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World File Search System协方差
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
使用协方差神经网络进行可解释的大脑年龄预测
在计算神经科学领域，人们对开发利用脑图像数据来估算个体“脑年龄”的机器学习算法的兴趣日益浓厚。重要的是，脑年龄与实际年龄之间的差异（称为“脑年龄差距”）可以反映出不良健康状况导致的加速衰老，因此可以反映出患神经系统疾病或认知障碍的几率增加。然而，由于现有的大多数脑年龄预测算法缺乏透明度和方法论依据，因此脑年龄在临床决策支持中的广泛应用受到了阻碍。在本文中，我们利用协方差神经网络 (VNN) 提出了一个由解释驱动且解剖学上可解释的框架，使用皮质厚度特征来预测脑年龄。具体而言，我们的大脑年龄预测框架超越了阿尔茨海默病 (AD) 中大脑年龄差距的粗略度量，我们得出了两个重要观察结果：(i) VNN 可以通过识别贡献大脑区域，为 AD 中增大的大脑年龄差距分配解剖学可解释性，(ii) VNN 提供的可解释性取决于它们利用解剖学协方差矩阵的特定特征向量的能力。总之，这些观察结果促进了大脑年龄预测任务的可解释性和解剖学可解释性视角。
开发白质纤维协方差网络支持青年的执行功能
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2023.02.07.527499 doi：biorxiv Preprint
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
具有普通依赖性结构的样品协方差矩阵的定量确定性等效
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
跨细胞类型的翻译效率协方差是哺乳动物转录组的保守组织原理
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月18日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.11.607360 doi：biorxiv Preprint
患有发展性计算障碍的儿童大脑中数字处理和记忆区域的结构协方差增加
注：首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据，平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设，则列出中位数和四分位距 (IQR)，并执行 Mann-Whitney U 检验（用 U 表示）。对于名义数据，对性别执行 Fisher 精确检验（用 F 表示），对惯用手执行似然比（用 L 表示）。