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神经网络是人工智能中的一种方法，它教会计算机以类似于人脑的方式处理数据。它使用连接的节点或神经元构成的分层结构，类似于人脑。人工神经元被排列成层级结构形成神经网络，用于各种任务，如模式识别、分类、回归等。这些神经元通过在训练过程中改变数字权重和偏差来形成稳固的连接。 尽管这些神经网络取得了进展，但它们也有限制。它们由大量相似类型的神经元组成。这些相同神经元之间的连接数量和强度可以在网络学习过程中发生变化。然而，一旦网络被优化，这些固定的连接定义了其架构和功能，无法改变。 因此，研究人员开发了一种可以提升人工智能能力的方法。它允许人工智能内部审视其结构并微调其神经网络。研究表明，通过多样化激活函数可以克服限制，并使模型能够高效工作。 他们在多样性上对人工智能进行了测试。北卡罗来纳州立大学物理学教授、北卡罗来纳州立大学非线性人工智能实验室主任威廉·迪托表示，他们创建了一个测试系统，其中包含一种非人类智能，即人工智能(AI)，以查看人工智能是否会选择多样性而不是缺乏多样性，并且其选择是否会提高人工智能的性能。此外，他表示关键在于允许人工智能内部审视并学习其学习方式。 允许神经元自主学习激活函数的神经网络往往表现出快速多样化，并在图像分类和非线性回归等任务中表现优于同质神经网络。另一方面，迪托的团队赋予了他们的人工智能在其神经网络中自主确定神经元数量、配置和连接强度的能力。这种方法允许创建由网络内的各种神经元类型和连接强度组成的子网络。 迪托表示，他们赋予了人工智能内部审视并决定是否需要修改其神经网络组成的能力。实质上，他们给了它大脑的控制旋钮。因此，它可以解决问题，查看结果，并改变人工神经元的类型和混合直到找到最有利的一种。他将其称为人工智能的元学习。他们的人工智能还可以在多样或同质神经元之间进行选择。他进一步表示，他们发现在每个实例中，人工智能都选择多样性以增强其性能。 研究人员在一个标准的数字分类任务上测试了该系统，并发现该系统的准确性随着神经元数量和多样性的增加而提高。研究人员表示，同质人工智能在数字识别方面的准确率为57％，而元学习的多样性人工智能则达到令人印象深刻的70％准确率。 研究人员表示，未来他们可能会通过调整超参数来优化学习到的多样性，以提高性能。此外，他们将在更广泛的回归和分类任务中应用获得的多样性，使神经网络多样化，并评估其在不同情景下的鲁棒性和性能。

近年来，机器学习（ML）在天气预报中的应用越来越多。现在，ML模型在准确性方面可以与基于物理的运算模型相媲美，有希望这一进展很快能够提高全球天气预报的精度。采用客观和确定的评估指标对新方法进行开放和可重现的评估对实现这一目标至关重要。 Google、Deepmind和欧洲中心VoAGI-Range Weather Forecasts最近的研究提出了WeatherBench 2，这是一种用于天气预测模型的基准和比较框架。除了对用于训练大多数ML模型的ERA5数据集进行彻底复制外，WeatherBench 2还具有开源的评估代码和公开可用的云优化的基准和基线数据集。 目前，WeatherBench 2针对全球VoAGI范围（1-15天）的预测进行了优化。研究人员计划在不久的将来考虑将评估和基线纳入更多工作，例如现在预报和短期（0-24小时）和长期（15+天）预测。 天气预报的准确性很难用简单的得分来评估。对于某个用户来说，平均温度可能比风阵的频率和严重程度更重要。因此，WeatherBench 2包括了许多指标。为了与气象机构和世界气象组织进行标准评估一致，定义了几个重要的标准指标来总结该研究。 WeatherBench 2.0（WB2）是基于数据驱动的全球天气预报的黄金标准。它受到了自第一个WeatherBench基准发布以来出现的所有新AI技术的启发。WB2的构建目标是尽可能接近许多气象中心使用的操作预报评估。它还为将实验方法与这些操作标准进行比较提供了坚实的基础。 通过公开提供评估代码和数据，目标是促进高效的机器学习操作并确保可重现的研究结果。研究人员相信，根据社区的需求，可以在WB2中增加更多的指标和基线。该论文已经暗示了几个潜在的扩展，包括更多关注在细尺度上评估极端事件和影响变量，也许通过站点观测。

多年来，移动设备在功能和受欢迎程度方面取得了显著进展，而安全措施却没有跟上。智能手机现在储存了大量敏感信息，安全问题成为了一个紧迫的关注点。研究人员一直在探索行为和生理生物特征识别技术以增强移动设备的安全性。这些方法利用了唯一的用户特征，如打字模式和面部特征。结合机器学习和深度学习算法已经显示出增强安全性的潜力。继续研究这些方法以增强移动设备在实际情境中的安全性非常重要。 在这个背景下，一支来自美国的研究团队发表了一篇新文章，以解决移动设备安全领域日益增长的差距。该论文旨在全面评估基于行为和生理生物特征的身份认证方法在增强智能手机安全性方面的表现。它基于该领域的先前研究，并确定了身份认证动态的趋势。此外，该研究强调，将深度学习特征与深度学习/机器学习分类相结合的混合方案可以显著提高身份认证性能。 随着该研究深入探讨移动设备安全的这些关键方面，它将其调查集中在以下主要问题上：“对于移动设备来说，最有效的生物特征身份认证方法是什么？哪些机器学习和深度学习算法与这些生物特征方法最搭配？”作者得出结论，他们对深度学习（DL）和机器学习（ML）算法在生物特征身份认证领域的广泛研究产生了重要的见解。他们发现仔细选择算法显著影响身份认证性能，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理生理和行为动力学方面表现出色。CNN在处理生理数据（如面部和指纹身份认证）方面表现优异，而RNN在处理击键动力学方面发挥了重要作用。支持向量机（SVM）是行为生物特征分类的一个强有力的选择，尤其是在触摸、运动和击键动力学方面。该研究还注意到了混合身份认证系统的不断采用，其中算法如CNN用于特征提取。这些混合方法，如CNN + LSTM用于步态动力学和CNN + SVM用于面部认证，在各种情境下显示出提高身份认证性能的潜力。 最后，该论文还强调了所审查的研究中的一些局限性： 1. 小数据集：许多研究使用小数据集，这可能影响生物特征身份认证模型的质量和普适性，特别是对于需要更大数据量的深度学习模型来说。 2. 缺乏安全测试：许多研究没有对其模型进行各种安全攻击的测试，这可能使身份认证方法易受攻击。 3. 受限情境：一些研究在用户遵循严格指示的受限情境下收集和测试数据。这可能限制模型的实际应用性，因为它没有考虑到人们使用设备的变化性。 解决这些局限性对于推进生物特征移动身份认证方法的实用性和安全性至关重要。 总之，这项调查提供了对移动生物特征身份认证的全面了解。它突出了深度学习算法的有效性，尤其是CNN和RNN在行为和生理身份认证中的应用。混合模型，如CNN + SVM，展示了提高性能的潜力。根据论文的作者，未来的研究应该专注于DL算法，扩展高质量的数据集，并确保现实测试情境，以充分发挥移动生物特征身份认证的潜力。