在模型驱动的故障诊断中,能够识别出导致系统异常的关键观测数据是十分有价值的。本文介绍了一种识别关键观测数据的框架和算法。该框架通过将原始观测数据抽象为”子观测”,来确定哪些观测对诊断结果至关重要。一个”关键子观测”被定义为在最大程度上抽象化后,仍能导出与原始观测相同的最小诊断集。 该研究由澳大利亚的Cody James Christopher和法国的Alban Grastien两位作者合作完成,分别来自澳大利亚科学与工业研究组织数据61中心和法国原子能与替代能源委员会。他们的工作发表于2024年的人工智能期刊上。 研究人员首先阐述了模型驱动诊断的基本框架和概念。该框架包括系统模型、观测数据和诊断假设空间三个主要部分。系统模型描述了系统的所有可能行为;观测是对实际系统行为的感知,可能来源于传感...

随着图结构数据在诸多领域的广泛应用,图神经网络(GNN)作为分析图数据的有力工具备受关注。然而,现有GNN在学习节点表示时,主要依赖于邻居节点的相似性信息,忽视了节点间差异性的潜力。近期,一项新颖的”极化消息传递”(Polarized message-passing, PMP)范式应运而生,为GNN设计注入了全新理念。 研究背景:传统GNN通过聚合邻居节点的特征来学习目标节点的表示,但仅考虑了节点间的相似性,未能充分利用节点差异性所蕴含的丰富信息。实际上,现实世界的图数据中普遍存在”友谊悖论”、”影响不平衡”等现象,反映出图中节点的独特性质。有鉴于此,本研究提出PMP范式,旨在同时捕获节点间相似性和差异性的双重信息,借此提升GNN的表示学习能力。 研究机构:本项研究由来自新加坡科技研究局、香...

果蝇视觉系统中色相选择性的电路机制 色彩感知是视觉体验中的一个关键方面,对于生物个体与外界环境的互动起着重要作用。对于人类等三种感光细胞型的灵长类动物,已发现视皮层存在对特定色相(如青色、蓝绿色和橙色)以及非光谱色(如紫色和洋红色)有选择性响应的神经元。然而,这种色相选择性响应的神经环路基础一直未被阐明。 在最新发表于《自然神经科学》的研究中,哥伦比亚大学的Rudy Behnia课题组利用果蝇这一遗传操作便利的模式生物,发现其视觉系统中存在色相选择性神经元,并揭示了产生这种色相选择性响应的神经环路机制。该研究结果为深入理解色彩感知的神经基础提供了新的见解。 研究人员首先利用两光子钙成像技术,测量了果蝇视觉系统中几种关键神经元对各种光谱和非光谱色光刺激的响应。他们发现,传递色彩信息的突触中继投...

背景介绍: 大规模神经记录数据通常可以用神经元协同激活模式来描述。但是,将神经活动变异限制于固定的低维子空间的观点可能会忽略更高维的结构,例如固定的神经序列或缓慢演化的潜在空间。本研究认为,神经数据中与任务相关的可变性也可以在试次或时间上共同波动,定义不同的”协变量类”(covariability classes),这些类可能会在同一数据集中同时出现。 研究动机: 传统的降维方法(如主成分分析(PCA))通常只能捕捉单一的协变量类。为了区分混合在一起的多种协变量类,研究人员开发了一种新的无监督降维方法——切片张量分量分析(SliceTCA)。 研究方法: SliceTCA是一种新型张量分解方法,基于切片秩(slice rank)。它可以将神经数据张量分解为三种切片类型的分量:神经元切片、试次...