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CESNET-Timeseries24
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量子计算在能源、网络安全和触觉互联网的异常检测方面取得进展
研究人员正在探索将量子计算应用于机器学习中的异常检测，特别是在稀疏和不平衡数据集方面。提交至arXiv的两篇论文详细介绍了用于能源和网络安全领域异常检测的新型混合经典-量子架构。第三项研究引入了一种自适应单次变分量子电路策略，以优化触觉互联网安全中异常推理的资源分配，展示了量子测量次数的显著节省。
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新方法平衡神经网络的稳定性和可塑性
研究人员开发了新的方法来改进顺序训练的早期退出神经网络，解决了新退出会降低早期退出性能的问题。所提出的技术受持续学习的启发，要么保护关键参数，要么保留先前退出的输出分布。另外一项研究强调，连续数据流如何被划分为离散任务（称为时间任务化）会显著影响流式持续学习的评估结果。即使使用相同的模型和数据，这种任务化选择也会改变学习模式并导致不同的基准结论。