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通过领域适应提高基于脑电图的听觉注意点解码
摘要 目的。本文提出了一种新的领域适应 (DA) 框架，以提高基于脑电图 (EEG) 的听觉注意力分类的准确性，特别是对注意语音的方向（左或右）进行分类。该框架旨在提高最初分类准确度较低的受试者的表现，克服工具和人为因素带来的挑战。数据集大小有限、由于噪声、电极错位或受试者等因素导致的 EEG 数据质量变化以及跨不同试验、条件和受试者进行概括的需要，必须使用 DA 方法。通过利用 DA 方法，该框架可以从一个 EEG 数据集中学习并适应另一个，从而可能产生更可靠和更强大的分类模型。方法。本文重点研究一种基于并行传输的 DA 方法，用于解决听觉注意力分类问题。本研究中使用的 EEG 数据来自一项实验，其中受试者被指示选择性地注意同时呈现的两个空间分离的声音之一。主要结果。与基线相比，当将来自一个受试者的不良数据传输到来自不同受试者的良好数据域时，分类准确度显著提高。数据较差的受试者的平均分类准确度从 45.84% 提高到 67.92%。具体而言，来自一个受试者的最高分类准确度达到 83.33%，比基线准确度 43.33% 大幅提高。意义。我们的研究结果表明，通过实施 DA 方法可以提高分类性能。这使我们更接近在神经引导听力设备中利用 EEG。
橄榄油磨坊废水提取物针对选定微生物的抗菌活性
抽象目标。本文提出了一种新颖的域适应性（DA）框架，以增强基于脑电图（EEG）的听觉注意力分类的准确性，特别是用于对播放语音的方向（左或右）进行分类。该框架旨在改善最初具有低分类精度的受试者的性能，克服工具和人为因素带来的挑战。有限的数据集大小，诸如噪声，电极错误或受试者之类的因素引起的脑电图数据质量的变化以及在不同试验，条件和受试者之间进行概括的需求需要使用DA方法。通过利用DA方法，该框架可以从一个EEG数据集中学习，并适应另一个EEG数据集，并可能导致更可靠和健壮的分类模型。方法。本文着重于基于平行运输的DA方法来解决听觉注意力分类问题。本研究中使用的脑电图数据源自一个实验，该实验被指示有选择地参加同时介绍的两个空间分离的声音之一。主要结果。与基线相比，当将一个受试者的数据传输到来自不同受试者的良好数据的范围时，分类精度的显着提高就会观察到。数据差的受试者的平均分类准确性从45.84％增加到67.92％。具体而言，一名受试者达到的最高分类精度达到83.33％，比基线准确度大幅度提高了43.33％。意义。我们研究的结果表明，通过实施DA方法实现的分类性能得到了改善。这使我们更接近利用神经传导的听力设备中的脑电图。
AI引导的缺陷检测技术，以建模单晶
摘要。从过程发展的角度来看，通过化学蒸气沉积的钻石生长取得了显着的进步。但是，挑战在实现高质量和大区域材料生产方面持续存在。这些困难包括控制整个生长表面的均匀生长速率的控制条件。随着生长的进展，出现了各种因素或缺陷状态，改变了统一条件。这些变化会影响生长速率，并导致微观尺度上的晶体缺陷形成。但是，使用生长过程中拍摄的图像鉴定这些缺陷状态及其几何形状存在明显的方法。本文使用现场光学图像详细介绍了缺陷分割管道的开创性工作，以识别指示宏观上可见的有缺陷状态的特征。使用以前工作中应用的语义分割方法，这些缺陷状态和相应的导数特征是由其像素掩码隔离和分类的。使用注释以注释的人体软件体系结构来生成培训数据集，并使用主动学习，数据增强和模型辅助标记的模块进行选择性数据标记，我们的方法可实现有效的注释准确性，并大大降低了按幅度降低标签的时间和成本。在模型开发方面，我们发现基于深度学习的算法是最有效的。他们可以准确地从功能丰富的数据集中学习复杂的表示。基于Yolov3和DeepLabv3plus体系结构，我们表现最佳的模型为特定的特定特征实现了出色的精度。具体来说，中心缺陷的精度为93.35％，多晶缺陷的92.83％，边缘缺陷达到91.98％。
2020 cohort - PolyU
1.2 特色 本课程有以下特色： (a) 本课程为香港四年制学位课程，旨在培养学生成为航空业工程师。(b) 部分科目由理大学者与业界专业人士共同教授，让学生获得航空业第一手资料。(c) 课程可安排暑期实习、技术参观及实地经验分享，以加强学生在业界的学习和工作经验。在本课程中，学生在第一年获得广泛的科学和工程知识，为他们在高年级学习航空工程相关科目打下坚实基础。在第二年，他们将获得飞机和航空系统的基本知识，并拥有飞机部件制造过程的实践经验。在第三年，学生将开始学习更高级的科目，例如飞机设计、安全、控制和推进系统。在最后一年（即正常学习模式的第四年），学生有机会集中学习所选的课程，以获得航空工程特定领域的专业知识。学生还可以自由选择不同课程中的四个选修科目，以扩充对航空工程的了解。可能的学习课程包括 (a) 航空服务工程、(b) 航空工程、(c) 飞机维修工程和 (d) 飞行员地面理论简介。工业中心 (IC) 培训旨在通过研讨会和项目培训为学生提供现代飞机设计的基本动手工程技能和实践。学生可在暑假参加实习计划，以获得真实的工作经验，并提高他们将来的竞争力。可能会为学生提供以工业为基础的最后一年项目，以提高他们解决实际问题的技能和知识。1.3 最低入学要求
gghead：快速且可推广的3D高斯头
从大型2D图像收集中学习3D头先验是迈向高质量3D感知人类建模的重要一步。核心需求是一种有效的体系结构，可以很好地扩展到大型数据集和大型图像分辨率。不幸的是，现有的3D GAN由于火车相对较慢和渲染速度而难以扩展以高分辨率生成样品，并且通常必须依靠2D超分辨率网络以牺牲全球3D一致性为代价。为了应对这些挑战，我们提出了发电性高斯头（GGHEAD），该挑战在3D GAN框架内采用了最近的3D高斯剥落表示。为了生成3D表示，我们采用强大的2D CNN发电机来预测模板头网格的UV空间中的高斯属性。以这种方式，GGHEAD利用了模板的UV布局的规律性，从而实质上促进了预测非结构化的3D高斯人的挑战性任务。我们进一步提高了生成的3D表示的几何保真度，并在渲染的紫外线坐标上发生了新的总变化损失。直觉，这种正则化鼓励相邻的渲染像素应源于模板的紫外线空间中的邻近高斯人。总的来说，我们的管道可以有效地生成仅从单视2D图像观测值训练的3D头。我们的拟议框架与FFHQ上现有的3D头gan的质量相匹配，同时既快速又完全3D。结果，我们首次以1024 2分辨率证明了高质量3D一致的头的实时生成和渲染。项目网站：https：//tobias-kirschstein.github.io/gghead
Zoom：学习视频镜面检测，并具有极高的监督
镜像检测是计算机视频中的一个主动研究主题。但是，所有现有的镜像探测器都从大规模像素的数据集中学习镜像代表，这些数据集乏味且获得昂贵。尽管在相关主题中广泛探索了弱监督的学习，但我们注意到流行的弱监督信号（例如，边界框，涂鸦，点）仍然需要用户的一些努力来定位目标对象，并以强烈的假设是，注释的图像始终包含目标对象。这样的假设可能会导致miror子的过度分割。我们对这项工作的关键思想是，在一段时间内，伴侣的存在可能是较弱的监督，以训练镜像探测器，原因有两个。首先，如果网络可以预测镜子的存在，则可以从本质上找到镜子。第二，我们观察到镜子的反射内容往往与相邻帧中的内容相似，但与遥远框架的区域形成了鲜明的对比（例如，非MIRROR框架）。在本文中，我们提出了Zoom，这是从视频中人均零镜像指示器的极度弱势注释中学习强大镜像表示形式的第一种方法。缩放的关键见解是在时间变化中对相似性和对比度进行建模，以定位和分割mir or。为此，我们提出了一种新颖的融合策略，以利用镜像定位的时间一致性信息，以及一个新颖的时间相似性对比模型模型用于镜像分割。我们构建了一个新的视频镜数据集，以进行培训和评估。在新的和标准指标下的实验结果表明，Zoom对现有的全面监督镜像检测方法的性能有益。
自动驾驶汽车导航系统的数学技术
摘要：高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用，以确保它们正常，可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人，它使用贝叶斯过滤器，例如Kalman滤波器及其非线性版本（扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器）来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法（如A和Dijkstra的算法）需要找到最佳路线。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT），可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制（MPC）经常使用，因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动，使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外，将来自LiDAR，相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径，减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的，尖端的机器学习方法，自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明，更有能力和更可靠。除了这些方法外，还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中，以帮助他们做出更好的决策，并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习，这些预测对于找到对象，理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
新闻稿 高性能计算和人工智能：莱昂纳多与 CINECA 之间的合作伙伴关系
罗马，2024 年 12 月 18 日——创建面向国家工业体系的结构化数字服务供应链，为意大利的技术发展做出贡献。这是 Cineca 和 Leonardo 之间新合作的目标，该合作始于 2020 年，当时双方签署了一项框架协议，旨在发展研究和技术创新计划中的共同协同效应。谅解备忘录 (MoU) 由 Leonardo 首席执行官兼总经理 Roberto Cingolani 和 Cineca 财团总经理 Alessandra Poggiani 签署。 “与 Cineca 的合作旨在通过使用极高性能的 HPC 基础设施，使该国的生产和工业系统更具竞争力。人均计算和存储能力是当今最能定义一个国家发展水平的指标，与 GDP 相当，甚至可能超过 GDP”，Roberto Cingolani 说。对于 Alessandra Poggiani 来说，“Cineca 作为国家战略超级计算平台的机构使命还包括技术转让作为战略目标。我们坚信，与 Leonardo 的合作将以从研究开始到应用结束的良性供应链模式，对支持国家经济发展和创新具有特别重要的价值。”通过新的合作伙伴关系，Cineca 和 Leonardo 将向公共和私人实体提供其基础设施服务和高度专业的人员，以开发工业领域最具创新性的技术之一：生成式人工智能。该技术使用机器学习和深度学习技术，通过从海量数据集中学习来创建新的原创内容。在这种情况下，Cineca 和 Leonardo 的计算能力至关重要。两者都拥有欧洲和世界上最强大的超级计算机，可以将数据收集转化为产品设计、供应链管理和持续生产流程的优化。具体而言，谅解备忘录规定，Cineca 联盟将提供其计算资源，用于开发有利于国家研究、高等教育和培训的综合平台系统，支持技术转让，以促进企业使用 HPC 技术和专业知识。此外，Leonardo 将向 Cineca 提供其计算能力，以防该联盟无法支持工作负载。另一方面，Leonardo 凭借其专业知识以及以 davinci-1 为代表的关键超级计算和人工智能基础设施，将能够将 Cineca 开发的成果转化为具体的服务和应用程序，确保该联盟的解决方案具有工业和商业导向的重点，在对数据保护和保存至关重要的网络安全框架内。
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。