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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。
分类 ToR - 健康、安全、社会和环境分析师，LICA 8，塞拉利昂
该项目旨在扩大偏远村庄的能源使用范围，从而改善受益社区在健康、教育和经济发展方面的发展成果。这将使可靠、清洁和负担得起的电力成为可能，从而改善农村社区的社会、经济和健康效益。向偏远社区提供电力将提高经济效益，通过消除电池和煤油等替代能源的费用来降低能源使用的相对成本，并将降低或消除依赖能源的企业的柴油发电机成本。该项目旨在支持该部增加农村社区电力使用的目标，探索各种替代可再生能源。预计该项目将为政府的可持续发展目标 (SDG) 做出贡献，解决多项发展举措。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
分类和付款计划
工作时间 工作时间 工作时间 工作时间 1. 节假日 1. 病假 1. 节假日 1. 病假 2. 预先安排的 2. 休假/年假 2. 预先安排的 2. 休假/年假 休假 以前没有休假 休假 以前没有休假 3. 恩恤假/计划假 3. 恩恤假/计划假 葬礼假 3. LOA 葬礼假 3. LOA 4. 工会假 4. 残疾假 4. 预先安排的 4. 残疾假 5. 预先安排的 5. 工伤补偿时间 5. 工伤补偿时间 6. 军假 5. 预先安排的 6. 军假 6.先前安排的奖励假 奖励假 6. 陪审团义务 7. 陪审团义务 7. 献血 8. 献血 8. 家长/教师会议 9. 家长/教师会议 9. 诊所/EAP 访问 10. 自愿休假 10. 大楼疏散 11. 诊所/EAP 访问 11. 县面试 12. 大楼疏散 12. 行政假（灾难） 13. 县面试 13. 带薪育儿假 14. 行政假（灾难） 15. 带薪育儿假 谈判单位员工应参阅各自的合同以获取更完整的信息。 II. 特殊补偿 A. 轮班差异：
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在
用于鸢尾花数据的量子变分多类分类器...
摘要。量子计算机机器学习的最新进展主要得益于两项发现。将特征映射到指数级大的希尔伯特空间中使它们线性可分——量子电路仅执行线性运算。参数移位规则允许在量子硬件上轻松计算目标函数梯度——然后可以使用经典优化器来找到其最小值。这使我们能够构建一个二元变分量子分类器，它比经典分类器具有一些优势。在本文中，我们将这个想法扩展到构建多类分类器并将其应用于真实数据。介绍了一项涉及多个特征图和经典优化器以及参数化电路的不同重复的系统研究。在模拟环境和真实的 IBM 量子计算机上比较了模型的准确性。
