一样，现代英国皇家空军在模拟和复杂的训练设备上投入了大量资金，以实现许多训练目标。这些目标包括更好地为机组人员在空中停留的时间做准备、提高安全性、节省资金、进行任务演练，以及最近减少服务的碳足迹。在早期采用 STE 时还发现，与纯飞行训练相比，STE 提供了一种可重复和可扩展的培训媒介，可以实现更有效的“培训转移”。STE 的大部分专业知识是在第二次世界大战前夕和二战期间获得的，轰炸机司令部处于创新前沿。
人类和机器的语言学习、表达和处理：特刊简介
大型语言模型 (LLM) 和人类无需直接监督即可获得有关语言的知识。LLM 通过特定的训练目标来实现这一点，而人类则依靠感官体验和社交互动。这种相似性在 NLP 和认知科学中产生了一种感觉，即系统地了解 LLM 如何获取和使用编码知识可以为研究人类认知提供有用的见解。相反，认知科学领域的方法和发现偶尔会启发语言模型的开发。然而，机器和人类处理语言的方式（在学习机制、使用的数据量、基础和对不同模态的访问方面）的差异使得直接翻译见解具有挑战性。这本编辑卷的目的是创建一个沿着这条研究方向交流和辩论的论坛，邀请人们进一步阐明人类和 LLM 之间的异同。
可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。