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World File Search System任务分类
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
提出正确的问题：在生成框架中利用隐藏的交互作用，以进行多语言，多任务分类
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言，mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题，仅在细调中可用的数据中得出，我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是，我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响，从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性（在三个目标分类任务上）的绝对改善分别为2.3％，6.22％和10.7％。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题，而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
基于深度学习的步行任务分类......
摘要 — 步态特征下降在老年人中很常见，是残疾、发病和死亡风险增加的指标。在双任务步行 (DTW) 条件下，老年人的步态和次要认知任务的表现进一步下降，这与跌倒史显着相关。最近有研究通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量老年人 DTW 期间的步态皮质控制，特别是前额皮质 (PFC)。然而，在单任务和双任务步态条件下认知激活差异的自动分类尚未得到广泛研究。在本文中，我们将其制定为分类任务，并利用深度学习对 STW、DTW 和单认知任务 (STA) 进行自动分类。我们对数据样本进行分析，揭示 HbO2 和 Hb 值之间差异的特征，随后将其用作附加特征。我们执行特征工程，将 fNIRS 特征公式化为 3 通道图像，并应用各种图像处理技术进行数据增强，以提高深度学习模型的性能。实验结果表明，使用收集的 fNIRS 数据集以及性别和认知状态信息进行微调的预训练深度学习模型可以实现约 81% 的分类准确率，比传统机器学习算法高出约 10%。我们进一步进行了消融研究，以确定 fNIRS 级别和/或体素位置等特征对分类任务贡献的排名。
使用卷积进行心算任务分类......
摘要 — 近年来，神经科学家一直对脑机接口 (BCI) 设备的开发很感兴趣。运动障碍患者可能受益于 BCI 作为一种交流方式和运动功能恢复。脑电图 (EEG) 是评估神经活动最常用的方法之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络 (DNN) 显示出显着的优势。为了最终使用 DNN，我们在此介绍一种浅层神经网络，它主要使用两个卷积神经网络 (CNN) 层，具有相对较少的参数并能快速从 EEG 中学习频谱时间特征。我们将此模型与其他三种具有不同深度的神经网络模型进行了比较，这些模型应用于适合患有运动障碍和视觉功能下降患者的闭眼状态心算任务。实验结果表明，浅层 CNN 模型优于所有其他模型，并实现了 90.68% 的最高分类准确率。它在处理跨主题分类问题时也更加强大：准确率标准差仅为 3%，而传统方法的准确率标准差为 15.6%。
ESA任务分类和项目采用新的微电子开发
• Power Support Boards (Various) • Telemetry and Control (T&C) Board • Video Compression Boards (Various) • Image Processing Board (Various) • Solid State Drive Board • Serial Digital Board • Battery Support Board • Value Driver Board • Motor Control Board • 1553 Interface Board • Dual SSD Board with Cold Spare • Half-Bridge Controller Board • Actuator Drive Board • Analog Telemetry Board • Deployment Actuator and Monitor
ESA任务分类和项目采用新的微电子开发 “ tick-tock”型号黄道的太空摄像头方法 28GBPS/通道光纤的可靠性测试... 在太空域中加速对FPGA的深度学习推断 下一代辐射的太空纤维IP核心 - b'\ xcb \ x98引导erom + 2 mbytes eRam w/ecc \ xcb \ x98内存接口（挥发性）\ xcb \ x98 ddr2/ddr3/ddr3/ddr4 \ xcb \ xcb \ x98存储器接口（非挥发性）内存传输' ICU - ADHA ICU系统控制器模块概念 带有fusio rt 的月亮探索 在太空飞船FR 上获得的MBSE获得了经验丰富的经验 水推进 人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ... 在灵活而智能的中开发机载处理环境 卫星间继电器终端
•具有更大的灵活性，这是任务类别的函数（对V类的最高灵活性），但更依赖承包商的内部流程，对文档的更简化和所需的报告，以ESA给出的知名度较低，责任降低，责任和风险的代价较低，并给予行业