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World File Search System数据分布
CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
爱尔兰分布
每天都在实施一项秘密的、精心策划的法律策略，以阻止那些被非法收费的人拿回他们的钱。昨晚，一位政府发言人证实了这一点。历届政府都没有承认对老年人的这种可怕待遇，而是采取了无情的法律和政治策略，这种策略是政府设计的，目的是拖延他们知道自己无法打赢的案件，耗尽人们的资金来应对法律挑战，然后以大幅减少的赔偿金和解，同时保持秘密。政府这样做是知道这会给最不富裕的家庭带来最严重的打击。我们说的是那些被迫在退休后工作以支付父母养老院费用的人。我们说的是那些退休人员在支付了亲人的护理费用后，每周只剩下微薄的生活费。我们说的是那些担心在支付了这些费用后会没有食物、衣服和基本必需品的家庭。一生的积蓄和养老金被一扫而空，房屋被卖掉，老年人被推上了贫困线，所有人都在拼命地争先恐后地支付非法费用，而政府也知道这些费用是非法的。然后是最大的丑闻——一项精心设计、经过审查的计划，旨在阻止这些人拿回他们的钱。这就是这起丑闻的现实，但一届又一届政府仍在坚持
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
数据分布分析 - 生物医学研究中定量数据的初步方法
统计分析是医学研究的组成部分。它有助于将原始数据转换为有意义的见解，支持假设检验，优化研究设计，评估风险和预后，并促进基于证据的决策。统计分析增加了研究发现的可靠性，有效性和普遍性，最终提高了医学知识并改善了患者护理。没有它，对收集的数据的含义分析是不可能的。得出的结论将是没有根据的和误导的。许多卫生专业人员不熟悉统计分析及其基本概念。临床数据的分析是医学研究的组成部分。识别数据类型（连续，准连续或离散）并检测异常值是第一个也是最重要的步骤。在分析数据分布时，建议使用图形和数值方法。取决于数据分配的类型，可以使用适当的非参数或参数测试进行进一步分析。可以使用各种数学方法（例如平方根或对数）进行标准化的数据，并在下一步中使用参数测试进行分析。本综述提供了对这些概念的基本解释，而无需使用复杂的数学或统计方程，但有几个图形示例的各种统计术语。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
COVID-19疫苗分布COVID-19疫苗分布
批准Covid-19疫苗是大流行中的关键时刻，但至少在美国，最初至少在美国，获得和分配足够数量的投篮被证明是困难的。从2020年底开始，西雅图市和华盛顿的金县（King County）合作开展了一项运动，迅速，公平地向整个地区的居民分发了Covid-19-19-19。Working together with a broad network of cross-sector partners, including hospitals and healthcare clinics, employers, and community- and faith-based organizations, the City and County successfully deployed a multimodal vaccine delivery model that included high-volume sites such as mass-vaccination hubs, medium-capacity sites such as pharmacies or grocery stores, and flexible, low-volume sites such as mobile vaccine teams or弹出疫苗诊所。
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