理论上，从理论上分析$ \ ell_ {1} $的典型学习性能 - 正规化的线性回归（$ \ ell_1 $ -linr），用于使用统计力学中的副本方法进行模型选择。对于顺磁阶段的典型随机常规图，获得了对$ \ ell_1 $ -LinR的典型样本复杂度的准确估计。值得注意的是，尽管模型拼写错误，$ \ ell_1 $ -linr是模型选择，其与$ \ ell_ {1} $ - 正常化的逻辑回归（$ \ ell_1 $ -logr），即，$ m = \ mathcal {o} \ left（\ log n \ light）$，其中$ n $是ising模型的变量数。此外，我们提供了一种有效的方法，可以准确地预测$ \ ell_1 $ -Linr的非渐近行为，以便适度$ M，N $，如精度和召回。仿真在理论预测和实验结果之间表现出相当愉快的一致性，即使对于具有许多环路的图表，也支持我们的研究结果。虽然本文主要侧重于$ \ ell_1 $ -Linr，但我们的方法很容易适用于精确地表征广泛类别的$ \ ell_ {1} $的典型学习表演 - 正常化$ M $-estimators，包括$ \ ell_1 $ - LogR和互动筛查。
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量子计算已经从理论阶段转变为实用阶段，在实施物理量子位时提出了艰巨的挑战，物理量子位受到周围环境的噪音。这些量子噪声在量子设备中无处不在，并在量子计算模型中产生不利影响，从而对其校正和缓解技术进行了广泛的研究。但是，这些量子声总是会提供缺点吗？我们通过提出一个称为量子噪声诱导的储层计算的框架来解决此问题，并表明某些抽象量子噪声模型可以诱导时间输入数据的有用信息处理功能。我们在几个典型的基准中证明了这种能力，并研究了信息处理能力，以阐明框架的处理机制和内存概况。我们通过在许多IBM量子处理器中实现框架，并通过模型分析获得了相似的特征内存配置文件来验证我们的观点。令人惊讶的是，随着量子设备的较高噪声水平和错误率，信息处理能力增加了。我们的研究为将有用的信息从量子计算机的噪音转移到更复杂的信息处理器上开辟了一条新的道路。
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最近，检测变压器（DETR）是一种端到端对象检测管道，已达到有希望的性能。但是，它需要大规模标记的数据，并遭受域移位，尤其是当目标域中没有标记的数据时。为了解决这个问题，我们根据平均教师框架MTTRANS提出了一个端到端的跨域检测变压器，该变压器可以通过伪标签充分利用对象检测训练中未标记的目标域数据和在域之间的传输知识中的传输知识。我们进一步提出了综合的多级特征对齐方式，以改善由平均教师框架生成的伪标签，利用跨尺度的自我注意事项机制在可变形的DETR中。图像和对象特征在本地，全局和实例级别与基于域查询的特征对齐（DQFA），基于BI级的基于图形的原型对齐（BGPA）和Wine-Wise图像特征对齐（TIFA）对齐。另一方面，未标记的目标域数据伪标记，可用于平均教师框架的对象检测训练，可以导致更好的特征提取和对齐。因此，可以根据变压器的架构对迭代和相互优化的平均教师框架和全面的多层次特征对齐。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个领域适应方案中实现了最先进的性能，尤其是SIM10K到CityScapes方案的结果，从52.6地图提高到57.9地图。代码将发布。
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内窥镜图像通常包含几个伪像。伪影显着影响图像分析导致计算机辅助诊断。卷积神经网络（CNNS），一种深度学习，可以去除这样的伪像。已经提出了各种架构，用于CNNS，并且伪像去除的准确性根据架构的选择而变化。因此，需要根据所选择的架构确定伪影删除精度。在这项研究中，我们专注于内窥镜手术器械作为伪影，并使用七种不同的CNN架构确定和讨论伪影去除精度。
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在本文中，我们提出了一种基于Markov转变的规模混合分布的时间序列随机模型，以检测脑电图（EEG）中的癫痫发作。在所提出的模型中，假设在高斯分布之后的每个时间点处的EEG信号是随机变量。高斯分布的协方差矩阵用潜伏的参数加权，这也是随机变量，导致协方差的随机波动。通过在该随机关系的背景下与Markov链引入潜在的状态变量，可以根据癫痫发作的状态来表示潜在比例参数分布的时间序列变化。在实验中，我们评估了使用具有从临床数据集分解的多个频带的eEgs来评估所提出的癫痫发作检测模型。结果表明，所提出的模型可以检测具有高灵敏度和优于几个基线的癫痫发作。
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最大值熵搜索（MES）是贝叶斯优化（BO）的最先进的方法之一。在本文中，我们提出了一种用于受约束问题的MES的新型变型，通过信息下限（CMES-IBO）称为受约束的ME，其基于互信息的下限的蒙特卡罗（MC）估计器（MI）。我们首先定义定义最大值的MI，以便它可以在可行性方面结合不确定性。然后，我们得出了保证非消极性的MI的下限，而传统ME的受约束对应物可以是负的。我们进一步提供了理论分析，确保我们估算者的低变异性，从未针对任何现有的信息理论博进行调查。此外，使用条件MI，我们将CMES-1BO扩展到并联设置，同时保持所需的性质。我们展示了CMES-IBO对多个基准功能和真实问题的有效性。
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变分推理（VI）与贝叶斯非线性滤波相结合，为潜在时间序列建模产生最先进的结果。最近的工作中的一个身体专注于序贯蒙特卡罗（SMC）及其变体，例如，前向滤波后仿真（FFBSI）。虽然这些研究成功了，但严重的问题仍然存在于粒子退化和偏见的渐变估计中。在本文中，我们提出了Enemble Kalman变分目标（ENKO），VI的混合方法和集合卡尔曼滤波器（ENKF），以推断出状态空间模型（SSMS）。我们所提出的方法可以有效地识别潜在动力学，因为其粒子多样性和无偏梯度估计值。我们展示了我们的ENKO在三个基准非线性系统识别任务的预测能力和粒子效率方面优于基于SMC的方法。
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