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心态：以AMAMBA为基础的方法……
这项工作探索了基础模型（特别是基于 Mamba 的选择性状态空间模型）在增强神经系统疾病诊断中 EEG 分析的潜力。EEG 对于诊断癫痫等疾病至关重要，由于其噪声大、高维和非线性的特性，它带来了巨大的挑战。传统的机器学习方法在自动化 EEG 分析方面取得了进展，但往往无法捕捉其复杂的时空动态。深度学习的最新进展，特别是序列建模，为创建能够处理这种复杂性的更通用、更具表现力的模型提供了新途径。通过自监督重建任务和随后的癫痫检测任务，在包含癫痫和非癫痫 EEG 记录的大型数据集上训练基于 Mamba 的模型，我们展示了该模型的潜力，在保留测试集上实现了 0.72 的 AUROC。这种方法标志着朝着开发用于 EEG 数据分析的大规模、临床适用的基础模型迈出了重要一步。
与大语言模型的人类互动复杂信息
Kadir Karakaya摘要：本文探讨了与大型语言模型或复杂信息任务中的人类互动，重点是迅速工程策略。本文回顾了有关使用人工智能（AI）的当前文献，这些文献通常是非线性的，并且需要解释，组织和信息的综合。在提示增强生成AI响应的角色上的作用上，该研究框架促使工程作为一种媒介，有可能使用户能够迭代地处理复杂的信息任务。它提供了使用关键提示策略的建议，例如任务分解，迭代精致，受众和上下文的识别以及角色/角色分配。考虑到促使作为批判性AI素养的显着重要性，本文以几种含义结尾，可能有利于在生成AI背景下增强人类交流。关键字：生成AI，人类互动，大语言模型，及时的工程，复杂的信息任务，AI读写能力，促使策略
在体重的代数免疫力上完全平衡函数
摘要。在本文中，我们研究了权重的代数免疫（AI）完美平衡（WPB）函数。在以前文献中显示了两类WPB函数的AI的下限后，我们证明了WPB N-可变量函数的最小AI是恒定的，对于N≥4的2。然后，我们在4个变量中计算WPB函数的AI的分布，并估计8和16个变量中的一个。对于N的这些值，我们观察到绝大多数WPB函数具有最佳的AI，并且我们无法通过随机采样来获得AI-2 WPB函数。最后，我们解决了具有有界代数免疫力的WPB函数的问题，从[GM22C]利用了构造。特别是我们提出了一种以最小AI生成多个WPB函数的方法，并且我们证明[GM22C]中表现出高非线性的WPB函数也具有最小的AI。我们以构造为WPB功能提供了较低的AI，并以AI至少N/ 2- log（n） + 1的所有元素为例。
人类增强和超人类时代
詹姆斯·休斯博士 生命机器伦理与新兴技术研究所执行主任：仿生与生物混合系统研究手册 牛津大学出版社。2018。主编：Tony Prescott、Paul Verschure，助理编辑：Nathan Lepora 章节摘要：人类增强从三个方面进行讨论：技术手段、被增强的能力以及将受到影响的社会系统。所考虑的技术增强范围从皮层外信息和通信系统，到药品、组织和基因工程、假肢和器官，最终到纳米医学机器人、脑机接口和认知假肢。这些技术被映射到我们正在实现和增强的能力上，包括延长寿命和身体、感官和认知能力，以及实现对情绪、道德行为和精神体验的控制。增强对家庭、教育、经济、政治和宗教的影响是单独考虑的，但它们的总体影响将是非线性的，并推动我们共同进化的技术社会文明这一生命机器的复杂适应。
从脑记录中解码文本的深度架构
方法。— 在本研究中，我们提出了一种新颖的深度网络架构 Brain2Char，用于直接从直接脑记录（称为皮层脑电图，ECoG）解码文本（特别是字符序列）。Brain2Char 框架结合了最先进的深度学习模块 - 用于从神经数据中提取多波段时空特征的 3D Inception 层和双向循环层、扩张卷积层，然后是用于解码字符序列的语言模型加权波束搜索，以及优化联结主义时间分类损失。此外，考虑到皮层功能转换为字符序列所依赖的高度非线性变换，我们对网络的潜在表示进行了正则化，其动机是对语音产生的皮层编码和特定于 ECoG 数据采集的人工方面的洞察。为此，我们对发声运动、语音声学和会话特定非线性的潜在表示施加了辅助损失。
![arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3b4b85f58aeba4e66ea86babb8d77b25e587607e.webp)
arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日
本文介绍了一种新型的神经图解方法，用于具有实验验证的激光吸收断层扫描（LAT）。坐标神经网络用于表示热化学状态变量作为空间和时间的连续函数。与大多数现有的LAT神经方法（依赖于先前的模拟和监督培训）不同，我们的方法仅基于LAT测量，利用具有标准光谱数据库数据库中提供的线参数的可区分观测操作员。尽管从多光束吸光度数据中重建标量字段是一种固有的，非线性的逆问题，但我们的连续空间 - 时间参数化支持物理启发的调节策略，并启用了物理学知识的数据同化。合成和实验测试以验证该方法，证明性能和可重复性。我们表明，我们对LAT的神经形式的方法可以从非常稀疏的测量数据中捕获不稳定火焰的主要空间模式，这表明其潜力揭示了具有最小光学访问的测量域中燃烧不稳定性。
通过驱动激活的原生立方相互作用对玻色子模式进行通用控制
线性玻色子模式为量子信息处理提供了一种硬件高效的替代方案，但需要访问一些非线性才能实现通用控制。光子学中非线性的缺乏导致了基于编码测量的量子计算，它依赖于线性操作，但需要访问资源丰富的（“非线性”）量子态，例如立方相态。相比之下，超导微波电路提供可工程化的非线性，但受到静态克尔非线性的影响。在这里，我们展示了由超导非线性不对称电感元件 (SNAIL) 谐振器组成的玻色子模式的通用控制，这由 SNAIL 元件中的原生非线性实现。我们通过在克尔自由点附近操作 SNAIL 来抑制静态非线性，并通过快速通量脉冲动态激活高达三阶的非线性。我们通过实验实现了一组通用的广义压缩操作以及立方相门，并利用它们在 60 纳秒内确定性地准备立方相态。我们的研究结果开创了多项式量子计算的实验领域，该领域最初由 Lloyd 和 Braunstein 引入了连续变量概念。
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，
用于非...的碳纳米管喷墨打印混合电路
摘要 — 喷墨打印技术提供了一种经济高效、低能耗、占地面积最小且适应性强的替代计算形式。喷墨打印的传感器和电路产生的废物最少，通常可生物降解，并且可以以添加的方式进行修改和/或重印。本报告介绍了一种晶体管启发的喷墨打印元件，该元件具有模拟 CMOS 杂化，是更具动态性和非线性的计算元件的早期形式。尽管所展示的设备功能性较低，但研究工作朝着可用于非冯诺依曼计算的混合电子学迈出了一步。喷墨打印元件是通过将银和碳纳米管纳米颗粒分层在纸和聚对苯二甲酸乙二醇酯基板上制成的，其方式模仿了晶体管的结构。在 MATLAB 中对碳纳米管元件进行了数学建模，然后在 PSpice 中用于模拟行为建模。输出经过验证并用于设计混合线性动态电路。实验数据和模拟结果表明这些早期设计在电路和系统制造中具有实用性。
双循环DC平台作为可调的Josephson Diode
超导电子设备的发展需要仔细表征化妆电子电路的组件。超导弱环节是大多数超导电子组件的构建块，其特征是高度非线性的电流到相位关系（CPRS），通常不完全知道。最近的研究发现，约瑟夫森二极管效应（JDE）可能与嵌入超导干涉仪中的弱环节的弱环节的高谐波含量有关。这使JDE成为探索单谐波CPR以外的弱环节的谐波内容的天然工具。在这项研究中，我们介绍了双环超导量子干扰装置（DL-squid）的理论模型和实验特征，该设备嵌入了全金属超导型金属 - 金属 - 超导 - 超导体连接。由于三个弱连接的超电流的干扰，该设备在并联的三个弱环上的干扰而表现出JDE，并且可以通过两个磁通量调节该功能，这些磁通量充当实验旋钮。我们根据干涉仪臂的相对重量以及有关通量可调性和温度的实验表征进行了对设备的理论研究。