XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别任务
使用经过训练以模仿大脑统计特性的神经网络来提高物体识别能力
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN)，灵感来自哺乳动物视觉系统的架构，在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时，已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte，2014 年；Yamins 和 Dicarlo，2016 年；Gu 和 van Gerven，2015 年；Mcclure 和 Kriegeskorte，2016 年)。此外，在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设，教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点，我们在一个复合任务上训练了 DCNN，其中网络被训练为：(a) 对物体图像进行分类；同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比，在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能，并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是，我们发现这个过程不需要神经数据，但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大，但它们非常稳健。值得注意的是，我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升，包括：较小（CORNet-Z）与较大（VGG-16）架构；优化器的变化（Adam 与梯度下降）；激活函数的变化（ReLU 与 ELU）；以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用，使用大脑（或至少是其激活模式的统计特性）作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
SenticNet 7：基于常识的可解释情绪分析神经符号 AI 框架
摘要 近年来，人工智能研究已显示出造福人类和社会的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别任务中的表现往往优于人类，但它在需要常识推理的复杂任务（如自然语言理解）方面仍然举步维艰。在这种情况下，当前人工智能模型的主要限制是：依赖性、可重复性、可信度、可解释性和可解释性。在本文中，我们提出了一个基于常识的神经符号框架，旨在克服情绪分析背景下的这些问题。具体而言，我们采用无监督和可重复的亚符号技术（如自回归语言模型和核方法）来构建可信的符号表示，将自然语言转换为一种原始语言，从而以完全可解释和可说明的方式从文本中提取极性。
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。
使用机器学习的电子组件分类
专门的体系结构：CNN具有专门的体系结构，专门用于图像识别任务，非常适合识别电子组件。CNN中的卷积层允许从视觉输入中提取有效的特征。分层功能学习：CNNS自动学习层次特征，使它们能够在图像中捕获复杂的细节。这对于表现出各种视觉特征的电子组件至关重要，因为CNN可以识别复杂的模式和结构[2]。有效的模式识别：电子组件通常具有独特的视觉模式。cnns在识别和解释这些模式方面表现出色[9]，可确保在各种组成部分之间进行准确的识别。对各种形状和大小的适应性：CNN的卷积性质使它们能够处理电子组件形状和大小的变化。这种适应性对于适应组件可能采取的多种形式至关重要。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
软件工程：从业者的方法
2.1通用过程模型31 2.1.1定义框架活动32 2.1.2识别任务集34 2.1.3过程模式35 2.2过程评估和改进37 2.3规定过程模型38 2.3.1瀑布模型39 2.3.3.3.3.3.3.3 Process Models 50 2.4.1 Component-Based Development 50 2.4.2 The Formal Methods Model 51 2.4.3 Aspect-Oriented Software Development 52 2.5 The Unified Process 53 2.5.1 A Brief History 54 2.5.2 Phases of the Unified Process 54 2.6 Personal and Team Process Models 56 2.6.1 Personal Software Process (PSP) 57 2.6.2 Team Software Process (TSP) 58 2.7 Process Technology 59 2.8 Product and Process 60 ix
KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060
随着边缘计算平台变得更加广泛，新公司加入了该领域，因此很难知道在任何特定情况下要使用哪个平台。这些系统通常包含一系列不同的计算体系结构和不同的硬件加速技术，这在选举时可能会令人困惑，以将它们整合为较大设计中的硬件加速器。由于这些平台的效率，它们通常可以为机器人技术和其他领域提供创造性的解决问题的方法，在这种情况下，很久以前的计算在边缘上并不常见。本文深入研究了领先的硬件加速器，分析了三个平台的性能和功率使用：KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060。实验是使用两个神经网络模型-Resnet-50进行的，并进行了YOLO训练以进行图像识别任务。与其他平台相比，我们的发现在每瓦的推理速度方面强调了基于FPGA的平台的效率。
基于脑电图的情绪识别的多域自适应图卷积网络
在所有情感识别任务的解决方案中，脑电图（EEG）是一种非常有效的工具，并受到了研究人员的广泛关注。此外，脑电图中多媒体的信息通常提供了更完整的情感图片。，很少有现有研究同时合并来自时间域，频域和功能性脑连接性的脑电图信息。在本文中，我们提出了一个多域自适应图卷积网络（MD-AGCN），融合了频域和时间域的知识，以充分利用EEG信号的互补信息。md-agCN还通过将通道间相关性与通道内信息相结合，从而考虑了脑电图通道的拓扑，从中可以以自适应方式学习功能性大脑的连接。广泛的实验结果表明，在大多数实验环境中，我们的模型超过了最先进的方法。同时，结果表明，MD-AGCN可以有效地提取互补的域信息，并利用基于EEG的情绪识别的信道关系。
ReSync：纠正事件的试验间异步性......
图 1. 使用 EEG 作为表征动态大脑反应的工具。（a）典型的 EEG 实验范例，其中向受试者呈现离散事件以引发大脑反应，同时记录 EEG 信号。（b）用刺激引发大脑反应可以比作敲击钟摆并观察其动态反应。（c）平均 ERP 方法假设特定反应活动由刺激引起并添加到自发活动中。通过根据刺激开始对多次试验进行平均，自发活动被抵消，而诱发的反应仍然存在。然而，由于大脑反应在试验间存在差异，平均 ERP 最终可能会显示模糊的反应模式（底部）。（d）真实 EEG 数据显示具有差异延迟变化的单次试验 ERP 的各个子成分。数据是从面部识别任务中单个受试者的电极 CPz 中提取的按 P3 延迟排序的单次试验 ERP（Rellecke、Sommer 和 Schacht，2012）。