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揭示足球守门员隐蔽注意力的脑电图相关性：迈向创新运动训练程序
体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如，使用神经反馈 (NF)，运动员可以学会自我调节特定的大脑节律，从而提高他们的表现。在这里，我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力，这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记，即符合以下标准的标记：(1) 特定于 CVSA，(2) 可实时检测，(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明，CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此，我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实，但它符合标准 2 和 3。这一结果表明，可以为守门员设计创新的生态训练程序，例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
通过针对一二年级学生的数字化数学训练计划评估数学焦虑并进行补救
图 2 总体研究设计。（a）所有儿童均接受了数学焦虑和认知评估。（b）完成初步评估后，志愿者儿童接受数学游戏训练和数学焦虑和认知测量后评估，以供后续分析。（C）训练程序登录屏幕的屏幕截图。（d–f）分别为数学训练游戏的模块 1 至 3。虽然实际程序以繁体中文呈现，但为了说明目的提供了英文翻译版本
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
朝着物理上可实现的量子神经网络
最近对量子网络（QNN）以及它们在不同领域的应用都有很大的兴趣。QNNS的当前解决方案对它们的可伸缩性提出了显着的挑剔，从而确保了量子力学的后期满足，并且可以在物理上实现净作品。QNNS的指数状态空间对训练过程的可扩展性构成了挑战。禁止原理禁止制作多个训练样本的副本，并且测量值假设导致了非确定性损失函数。因此，尚不清楚依赖于每个样本的几个副本进行训练QNN的几个副本的现有方法的物理可靠性和效率尚不清楚。本文提出了一个QNN的新模型，依赖于量子量度感知器（QPS）传递功能的带限制的傅立叶范围来设计可扩展的训练程序。通过随机量子随机差下降技术增强了这种训练过程，从而消除了对样品复制的需求。我们表明，即使在由于量子测量引起的非确定性的情况下，这种训练过程即使在存在非确定性的情况下也会收敛到真正的最小值。我们的解决方案具有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅立叶功率谱的QPS，我们表明可以使QNN的训练程序可扩展； （ii）它消除了重新采样的需求，从而与无禁止的规则保持一致； （iii）增强了整体培训过程的数据效率，因为每个数据样本都是每个时期的一次。我们为我们的模型和方法的可伸缩性，准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验来验证方法的实用性。
用扩散生成的汤普森采样
在这项工作中，我们启动了使用Denois扩散模型来学习在线决策问题的先验的想法。我们专门针对强盗元学习，旨在学习一项跨同一班级的强盗任务的策略。为此，我们训练一个扩散模型，该模型在测试时处理了基本的任务分布，并在处理新任务之前与学习的汤普森采样。我们的后抽样算法仔细平衡了学识渊博的先验和嘈杂的观察结果，这些观察结果来自学习者与环境的相互作用。为了捕获现实的强盗情景，我们提出了一种新型的扩散模型训练程序，该过程从不完整和嘈杂的数据中训练，这可能具有独立的兴趣。最后，我们的广泛实验清楚地证明了所提出的方法的潜力。
Team openWebsearch在Clef 2024：Quantumclef
摘要我们描述了OpenWebSearch Group参与CLEF 2024 Quantumclef IR特征选择曲目。我们提交的运行重点是观察到，在更改培训设置时，特征在学习到级别模型中的重要性可能会变化并矛盾。要解决此问题并确定在各种下游训练程序中具有强大功能的特征子集，我们通过反复训练特征的模型在随机选择的功能子集上，并在训练有素的模型中衡量其重要性，从而引导特征的重要性得分。我们确实观察到，在不同的引导程序中，特征的重要性差异很大，并且与自身矛盾。我们假设量子退火器可以更好地探索这种复杂的优化景观，而不是模拟的退火器。但是，我们发现量子退火器并没有发现基本上最佳的解决方案，这些解决方案可以产生更有效的学习对级别模型。
RP260
如果不可能或可行的是通过工程控制降低适当的pel/oel以下的空气晶体晶体二氧化硅或颗粒水平，或者在安装后，鼓励员工使用良好的工作实践以及呼吸保护。在向员工提供呼吸器（尤其是负压类型）之前，雇主应使用适当的NIOSH分析方法来监测空气中的结晶二氧化硅和/或粉尘浓度，并根据监测结果选择呼吸保护，2）让工人评估由医生评估的工人，以确定工人的能力，以确定工人的能力，并佩戴呼吸训练程序。使用NIOSH认证的颗粒呼吸器（42 CFR 84），符合OSHA呼吸保护标准标准29 CFR 1910.134和29 CFR 1926.103，用于在工作环境中遇到的特定危害或空中浓度。有关呼吸器选择的最新信息，请与您的供应商联系。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺