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World File Search System识别任务
使用深度学习来自动检测和分类Willis圈子
大多数颅内动脉瘤（ICA）出现在脑血管树的特定部分上，名为Willis圈（Cow）。尤其是，它们主要出现在构成这种圆形结构的主要动脉分叉上的十个。因此，对于有效而及时的诊断，开发一些能够准确识别每个感兴趣分叉（BOI）的方法至关重要。的确，自动提取出现ICA风险较高的分叉将使神经放射学家快速浏览最令人震惊的地区。由于最近在人工智能上的效果，深度学习是许多模式识别任务的最佳性能技术。此外，各种方法是专门为医学图像分析目的而设计的。这项研究旨在帮助神经放射科医生迅速找到任何出现ICA发生风险的分叉。它可以看作是一种计算机辅助诊断方案，在该方案中，人工智能有助于访问MRI内感兴趣的区域。在这项工作中，我们提出了一种完全自动检测和识别构成威利斯圈子的分叉的方法。已经测试了几个神经网络架构，我们彻底评估了分叉识别率。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
并非所有电极通道都是必需的：仅从受刺激的大脑区域进行知识转移即可实现脑电图情绪识别
情感脑机接口 (aBCI) 的情绪识别在人机交互中引起了广泛关注。由于能够实时检测大脑活动且可靠性高，因此主要使用在一个数据库中收集和存储的脑电图 (EEG) 信号。然而，受试者之间的 EEG 个体差异很大，使得模型无法跨对象共享信息。新的标记数据是为新受试者单独收集和训练的，这需要花费大量时间。此外，在跨数据库收集 EEG 数据期间，会向受试者引入不同的刺激。视听刺激 (AVS) 通常用于研究受试者的情绪反应。在本文中，我们提出了一种大脑区域感知域自适应 (BRADA) 算法，以不同的方式处理听觉和视觉大脑区域的特征，从而有效地解决受试者之间的差异并缓解数据库之间的分布不匹配。BRADA 是一个与现有迁移学习方法配合使用的新框架。我们将 BRADA 应用于跨主题和跨数据库设置。实验结果表明，我们提出的迁移学习方法可以改善效价唤醒情绪识别任务。
![arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f58593b4b640f06bc37aeca5c5bb7e9db79f54a8.webp)
arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日
量子机器学习是噪声中型量子 (NISQ) 时代量子计算最有前途的应用之一。在此，我们提出了一种受卷积神经网络 (CNN) 启发的量子卷积神经网络 (QCNN)，与经典神经网络相比，它大大降低了计算复杂度，具有 O (( log 2 M ) 6 ) 个基本门和 O ( m 2 + e ) 个变分参数，其中 M 是输入数据大小，m 是滤波器掩码大小，e 是哈密顿量中的参数数量。我们的模型对于图像识别任务具有一定的噪声鲁棒性，并且参数与输入大小无关，这使其对近期的量子设备很友好。我们用两个明确的例子演示了 QCNN。首先，将 QCNN 应用于图像处理并对三种类型的空间滤波、图像平滑、锐化和边缘检测进行了数值模拟。其次，我们展示了 QCNN 在图像识别中的表现，即手写数字的识别。与前人的研究相比，该机器学习模型能够提供与特定经典卷积核精确对应的可实现量子电路，为将 CNN 直接转化为 QCNN 提供了有效途径，为大数据时代利用量子能力处理信息开辟了前景。
数据科学与人工智能
毕业作业主题示例：> 为图像识别任务（例如医学扫描或安全摄像机镜头）设计模型> 创建一种算法来检测仇恨言论、虚假新闻或歧视性语言> 实现一种根据评论或其他过滤功能对项目进行排名的算法> 为客户创建一个聊天机器人，以便在您的网站上实现作为第一帮助点> 优化推荐模型，在购物或旅游行业为客户提供更加个性化的服务> 协助自动化日常任务，无论是在客户服务、数据输入还是其他领域，以释放人力资源来执行更复杂的任务> 为各种用例实现语音转文本、大型语言模型和文本转语音管道，从提高游戏沉浸感到改善酒店业的客户体验> 将计算机视觉和/或自然语言处理模型集成到机器人工作流程中，以提高自动化和/或人机交互> 使用任何工具简化数据收集、清理、模型执行和可视化。例如，示例项目包括 Azure 数据库、在云实例中执行模型、在 PowerBI 仪表板中提供结果 > 提供异常检测框架来识别和支持根本原因分析
顺序最佳武器识别与大脑的应用...
大脑计算机界面（BCI）是一项技术，可以在大脑与外部设备或计算机系统之间进行直接通信。它允许个人仅使用自己的思想与设备进行交互，并具有在医学，康复和人类增强中广泛应用的巨大潜力。基于脑电图（EEG）和事件相关电位（ERP）的拼写系统是一种BCI，它允许用户在不使用物理键盘的情况下拼写单词，而是通过记录和解释不同刺激呈现范式下的大脑信号。传统的非自适应范式独立对待每个单词选择，从而导致了漫长的学习过程。为了提高采样效率，我们将问题作为一系列最佳武器识别任务的顺序，在多臂匪徒中。利用预先训练的大语言模型（LLMS），我们利用从先前任务中学到的先验知识来告知和促进后续任务。以连贯的方式这样做，我们建议在固定的信心设置和固定的预算设置下进行一个最高的汤普森采样（STTS）算法。我们研究了构成算法的理论特性，并通过合成数据分析以及P300 BCI拼写模拟器示例来证明其实质性的经验改进。
Spinnaker上的语言建模2神经形态芯片
随着大型语言模型的规模继续迅速扩展，运行它们所需的计算能力也是如此。基于事件的神经形态设备的网络提供了一种潜在的方法来大大减少推理的能源消耗。迄今为止，大多数基于事件的网络都可以在包括尖峰神经网络（SNNS）在内的神经形态硬件上运行，即使与LSTM模型相当，也无法实现任务性能。结果，对神经形态设备的语言建模似乎是一个遥远的前景。在这项工作中，我们基于最近发表的基于事件的架构The Egru，演示了在神经形态设备（特别是Spinnaker2芯片）上的第一个语言模型实现。spinnaker2是一种多核神经形态芯片，设计用于大规模异步处理，EGRU构建以有效地利用此类硬件，同时保持竞争性任务绩效。此实现标志着神经形态语言模型首次与LSTM匹配，为将任务性能带到大语言模型的级别设定了阶段。我们还根据DVS摄像机的输入来展示对手势识别任务的结果。总的来说，我们的结果展示了这种神经启发的神经网络在硬件中的可行性，强调了单批推断的常见用例的能源效率的显着增长与常规硬件的可行性。
噪声识别中的音乐：人工耳蜗植入者和正常听力对照者的听力努力的脑电图研究
尽管有大量研究调查聆听努力程度以及有关人工耳蜗 (CI) 用户音乐感知的研究，但是从未有人研究过背景噪音对音乐处理的影响。鉴于聆听努力程度评估的典型噪声中语音识别任务，本研究的目的是调查在不同背景噪音水平的音乐作品上进行情绪分类任务时的聆听努力程度。除了参与者的评分和表现之外，还使用已知与这种现象有关的 EEG 特征来调查聆听努力程度，即顶叶区域和左侧下额叶 (IFG)（包括布罗卡区）的 alpha 活动。结果表明，CI 用户在识别刺激的情绪内容方面的表现差于听力正常 (NH) 对照组。此外，当考虑对应于听信噪比 (SNR) 5 和 SNR10 条件的 alpha 活动时，减去听安静条件下的活动（理想情况下，去除音乐的情感内容并隔离由于 SNR 而导致的难度级别），CI 用户报告的顶叶 alpha 和右半球左 IFG 同源体（F8 EEG 通道）的活动水平高于 NH。最后，提出了 F8 对与 SNR 相关的音乐聆听努力具有特殊敏感性的新建议。
探索量子机器学习的潜力......
量子机器学习是一个快速崛起的领域，它将量子计算的原理与机器学习的技术相结合。它利用纠缠等量子效应来提高传统机器学习模型的准确性。量子计算基于粒子同时存在于多种状态的能力，允许并行处理大量数据。量子机器学习可用于执行模式识别任务，例如图像分类和图像分割，这对于图像处理至关重要。通过利用量子计算的力量，量子机器学习算法可以比传统机器学习算法更有效地处理大量数据，从而获得更快、更准确的结果。此外，量子机器学习算法可以通过识别数据中更细微的模式来提高图像处理任务的准确性。这可能解决医学图像分割和分类问题，以识别和预测癌症。本文探讨了量子计算和机器学习模型在医学图像分割中的交叉点以及对推进癌症研究的潜在影响。论文首先介绍了量子计算和机器学习算法的基础知识，然后探讨了如何将它们结合起来，为高效的癌症研究创建强大的新系统。随后，该研究介绍了图像分割算法 K-means 和 Q-means，并进一步讨论了进一步研究量子计算和机器学习结合的必要性，以及潜在的伦理影响。
类似大脑的前馈和循环网络组件的组合实现了原型提取和
摘要：联想记忆一直是大规模循环新皮质网络执行计算的主要候选对象。实现联想记忆的吸引子网络为许多认知现象提供了机械解释。然而，吸引子记忆模型通常使用正交或随机模式进行训练，以避免记忆之间的干扰，这使得它们不适用于自然发生的复杂相关刺激，如图像。我们通过将循环吸引子网络与使用无监督赫布-贝叶斯学习规则学习分布式表示的前馈网络相结合来解决这个问题。由此产生的网络模型结合了许多已知的生物学特性：无监督学习、赫布可塑性、稀疏分布式激活、稀疏连接、柱状和层状皮质结构等。我们评估了前馈和循环网络组件在 MNIST 手写数字数据集上的复杂模式识别任务中的协同效应。我们证明了循环吸引子组件在前馈驱动的内部（隐藏）表示上进行训练时实现了联想记忆。联想记忆还被证明可以从训练数据中提取原型，并使表示对严重失真的输入具有鲁棒性。我们认为，从机器学习的角度来看，所提出的前馈和循环计算集成的几个方面特别有吸引力。