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节奏过早的新生儿大脑：听觉节拍和仪表的早期处理
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通过早停...
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于蒙特卡洛的增强特征选择（MCRFS）方法，以及两种效率改进策略，即早期停止（ES）策略和奖励级别互动（RI）策略。功能选择是数据预科技术中最重要的技术之一，旨在为给定的下游机器学习任务找到最佳特征子集。已进行了巨大的研究，以提高其有效性和效率。最近，多代理增强功能选择（MARFS）在改善特征选择的性能方面取得了巨大的成功。但是，Marfs承受着构成成本的沉重负担，这极大地限制了其在现实情况下的应用。在本文中，我们提出了一种有效的增强功能选择方法，该方法使用一种代理来遍历整个功能集，并决定选择或不选择每个功能。特别是，我们首先制定一种行为策略，并使用它来穿越功能集并生成培训数据。然后，我们根据培训数据评估目标策略，并通过Bellman方程来改善目标政策。此外，我们以渐进的方式进行了重要性采样，并提出了一种早期停止策略，以通过删除偏斜数据来提高训练效率。在早期停止策略中，行为策略停止以与重要性抽样重量成反比的概率相反。此外，我们提出了一种奖励级别的互动策略，以通过奖励级别的外部建议来提高培训效率。最后，我们在现实世界数据上设计了广泛的实验，以证明该方法的优越性。
高频脑电图检测与不确定性通过早期出口范式
脑电图（EEG）对于监测和诊断脑疾病至关重要。然而，脑电图信号遭受非脑部伪影引起的扰动，从而限制了其效率。当前的伪影检测管道是渴望资源的，并且严重依赖手工制作的功能。此外，这些管道本质上是决定性的，使它们无法捕获预测性不确定性。我们提出了E 4 g，这是一个高频脑电图检测的深度学习框架。我们的框架利用了早期出口范式，建立了能够捕获不确定性的模型的隐性集合。我们将对坦普尔大学的脑电图施工（v2.0）进行评估，以实现现状的分类结果。此外，E 4 g提供了良好的不确定性指标，可与采样技术相吻合，例如仅在一次前传球中蒙特卡洛辍学。e 4 g为支持临床医生在环框架中的不确定性感知人工检测打开了大门。
ESAI：通过早期退出实现高效分裂人工智能......
摘要 — 最近，深度神经网络在许多与计算机视觉相关的任务中的表现都优于传统的机器学习算法。然而，在移动和物联网设备上实现这些模型在计算上是不可接受的，大多数设备都在利用云计算方法，其中优秀的深度学习模型负责分析服务器上的数据。这会给设备带来通信成本，并在通信不可用时使整个系统变得毫无用处。本文提出了一种在物联网设备上部署的新框架，该框架可以同时利用云和设备上的模型，方法是从每个样本的分类结果中提取元信息并评估分类的性能以确定是否需要将样本发送到服务器。实验结果表明，使用该技术只需将 40% 的测试数据发送到服务器，框架的整体准确率为 92%，这提高了客户端和服务器模型的准确性。影响声明 — 本文提出了一种在本地移动设备上实施可操作智能的新方法。所提出的框架使用元信息智能地决定和控制样本是否应在本地或服务器模型上运行。通过提出一种利用知识蒸馏思想的神经架构搜索技术的新方法，提高了嵌入式人工智能单元的性能。此外，通过在客户端模型上引入早期退出，嵌入式人工智能单元的效率和灵活性得到了提高。实验结果证明了所提框架的效率和有效性。该框架也在真实设备上实现。索引词——物联网；嵌入式深度学习；分割人工智能；NAS；皮肤
通过早期开花诱导对杨树基因遏制系统进行有效评估
摘要 关键信息 早花系统 HSP:: AtFT 允许快速评估基于构建体 PsEND1:: barnase–barstar 的杨树基因遏制系统。转基因株系表现出花粉发育紊乱和不育。 摘要 通过花粉流从转基因或非本地植物物种向其可杂交的天然亲属进行垂直基因转移是一个主要问题。已经提出了基因遏制方法来减少甚至避免树种之间的基因流动。然而，由于代际时间长，评估树木的遗传遏制策略非常困难。在这种情况下，早期开花诱导可以更快地评估遗传遏制。虽然没有可靠的方法来诱导杨树的可育花，但最近开发了一种新的早花方法。在这项研究中，获得了含有基因构建体 PsEND1:: barnase–barstar 的早花杨树系。选择 PsEND1 启动子是因为它的早期表达模式、多功能性和产生与 barnase 基因融合的雄性不育植物的效率。 RT-PCR 证实了花朵中的 barnase 基因活性，花粉发育受到干扰，导致花朵不育。本研究开发的系统是研究森林树种基因控制的宝贵工具。