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World File Search System协方差
M/EEG 信号的对称正定矩阵上的 Sliced-Wasserstein
在处理脑电图或脑磁图记录时，许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中，我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法，并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说，我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离，该距离具有强大的理论保证。然后，我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测，并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后，我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
利用功能连接组数据诊断精神分裂症
摘要 先前的深度学习方法尚未捕获大脑结构或功能连接组数据的图形或网络表示。为了解决这个问题，我们通过将 BrainNetCNN 和全局协方差池化纳入自注意力机制，开发了 BrainNet-全局协方差池化-注意力卷积神经网络 (BrainNet-GA CNN)。从 171 名精神分裂症谱系障碍 (SSD) 患者和 161 名健康对照者 (HC) 获得了静息态功能磁共振成像数据。我们对提出的 BrainNet-GA CNN 进行了消融分析，并使用嵌套十倍交叉验证策略与竞争方法进行了定量性能比较。将我们的模型的性能与竞争方法进行了比较。使用基于梯度的解释方法可视化判别连接，并与使用功能连接分析获得的结果进行比较。BrainNet-GA CNN 的准确率为 83.13%，优于其他竞争方法。在前 10 个判别连接中，一些与默认模式网络和听觉网络有关。有趣的是，这些区域在功能连接分析中也很重要。我们的研究结果表明，提出的 BrainNet-GA CNN 可以比其他模型更准确地对 SSD 和 HC 患者进行分类。显着区域的可视化提供了重要的临床信息。这些结果突出了 BrainNet-GA CNN 在精神分裂症诊断中的潜在用途。关键词：脑网络、功能连接组、卷积神经网络、全局协方差池、自我注意机制、精神分裂症
通过脑电图
这项研究的目的是探索技术检测思维徘徊的潜力，尤其是在基于视频的远程学习期间，这是改善学习成果的最终好处。为了克服先前思维徘徊在生态有效性，样本平衡和数据集大小方面的挑战，本研究利用了实用的脑电图（EEG）记录硬件，并设计了一个范式，该范式包括在重点学习条件下观看短期视频讲道和未来的计划条件和未来的计划条件。参与者在每个视频结束时估计其注意状态的统计数据，我们将这种评级量表反馈与视频观看过程中的自我捕获的密钥响应相结合，以获取用于分类培训的二进制标签。使用8通道系统记录 EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。 结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。 此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。该发现突出了实用脑电图硬件在以高精度徘徊的情况下实用的潜力，这在基于视频的距离学习过程中具有潜在的应用来改善学习成果。
2024-05-23-13-13-22-06-2024年 - 末期 -
简介A1.1资本和偿付能力申报表是与保险公司使用保险公司的风险管理实践和信息有关的年度收益，以计算其根据《保险法》第6A条规定的审慎标准规则（规则）的规定，以计算其增强的资本要求（ECR）和目标资本水平（TCL）。每个4级，3B，3B级，E级，D类和C级保险公司和保险集团均应向百慕大货币当局（当局或BMA）提交完整的资本和偿付能力申报日或之前或之前的偿付能力。最新版本的资本和偿付能力申报表可在BMA网站上获得。A1.2资本和偿付能力模型用于计算保险公司的ECR，这是该法第6A条规定的规则施加的额外资本和盈余要求。保险人的ECR应在相关年结束时由百慕大偿付能力资本要求（BSCR）模型和经批准的内部资本模型计算，前提是ECR金额等于或超过最低偿付能力利润率（MSM）。保险公司的TCL被计算为ECR的120％，尽管本身不是资本要求，但保险公司有望持有合格的资本资源来覆盖它；如果不这样做，将导致其他报告要求和增强的监控，并在提交补救计划中恢复高于TCL的资本。为每个风险要素建立的资本因素（应用于该要素）会产生所需的资本和剩余金额。然后将每个风险要素生成的个别资本金额（不包括操作风险）求和。A1.3 BSCR模型通过将资本因素应用于资本和偿付能力返还要素，包括投资和其他资产，运营风险和长期保险风险来计算基于风险的资本措施，以建立对法定偿付能力目的的资本和盈余的总体衡量标准。协方差调整是为了到达BSCR（协方差调整后），该协方差（在协方差调整之后）进行了调整，该协方差将通过BMA评估，以包括保险公司特定的运营风险和资本附加组件，以最终生产保险公司的BSCR。A1.4保险公司可用的法定资本和盈余除以BSCR提供了BSCR比率。保险公司可用的法定资本和盈余除以ECR提供的ECR比率。BSCR和ECR比率将有助于BMA评估保险公司的财务实力。A1.5 BSCR，ECR和TCL建立了BMA使用的偿付能力水平，以监视4类，3B类，3B，3A类，E类，D类，D类和C类C级保险公司和保险公司和保险集团的资本充足性。A1.5 BSCR，ECR和TCL建立了BMA使用的偿付能力水平，以监视4类，3B类，3B，3A类，E类，D类，D类和C类C级保险公司和保险公司和保险集团的资本充足性。
不确定度量的量子参考帧
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里，我们提出了一种策略，以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学，因此使用量子参考框架（QRF）转换。特别是，我们表明，只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的，那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差，这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为，从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明，半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
开放马约拉纳系统中的退相干 - DROPS
与热浴耦合会导致存储的量子信息退相干。对于高斯费米子系统（线性或高斯光学的费米子模拟），这些动力学可以通过系统协方差矩阵的演化优雅而高效地描述。将系统和浴都视为高斯费米子，我们观察到退相干发生的速率与浴温度无关。此外，我们还考虑了动力学为马尔可夫的弱耦合状态。我们完全以协方差矩阵的语言对马尔可夫主方程进行了微观推导，其中温度独立性仍然明显。这与其他场景中看到的行为截然不同，例如当费米子与玻色子浴相互作用时。我们的分析适用于许多马约拉纳费米子系统，这些系统被誉为非常稳健、拓扑受保护的量子比特。在这些系统中，有人声称通过降低温度可以指数地抑制热退相干，但我们发现高斯退相干无法通过冷却消除。
Ads-B航空目标信道优化研究...
为了提高航空目标监视雷达的监视效果，本文对传统滤波算法进行了改进，并基于改进滤波算法构建了ADS-B航空目标监视雷达通道优化系统。此外，本文通过算法改进保证状态协方差的正定或半正定性，采用均方根体积卡尔曼滤波器避免矩阵非正定性导致的滤波器发散或跟踪中断；交互式多模型的滤波原理是采用多个滤波器并行处理，通过调整调整算法中的一步预测协方差来实现自适应调整算法残差。此外，本文结合实际需求，构建了ADS-B航空目标监视雷达通道优化的系统功能结构，并采用软件工程的方法进行需求建模和分析。最后，本文设计实验对系统性能进行验证。研究结果表明，本文构建的系统性能满足实际需求。
双基地合成孔径雷达数据处理与分析
4.20 观测到的分布式目标协方差矩阵 C o 的非对角线项的极坐标图：红色机载接收器；蓝色地面接收器；· ⟨ o hh o ∗ hv ⟩ ; ◦ ⟨ o hh o ∗ vh ⟩ ; × ⟨ o hh o ∗ vv ⟩ ; + ⟨ o hv o ∗ vh ⟩ ; ∗
可证明且实用的：通过Langevin Monte Carlo
探索技术对于能够解决新的复杂问题的代理至关重要。基于拉普拉斯近似的汤普森采样是当值函数比线性更一般形式时，对后验分布不是一个很好的估计。在高维问题中具有一般协方差矩阵的高斯分布的采样在计算上效率低下。