引力波（GW）检测现在是普遍的，并且随着GW探测器的全球网络的灵敏度，我们将观察每年瞬态GW事件的$ \ MATHCAL {O}（100）美元。用于估计其源参数的目前的方法采用最佳敏感但是计算昂贵的贝叶斯推理方法，其中典型的分析在6小时和5天之间取。对于二元中子星和中子星黑洞系统提示，预计在1秒 - 1分钟的时间尺度和用于提醒EM随访观察员的最快方法，可以提供估计在$ \ mathcal {o }（1）$分钟，在有限的关键源参数范围内。在这里，我们表明，在二进制黑洞信号上预先培训的条件变形Autiachoder可以返回贝叶斯后概率估计。仅针对给定的先前参数空间执行一次训练程序，然后可以将所得培训的机器能够生成描述后部分配$ \ SIM 6 $幅度的样本比现有技术更快。
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Cataloging the complex behaviors of dynamical systems can be challenging, even when they are well-described by a simple mechanistic model. If such a system is of limited analytical tractability, brute force simulation is often the only resort. We present an alternative, optimization-driven approach using tools from machine learning. We apply this approach to a novel, fully-optimizable, reaction-diffusion model which incorporates complex chemical reaction networks (termed "Dense Reaction-Diffusion Network" or "Dense RDN"). This allows us to systematically identify new states and behaviors, including pattern formation, dissipation-maximizing nonequilibrium states, and replication-like dynamical structures.
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Many dialogue systems (DSs) lack characteristics humans have, such as emotion perception, factuality, and informativeness. Enhancing DSs with knowledge alleviates this problem, but, as many ways of doing so exist, keeping track of all proposed methods is difficult. Here, we present the first survey of knowledge-enhanced DSs. We define three categories of systems - internal, external, and hybrid - based on the knowledge they use. We survey the motivation for enhancing DSs with knowledge, used datasets, and methods for knowledge search, knowledge encoding, and knowledge incorporation. Finally, we propose how to improve existing systems based on theories from linguistics and cognitive science.
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Quantum-enhanced data science, also known as quantum machine learning (QML), is of growing interest as an application of near-term quantum computers. Variational QML algorithms have the potential to solve practical problems on real hardware, particularly when involving quantum data. However, training these algorithms can be challenging and calls for tailored optimization procedures. Specifically, QML applications can require a large shot-count overhead due to the large datasets involved. In this work, we advocate for simultaneous random sampling over both the dataset as well as the measurement operators that define the loss function. We consider a highly general loss function that encompasses many QML applications, and we show how to construct an unbiased estimator of its gradient. This allows us to propose a shot-frugal gradient descent optimizer called Refoqus (REsource Frugal Optimizer for QUantum Stochastic gradient descent). Our numerics indicate that Refoqus can save several orders of magnitude in shot cost, even relative to optimizers that sample over measurement operators alone.
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对自主导航和室内应用程序勘探机器人的最新兴趣刺激了对室内同时定位和映射（SLAM）机器人系统的研究。尽管大多数这些大满贯系统使用视觉和激光雷达传感器与探针传感器同时使用，但这些探针传感器会随着时间的流逝而漂移。为了打击这种漂移，视觉大满贯系统部署计算和内存密集型搜索算法来检测“环闭合”，这使得轨迹估计在全球范围内保持一致。为了绕过这些资源（计算和内存）密集算法，我们提出了VIWID，该算法将WiFi和视觉传感器集成在双层系统中。这种双层方法将局部和全局轨迹估计的任务分开，从而使VIWID资源有效，同时实现PAR或更好的性能到最先进的视觉大满贯。我们在四个数据集上展示了VIWID的性能，涵盖了超过1500 m的遍历路径，并分别显示出4.3倍和4倍的计算和记忆消耗量与最先进的视觉和LIDAR SLAM SLAM系统相比，具有PAR SLAM性能。
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策略培训是一种多学科的康复方法，它教导技能减少中风后认知障碍者的残疾。与传统的康复方法相比，在随机，对照临床试验中已显示策略培训是促进独立性的更可行和有效的干预措施。标准化的保真度评估用于通过检查康复视频记录中的指导和定向口头提示来衡量治疗原则的依从性。尽管用于检测指导和定向的口头提示的忠诚度评估对于单一站点研究是有效的，但在大型多站点务实的务实试验中，它可能会变成劳动力密集，耗时且昂贵。为了应对广泛的战略培训实施的这一挑战，我们利用自然语言处理（NLP）技术来自动化策略培训保真度评估，即自动从康复会议的视频记录中自动识别有指导和指导的口头提示。我们开发了一种基于规则的NLP算法，一个长期术语存储器（LSTM）模型以及该任务的变压器（BERT）模型的双向编码器表示。 BERT模型以0.8075的F1得分实现了最佳性能。这项研究的发现在心理学和康复干预研究和实践方面具有广泛的希望。
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通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。
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现有的LIDAR基金标记系统具有使用限制。特别是，利达塔格（Lidartag）需要特定的标记放置和基于图像的激光雷达基准标记，要求从一个角度对点云进行采样。结果，随着点云从多个角度采样，基准标记的检测仍然是一个未解决的问题。在这封信中，我们开发了一种新颖的算法来检测多视点云中的基准标记。提出的算法包括两个阶段。首先，感兴趣的区域（ROI）检测发现可能包含基准标记的点簇。具体而言，由于从空间的角度来看，从强度的角度提取ROI的方法是引入的，即从空间角度来看，标记是纸张或薄板的床单，与它们所连接的平面是不可区分的。其次，标记检测验证候选ROI是否包含基金标记，并输出有效ROI中标记的ID号和顶点位置。特别是，将ROI传输到预定义的中间平面，目的是采用球形投影以生成强度图像，然后通过强度图像完成标记检测。提供定性和定量实验结果以验证所提出的算法。代码和结果可在以下网址获得：https：//github.com/york-sdcnlab/marker?detection-general
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受欢迎程度的偏见是，推荐系统将在向用户推荐艺术家时过度偏爱流行艺术家。因此，他们可能会为赢家众多的市场做出贡献，其中少数艺术家几乎受到了所有关注，而同样不太可能被发现。在本文中，我们尝试衡量三种最先进的推荐系统模型（例如Slim，Multi-Vae，WRMF）和三种商用音乐流服务（Spotify，Amazon Music，YouTube）中的流行偏见。我们发现，最准确的模型（Slim）也具有最受欢迎的偏见，而准确的模型的流行性偏差较小。我们还没有根据模拟用户实验发现商业建议中流行偏见的证据。
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使用计算机视觉对间接费用的分析是一个问题，在学术文献中受到了很大的关注。在这个领域运行的大多数技术都非常专业，需要大型数据集的昂贵手动注释。这些问题通过开发更通用的框架来解决这些问题，并结合了表示学习的进步，该框架可以更灵活地分析具有有限标记数据的新图像类别。首先，根据动量对比机制创建了未标记的空中图像数据集的强大表示。随后，通过构建5个标记图像的准确分类器来专门用于不同的任务。从6000万个未标记的图像中，成功的低水平检测城市基础设施进化，体现了我们推进定量城市研究的巨大潜力。
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