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神经网络算法 - CCN 2024
算法在认知科学中起着核心作用。它们有助于解释我们如何感知、说话、记忆、导航和决策。但人工或生物神经网络“实现”算法的含义尚不清楚。标准建议是，当神经网络具有与算法步骤相对应的部分时，它就实现了算法。但我们无法找到很多这样的部分，也许是因为神经网络很少有它们。这导致一些人否认神经网络实现了算法。作为替代方案，我建议神经网络通过其学习替代输入输出映射的速度来实现算法。该提议借鉴了心理学中的“学会学习”文献和机器学习中的“迁移学习”文献。我证明该提案可有效应用于许多网络和任务。因此，它是一个整合认知科学和神经科学的有前途的新框架。
北卡罗来纳州游客的经济影响...
为北卡罗来纳州构建了植入输入输出模型。该模型通过州的经济及其对就业，工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查，以确保这些发现在合理的范围内。访客包括那些住在过夜住宿的人，或那些从大于50英里的距离并偏离正常例行的人。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统（REIS）。这比劳工统计局（ES202/QCEW）数据更全面，因为独资经营者不需要失业保险，并且在ES202数据中不计算。
系统指南 - Swegon
WISE 系统的组成产品 ...... 17 系统产品 .............................................................. 18 WISE DIRECTOR ...................................................... 18 Swegon Connect .................................................... 18 气候产品 .............................................................. 19 WISE Parasol Zenith ............................................. 19 WISE 空气扩散器 ...................................................... 19 WISE Damper ...................................................... 19 WISE Measure ...................................................... 19 WISE DPS............................................................. 19 水性产品 ...................................................... 19 系统配件 ............................................................. 20 WISE RTA（室温调节器） ............................................. 20 WISE IAQ（室内空气质量传感器） ............................................. 20 WISE IRT（红外温度传感器） ............................................. 20 WISE OCS（占用传感器） ............................................. 20 WISE IORE（输入输出无线电扩展器） ............................................. 20 WISE WCS（窗户接触传感器） ............................................. 20 WISE RTS （室温传感器） ................................. 20 WISE IRE（输入无线电扩展器） .............................. 20 TuneWISE ......................................................... 20 扫描仪 TuneWISE ..
利用 NMR 进行量子信息处理
本实验将让您在双自旋系统上执行一系列简单的量子计算，演示一和两个量子位量子逻辑门，以及实现 Deutsch-Jozsa 量子算法的电路。您将使用 NMR 技术来操纵氯仿分子中质子和碳核的状态，测量整体核磁化。您应该熟悉 Matlab 才能成功完成此实验！此外，您应该已经完成初级实验室实验 12：脉冲 NMR，并了解 NMR 的基本物理原理。您将测量描述氯仿质子和碳核自旋之间电子介导相互作用的耦合常数；受控非门的经典输入输出真值表；Deutsch-Jozsa 量子算法的数值输出；以及可选的 Grover 量子搜索算法的输出和振荡行为。
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
工程设计中的迭代价值模型生成...
摘要 如今，价值模型越来越多地被讨论，作为在工程设计中预先加载概念设计活动的一种手段，其最终目标是降低与从系统角度做出的次优决策相关的成本和返工。然而，研究界对于价值模型到底是什么、有多少种类型的价值模型、它们的输入输出关系以及它们在工程设计过程时间线上的使用情况并没有达成共识。本文基于在航空航天和建筑设备行业进行的五个案例研究，介绍了如何在工程设计过程中定制价值模型的开发。最初的描述性研究结果以七个经验教训的形式总结出来，在设计用于设计决策支持的价值模型时应予以考虑。从这些经验教训中，本文提出了一个六步框架，该框架考虑了在获得新信息时更新价值模型的性质和定义的必要性，从基于专家判断的初步估计转向详细的定量分析。
机器人操纵器和自动驾驶汽车的连续循环中基于平坦的控制
摘要：通过使用基于平局的控制方法来解决机器人操纵器和自动驾驶汽车的多变量和非线性动力学的控制问题，该方法在连续循环中实现。这些机器人系统的状态空间模型分为两个子系统，它们之间在级联回路中连接。这些子系统中的每个子系统都可以独立看作是一个差异的系统，并且可以通过其动力学反转来执行其控制，就像输入输出输出线性化频率的情况下一样。第二个子系统的状态变量成为第一个子系统的虚拟控制输入。又将外源控制输入应用于第一个子系统。整个控制方法是在两个连续的循环中实现的，并且通过Lyapunov稳定性分析也证明了其全球稳定性属性。在两个案例研究中确定了控制方法的有效性：（a）控制3-DOF工业刚性链接机器人操纵器，（ii）控制3-DOF自主水下容器。
评论：模拟/射频集成电路设计、合成、布局和测试中的机器学习技术
半导体技术的快速发展大大提高了计算机的计算能力。由于这一发展以及理论方面的最新发展，机器学习 (ML) 技术在许多新应用中变得颇具吸引力。这一趋势也启发了从事集成电路 (IC) 设计和优化的研究人员。基于 ML 的设计方法在挑战/辅助传统设计方法方面具有重要意义，因为它们可以在从建模到测试的不同设计层面使用，以学习任何模拟和射频 (RF) 设备或电路的任何非线性输入输出关系；从而为他们所学的任务提供快速而准确的响应。此外，在模拟/射频电子设计自动化 (EDA) 工具中使用 ML 技术可以提高此类工具的性能。在本文中，我们总结了最近的研究，并全面回顾了用于模拟/射频电路建模、设计、综合、布局和测试的 ML 技术。
电子游戏对精神集中的影响
表现需要精神集中，精神集中是大脑中进行的心理过程，反映在思维过程中。我们的大脑由数十亿个神经元组成，它们收集和传输信号，这些信号源于我们的思想和运动功能。大脑皮层是大脑的一部分，我们的记忆、思想、注意力、意识和意识都基于此。[1] 大脑过程就像计算机的输入输出处理。我们的大脑接收和处理感官数据，并将其转化为思想。这个过程与智商水平、情绪稳定性有关，大脑中的神经元通过练习进行重组。可以说，如果一个人的注意力水平很高，他们的智力水平也可能很高。注意力、专注力、思想和专注力是相互依存的。如果没有其中一个，就很难利用其他的。这项研究试图通过对受访者进行问卷调查来得出结论。由于这项研究一直关注游戏对精神集中能力的影响，因此
偏见变化权衡，模型选择和交叉验证
5.2（a）在此模型中，我们将根据训练数据中最接近的树的类别对一棵新树进行分类。这高度取决于培训数据的选择。如果我们将数据集分为两半，并为这两个数据集中的每个数据集制作k = 1的最邻居模型，那么我们很可能会在两个模型上获得非常不同的决策界限，因为我们将预测基于单个训练数据点。这意味着我们在模型中有很大的差异。至于偏见：是高还是低取决于我们认为仅地理位置是否足以确定树类型的信息。如果是这种情况，则偏差很低，因为1-NN模型可以描述非常灵活的映射（在这种情况下，从“位置”到“树类型”）。但是，如果有有关模型中未使用的功能中可用的树类型的相关信息，则可以将其视为偏见，这是由于“真实”输入输出关系的模型不足。