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World File Search System主成分
克里米亚-刚果出血热蜱媒介Hyalomma
图 2 气候数据的主成分分析，在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
人工智能对美国高科技公司就业的影响
表（3-1）：主成分分析自动化 ...................................................................................................... 35 表（3-2）：主成分分析效率 ...................................................................................................... 36 表（3-3）：主成分分析易用性 ...................................................................................................... 37 表（3-4）：主成分分析招聘 ...................................................................................................... 37 表（3-5）：主成分分析选拔 ...................................................................................................... 38 表（3-6）：主成分分析任命 ...................................................................................................... 38 表（3-7）：主成分分析人工智能 ............................................................................................. 39 表（3-8）：主成分分析就业 ...................................................................................................... 39 表（3-9）：研究领域的 Cronbach's Alpha 系数 ............................................................................................. 40 表（3-10）：受访者性别 ............................................................................................................. 41 表（3-11）：受访者年龄........................................................................................................... 41 表（3-12）：受访者经验 ...................................................................................................................... 41 表（3-13）：受访者学历 ...................................................................................................................... 42 表（3-14）：受访者职位 ...................................................................................................................... 42 表（4-1）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能的离差、T值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 43 表（4-2）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能自动化水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 44 表（4-3）：算术平均值，标准差高科技企业人工智能效率水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平......................................................................................................... 45 表（4-4）：算术平均值、标准差。......... 53 表（4-12）：人工智能维度对就业影响的多元回归分析。高科技企业AI易用性水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 46 表（4-5）：算术平均值，标准差高科技企业就业水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-6）：算术平均值，标准差高科技企业招聘水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-7）：算术平均值，标准差高科技企业选拔水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 48 表（4-8）：算术平均值，标准差高科技公司聘任水平的离差、t值、项目重要性和重要性水平..................................................................................................... 49 表（4-9）：变量之间的关系..................................................................................................................... 50 表（4-10）：Durbin-Watson值与方差膨胀因子............................................................................................. 53 表（4-11）：人工智能维度对聘任的多元回归分析.......... 54 表（5-1）：人工智能维度对聘任（选拔、招聘和聘任）的多元回归分析总结（方差分析）............................................................................................. 55
投资未来的电池和汽车
摘要 近年来，大量在电动汽车和电池供应链中运营的公司已在美国证券交易所上市。我为这些公司编制了一组独特的高频股票收益数据集，并研究了特定于电动汽车和电池供应链的“行业”因素（“EV”因素）可以解释其收益的程度。这些收益被分解为系统成分和特殊成分，前者由使用高频主成分从大量股票收益中提取的一组潜在因子给出。研究发现，市场因素和与科技股相关的因素对感兴趣的股票具有良好的解释力。我将“EV”因子确定为特殊收益的第一个主成分，发现它对电动汽车和电池股具有相对较好的解释力，通常超过科技因素。也有证据表明锂因素在锂公司的收益中发挥着重要作用。 关键词：股票收益；主成分；电动汽车；电池；高频数据 JEL 分类：G10；Q40； C55
使用兰姆波传感器进行结构健康监测：损伤监测、预测和多传感器决策融合中的问题
2 文献综述 7 2.1 Lamb-Wave 的理论框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.1 主成分分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................22
未标记的主组件分析和矩阵完成
我们从数据矩阵中介绍了可靠的主成分分析，其中其列的条目已被排列损坏，称为未标记的主成分分析（UPCA）。使用代数几何形状，我们确定UPCA是一个良好的代数问题，因为我们证明，与给定数据一致的唯一最小级别的矩阵是地面矩阵的行 - 渗透矩阵的行为，它是作为多项程度系统的独特溶液的唯一方程式系统而产生的。此外，我们提出了适用于仅处理数据的一小部分的UPCA的有效的两阶段算法管道。I阶段I采用异常值PCA方法来估计地面真相柱空间。配备了柱空间，II阶段应用了最新的方法，用于恢复排列的数据。允许在UPCA中排列的丢失条目导致未标记的矩阵完成的问题，为此，我们得出了类似的avor的理论和算法。关于合成数据，面部图像，教育和医疗记录的实验揭示了我们的算法对数据私有化和记录链接等应用的潜力。关键字：健壮的主成分分析，矩阵完成，记录链接，数据重新标识，代数几何
朗姆酒香气描述分析 - LSU Digital Commons
4.3.3 主成分分析….………………………………….... 4.4 结论...…………………………………………………………………… 第 5 章。一般结论………………………………………….….. 参考文献………………………………………………………………………..…… 附录 A。使用半专家评委的术语列表对朗姆酒进行评估的投票…….........…………..….
神经情绪阶段的深度学习分类...
摘要 — 在本研究中，提出了一种新的情绪复杂性标记，用于对情感视频片段引起的离散情绪进行分类。将主成分分析 (PCA) 应用于从 6 秒的短情绪 EEG 段中提取的全波段特定相空间轨迹矩阵 (PSTM)，然后使用第一个主成分来测量局部神经元复杂性的水平。同时，估计左右半球之间的相位锁定值 (PLV)，以观察局部神经元复杂性估计相对于区域神经皮层连接测量在聚类九种离散情绪（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、娱乐、惊讶、兴奋、平静、厌恶）方面的优越性，方法是使用长短期记忆网络作为深度学习应用。
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
理学硕士（M.Sc.）人工智能与机器人
学习成果 学生能够 • 解释监督、无监督和弱监督学习以及强化学习、梯度下降和优化的基本方法； • 比较回归、分类、聚类和主成分分析的基本方法； • 实施模型选择和正则化技术； • 制定使用机器学习方法解决问题的策略； • 识别机器学习的高级概念；以及 • 评估机器学习及其应用的道德后果并讨论跨学科方面。