University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Lead Zirconate Titanate Reservoir Computing for Classification of Written and Spoken Digits

铅锆钛酸铅共振计算用于手写和语音数字分类

Thomas Buckley, Leslie Schumm, Manor Askenazi, Edward Rietman

机构 * Manning College of Information and Computer Science, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校曼宁信息与计算机科学学院） ； Independent Researcher, Chicago, IL（独立研究员，芝加哥，伊利诺伊州） ； Biomedical Hosting, Arlington, MA（Biomedical Hosting，阿灵顿，马萨诸塞州） 纠错

AI总结 本文利用物理共振计算处理手写和语音数字数据，展示PZT在MNIST上达到89%准确率，优于线性方法，但AudioMNIST表现与基线相当，表明共振计算在中等难度任务中更有效。

Not All Birds Look The Same: Identity-Preserving Generation For Birds

并非所有鸟都看起来一样：用于鸟类的身份保持生成

Aaron Sun, Oindrila Saha, Subhransu Maji

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出NABirds Look-Alikes数据集，用于评估鸟类身份保持生成，显示基于物种、年龄和性别的训练提升性能。