XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类者
基于双分支特征Fusion的运动图像与主题无关的脑电图分类
摘要：大脑计算机接口（BCI）系统可帮助电动机功能障碍的人与外部环境相互作用。随着技术的发展，BCI系统已在实践中应用了，但是它们的实用性和可用性仍然受到极大挑战。在使用BCI系统之前，通常需要大量的校准时间，这可以消耗患者的能量并容易导致焦虑。本文提出了一种基于新型的运动辅助方法，该方法基于新型的双支车多尺度自动编码器网络（MSAENET）来解释人脑运动图像的意图，同时引入了中心损失功能，以补偿传统的分类者的缺点，这些分类者仅考虑阶层间差异和忽略内部的内部内部cllass class class类。该方法的有效性在三个数据集上进行了验证，即BCIIV2A，SMR-BCI和OpenBMI，以实现MI-BCI系统的零校准。结果表明，我们提出的网络在所有三个数据集上都显示出良好的结果。在受试者独立的情况下，MSAENET在BCIIV2A和SMR-BCI数据集上的其他四个比较方法优于其他四个比较方法，而在OpenBMI数据集中则获得了F1_SCORE值高达69.34％。我们的方法通过少量参数和短预测时间保持更好的分类精度，该方法实现了MI-BCI系统的零校准。
清洁物流和供应链
鉴于回收技术和商业化的最新发展，供应链能力对于大规模纺织到质地的回收实践是决定性的。 尽管如此，从物流和供应链管理的角度来看，这些实践的当前状态和景观几乎没有研究。 因此，这项研究的目的是探索纺织到纸质回收供应链中所需的供应链功能。 本文是基于对纺织品回收供应链的20个利益相关者的访谈研究，涵盖了瑞典和欧洲大陆的各种类型的收藏家，分类者和回收商。 发现的结果呈现在收集，分类和回收的三个主要供应链活动中的11个特定供应链功能。 这样做，该研究试图提供对物流和供应链管理在纺织到质地回收实践中的作用的更全面和全面的理解。 这些发现还提供了有关更普遍的与行业相关的设计问题的见解，包括产品供应和需求的匹配，建立新的供应链以及平衡全球和本地利益。鉴于回收技术和商业化的最新发展，供应链能力对于大规模纺织到质地的回收实践是决定性的。尽管如此，从物流和供应链管理的角度来看，这些实践的当前状态和景观几乎没有研究。因此，这项研究的目的是探索纺织到纸质回收供应链中所需的供应链功能。本文是基于对纺织品回收供应链的20个利益相关者的访谈研究，涵盖了瑞典和欧洲大陆的各种类型的收藏家，分类者和回收商。发现的结果呈现在收集，分类和回收的三个主要供应链活动中的11个特定供应链功能。这样做，该研究试图提供对物流和供应链管理在纺织到质地回收实践中的作用的更全面和全面的理解。这些发现还提供了有关更普遍的与行业相关的设计问题的见解，包括产品供应和需求的匹配，建立新的供应链以及平衡全球和本地利益。
为 Wikidata 构建自动破坏检测工具
Wikidata和Wikipedia一样，都是任何人都可以编辑的知识基础。这种开放的协作模型非常有力，因为它减少了参与的障碍，并允许大量人做出贡献。但是，它使知识基础暴露于故意破坏和低质量贡献的风险。在这项工作中，我们以过去的作品为基础检测维基百科的破坏行为，以检测维基达塔的故意破坏。这项工作是新颖的，因为确定结构化知识基础的破坏性变化需要与Wikipedia这样的基于文本的Wiki中的特征启动工作实质性不同。我们还讨论了这些分类者的实用性，以减少Wikidata中的故意破坏巡逻者的整体工作量。我们描述了一种机器分类策略，该策略能够捕获89％的故意破坏者，同时通过从编辑的上下文特征轻轻地汲取自编辑的特征，从而减少巡逻者的工作量98％。
小胶质形态分析-ORCA-加的夫大学
长期以来，通过形态计量分析量化小胶质细胞激活一直是神经免疫学家工具包的主要内容。小胶质形态现象学可以通过手动分类或构造数字骨骼并从中提取形态计量数据来进行。可以使用半自动化和/或完全自动化的方法以不同程度的准确性来生成这些骨架的多个开放式和付费软件包。尽管在产生形态计量学的方法方面取得了进步（细胞形态的定量测量），但工具的开发有限，可以分析它们生成的数据集，尤其是那些包含来自全自动管道分析的成千上万个单元的参数的工具。在这篇综述中，我们使用集群分析和机器学习驱动的预测算法进行比较和批评，这些算法已开发出来解决这些大数据集，并提出了这些方法的改进。，我们强调了对开放这些分类者的群体开放科学的承诺的必要性。此外，我们引起人们对具有强大软件工程/计算机科学背景的人与神经免疫学家之间进行沟通的需求，以生产具有简化可操作性的有效分析工具，如果我们要看到神经胶质生物学社区的广泛采用。
佐治亚DPH批准的个人在整个乔治亚州进行土壤调查
在为从事现场污水管理系统的地点评估土壤的个人建立证书时，“土壤分类者”和“土壤科学家”一词应具有相同的含义。土壤分类器被定义为由认可的大学或大学拥有至少具有农学，土壤科学或相关领域专业的科学学士学位的人，并获得了土壤分类器认证咨询委员会的批准。必须在批准的土壤科学课程中至少完成至少30个学期学时或同等的四个小时，其中至少15个学期或同等的四个小时，并且拥有四年的全日制或等效的兼职经验，作为土壤分类器/土壤分类器/土壤科学的科学绘制和分类的土壤和土壤特征和土壤特征，并具有越来越多的土壤作用。必须成功完成书面考试，其中包括有关土壤科学，土壤形态，土壤分类，土壤解释，一般地质，使用和应用该部门土壤表的使用和应用，土壤水流的基本原理和基本化粪池系统吸收设计的基本原理的问题。
基于时间窗口的特征提取技术用于电动机eeg eeg信号分类
基于脑电图（EEG）的电动机象征分类是最受欢迎的大脑计算机Interface（BCI）研究领域之一，由于其可移植性和低成本。在本文中，我们比较了基于小波的能量熵的不同预测模型，并经验证明，基于时间窗口的运动图像分类中基于时间窗口的方法可提供比流行的滤纸方法更一致，更好的结果。为了检查所提出方法的鲁棒性和稳定性，我们最终还采用了多种类型的分类器，发现混合击打（带有多种学习者的包装集合学习）技术超出了其他经常使用的分类者。在我们的研究中，BCI竞争II数据集III已与四个实验设置一起使用：（a）整个信号（对于每个试验）为一个部分，（b）（b）整个信号（b）整个信号（对于每个试验）被分为非重叠片段，（c）每个试验的整个信号（c）每个试验（对于每个试验）分为重叠的段（以及（d）段（dis），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d）。乐队。从实验获得的结果（c），即91。43％的分类准确性不仅超过了本文其他方法的表现，而且据我们所知，这是迄今为止该数据集的最高性能。
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1
对复杂动物行为的自动检测仍然是神经科学的挑战。developments具有大量高级自动化行为检测，并允许高通量临床前和机械研究。需要进行集成的硬件和软件解决方案，以促进在行为神经基因的领域采用这些进步，尤其是对于非计算实验室而言。我们使用开放式领域发表了一系列论文，以注释复杂行为，例如修饰，姿势和步态以及更高层次的结构，例如生物年龄和痛苦。在这里，我们向社区介绍了综合的啮齿动物表型平台，JAX动物行为系统（JABS），以进行数据获取，基于机器学习的行为注释和分类，分类者共享和遗传分析。JABS数据采集模块（JABS-DA）允许统一数据收集，其3D硬件设计和软件的组合用于实时监视和视频数据收集。jabs-Active学习模块（JABS-AL）允许行为注释，分类训练和验证。我们介绍了一个基于图形的新型框架（Ethograph），该框架能够对jabs-al分类器的有效比较。jabs-分析和集成模块（jabs-ai），一种Web应用程序，促进用户部署并共享对jabs培训的任何分类器，从而减少了行为注释所需的精力。这可以将遗传学用作适当行为分类器选择的指南。它支持训练有素的刺戳分类器和下游遗传分析（遗传力和遗传相关性）的推断和共享，这些数据集涉及168个策划的数据集，这些数据集涉及我们与这项研究一起公开释放的168个小鼠菌株。此开源工具是一个生态系统，它允许神经科学和遗传学社区共享高级行为分析，并减少进入该新领域的障碍。
自闭症中的性别差异神经解剖学：向男性特征大脑结构的转变
自闭症谱系障碍（ASD）是一种表型性的神经发育障碍，影响了美国44名儿童中估计有1个（1）。ASD患病率显示出明显的性偏见，男性比女性频率高3至4倍（1，2）。尽管ASD患病率的性别差异可能会受到FEARES中ASD症状的不足认识的影响，但使用一系列病例确定方法的研究始终报道了该疾病的男性比例较高（2，3），这表明对ASD中性别差异的潜在生物学差异表明。的确，已知影响性分化的生物学因素（即基因表达的性二态模式，性激素）已知会影响脑发育，并且可能与自闭症中的基于大脑的性别差异有关。然而，很少有能力研究ASD中基于性别的大脑结构差异，而ASD中男性偏见的神经学机制尚不清楚。对ASD中神经型性别差异与性别差异神经性表型之间的关系有了更好的了解，对于我们对与性别相关的疾病敏感性的理解至关重要。在这个问题中，Floris等人。（4）检查男性和没有ASD的男性和女性的性别差异神经解剖结构，以确定ASD是否以向男性典型大脑结构的转变为特征。在验证和测试数据集中，作者发现自闭症男性相对于神经型男性和自闭症男性的性别预测准确性较高。为此，作者使用了机器学习方法，利用了英国生物库中的男性和女性的卷积神经网络塞脑膜的结构脑，自闭症脑成像数据交换（AbiDe）和eu-aims/aims-aims-2-试验 - 2--欧洲自身抗体项目（long Europial Autism Project（leap）。重要的是，这些发现是ASD的特定的；在有或没有注意力的大量分层样本中测试性别预测分类器未能显示出性别预测准确性的任何差异。此外，性别预测准确性随着年龄的函数而不同，因此，分类者相对于成年人的儿童表现出较低的疗效。作者得出的结论是，与男性特定大脑结构相关的特征更可预测自闭症男性，而特征