XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测编码
Predify：使用脑机接口增强深度神经网络......
深度神经网络擅长图像分类，但其性能对输入扰动的鲁棒性远不如人类感知。在这项工作中，我们探索是否可以通过在深度卷积网络中结合大脑启发的循环动力学来部分解决这一缺点。我们从神经科学中流行的框架“预测编码”中汲取灵感。在分层模型的每一层，生成反馈“预测”（即重建）前一层的活动模式。重建误差用于在时间步长上迭代更新网络的表示，并优化网络在自然图像数据集上的反馈权重——一种无监督训练的形式。我们表明，在两个流行的网络 VGG16 和 EfficientNetB0 中实施此策略可以提高它们对各种破坏和对抗攻击的鲁棒性。我们假设其他前馈网络也可以从所提出的框架中受益。为了促进这方面的研究，我们提供了一个基于 PyTorch 的开源包 Predify，可用于实现和研究任何卷积神经网络中预测编码动态的影响。
构建狨猴大脑中的预测听觉序列层次
摘要 我们的大脑不断对感官输入做出预测，并将其与实际输入进行比较，通过大脑区域的层次结构传播预测误差，随后更新对世界的内部预测。然而，预测编码的基本特征、层次深度的概念及其神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们结合功能性磁共振成像 (fMRI) 和高密度全脑皮层电图 (ECoG)，在听觉局部-全局范式中研究了狨猴的预测听觉处理的层次深度，其中刺激的时间规律被设计为两个层次。预测误差和预测更新被视为对听觉不匹配和遗漏的神经反应。使用 fMRI，我们确定了听觉通路上的层级梯度：中脑和感觉区域代表局部、较短时间尺度的预测处理，随后是联想听觉区域，而前颞叶和前额叶区域代表整体、较长时间尺度的序列处理。互补的 ECoG 记录证实了皮质表面区域的激活，并进一步区分了预测误差和更新信号，它们分别通过假定的自下而上的 γ 和自上而下的 β 振荡传输。此外，由于输入缺失而引起的遗漏反应仅反映了层级预测编码框架所特有的两个预测信号水平，证明了听觉、颞叶和前额叶区域自上而下的层级预测过程。因此，我们的研究结果支持分层预测编码框架，并概述了如何使用神经网络和时空动态来表示和安排狨猴大脑中听觉序列的分层结构。
人工智能在探索中的作用？它被称为 TAR
随着电子数据的激增，电子存储信息（“ESI”）的发现已成为发现的主要焦点。电子发现工具也得到了开发，包括高级搜索技术，包括关键字、概念、预测编码，通常称为 TAR。TAR 用于补充和扩展人工审查，以识别、审查和披露 ESI。TAR 是一种人工智能，其中人工智能机器学习通过自动审查、排序和分类大量文档来协助审查过程，这些文档基于文档是否可能响应发现请求。TAR 允许人工审查者首先检查最有可能相关的文档，并且可以避免审查计算机预测为不相关的所有文档。正如塞多纳会议所述：
人工智能用于软件质量保证 Blue Sky Ideas Talk
现代软件系统非常复杂，通常对外部部分（例如其他流程或服务）有多个依赖关系。这带来了新的挑战，并加剧了软件质量保证（QA）不同方面（包括测试、调试和修复）的现有挑战。本次演讲的目标是介绍一种用于软件质量保证（AI4QA）的新型 AI 范式。质量评估 AI 代理使用机器学习技术来预测编码错误可能发生的位置。然后，测试生成 AI 代理会考虑错误预测来指导自动测试生成。然后，测试执行 AI 代理执行测试，将测试传递给根本原因分析 AI 代理，后者应用自动调试算法。候选根本原因被传递给代码修复 AI 代理，该代理会尝试创建补丁来纠正孤立的错误。
通过具体化实现远程操作增强
远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化（包括三个子组件：所有权、代理和自我定位）可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是，这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理，并从文献中提出支持每个前提的发现：（1）大脑可以具身化非身体物体（例如，机器人手），（2）具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发，（3）具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性，以及（4）具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明，通过介导的感觉运动交互，可以在各种虚拟和真实的体外物体（包括假肢、化身和机器人）上诱导化身。此外，非人类形态也可以实现化身，包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论，没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要，多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而，多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和（灵巧的）任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而，用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论，所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持，这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针，并确定了一些重要的研究课题。
量子机器学习：专利评论
I. i ntroduction机器学习技术正在影响整个经济的行业，包括法律，运输和国防。1在法律行业中，技术辅助审查正在改变发现过程。2在公司诉讼中，数百万个文件通常需要搜索和检查相关性。3因此，客户呼吁诉讼人建立电子发现相关性假设，并实施用于发现电子信息的预测编码模型。4换句话说，算法通过分析和复制真实律师的决定来了解哪些文档相关。5机器学习技术的驱动力是“意识到可以将每条信息表示为数字。” 6经典机器学习系统的一个问题是，数据处理在计算上是昂贵的。7换句话说，使用机器学习算法处理世界的信息具有大量的计算能力。8量子
音乐活动中神经同步的系统评价
超扫描技术的应用揭示了音乐活动中多人互动的神经机制。然而，目前各种研究结果之间缺乏整合。本系统综述旨在通过分析 32 项研究，全面了解音乐活动中的社会动态和大脑同步。研究结果表明，大脑间同步 (IBS) 与各种音乐活动之间存在很强的相关性，主要涉及额叶、中央叶、顶叶和颞叶。超扫描的应用不仅推动了理论研究，而且在提高基于音乐的治疗和教育干预的有效性方面也具有实际意义。本综述还利用预测编码模型 (PCM) 为解释音乐活动中的神经同步提供了新的视角。为了解决当前研究的局限性，未来的研究可以整合多模态数据、采用新技术、使用非侵入性技术，并探索其他研究方向。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
节日时间，每周时间和预测性大脑
本文通过认知科学的预测编码框架的镜头研究了由传统，规范，法律和习俗和媒体中创造性表达形成的社会结构之间的关系。文章提出，文化的两个维度都可以看作是旨在增强和训练大脑在社会领域中的预测能力的适应性。传统，规范，法律和习俗促进了个人之间共享的预测和期望，从而减少了社会环境中的不确定性。另一方面，艺术和媒体使我们接触了探索替代社会现实的模拟经历，从而使大脑的预测机制通过暴露于更广泛的潜在相关社会环境和场景来磨练其技能。我们首先回顾了预测性编码和主动推论的关键原则，然后从这种角度探讨文化传统和艺术文化的基本原理。最后，我们在稳定社会世界的制度化规范习惯与创造性和想象力的行为之间划分了相似之处，这些习惯暂时颠覆了注入可变性的惯例。
TIGP SNHCC 2024秋季教学大纲
地点：新建筑物107室，IIS，随着时间的时间：星期三，09：00-12：00主席：Jun-Cheng Chen博士（主席）Hen-Hsen Huang博士Wen-Hung Liao博士Yan-tsung Peng博士Li Su Su Su Su Su 1.多媒体介绍1.1。什么是多媒体及其与生成AI的联系？1.2。多媒体应用程序的概述1.3。多媒体研究资源2。多媒体基础2.1。图形和图像数据表示2.2。图像和视频中的颜色2.3中的颜色。视频2.4中的基本概念。数字音频的基础知识3。社会多媒体分析中的机器学习和深度学习3.1。机器学习基础3.2。深度学习基础3.3。无监督/半监督/监督学习等。4。多媒体处理和编码4.1。视频编码基础4.2。无损压缩和有损压缩4.3。转换编码4.4。运动补偿预测编码