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World File Search System蒙太奇
基于多目标增强学习算法，用于云计算中的动态工作流程计划
必须将工作流的基础设施视为一个关键的研究领域，即使是轻微的优化也可以显着影响基础架构效率和提供给用户的服务。由于云基础架构的动态工作负载和不同的资源，使用启发式方法的传统工作流程调度方法可能不会有效。此外，任何给定时间的资源具有不同的状态，在工作流程计划期间必须考虑这些状态。人工智能的出现使得在工作流程管理过程中可以解决云计算的动态和多样化资源。特别是，强化学习可以通过演员和评论家的方法在运行时理解环境，以做出明智的决定。我们的论文介绍了一种称为多目标增强学习的算法（基于多目标增强的工作流程计划）（MORL-WS）。我们使用各种工作流程的实证研究表明，所提出的基于基于学习的多物体增强方法的方法优于许多现有的调度方法，尤其是关于MakePAN和能源效率。与安排1000个任务相比，蒙太奇工作流程的提议方法表现出较高的性能，达到709.26的最小化型，最少的能源消耗为72.11瓦。这表明所提出的方法适用于实时工作流程计划应用程序。
深度学习分类对持续无创脑机接口控制的好处
图 1 | BCI 数据的持续深度学习分类。在线 BCI 任务期间记录的 EEG 数据滑动窗口用于训练 Schirrmeister 等人（2017 年）报告的浅层 CovNet 架构。这些窗口长 500 毫秒，每 40 毫秒移动一次。根据提供的数据训练了两种类型的模型。“运动模型”使用与在线 BCI 实验相同的运动皮层电极蒙太奇进行训练。“所有模型”均使用所有可用电极进行训练。在连续步骤中，浅层 CovNet 架构使用密集层和 softmax 变换执行时间卷积、空间滤波、平方非线性、均值池化、对数变换和线性分类。在测试期间，训练后的模型为每个窗口提供类成员的估计概率。在模拟光标控制环境中，具有最高估计概率的类（红色圆圈）用于将虚拟光标移动到该最高估计概率的方向，并与该最高估计概率成比例。通过改变试验分类所需的总概率阈值（神经网络输出随时间的总和），探索了神经网络预测和控制系统之间的功能映射。低概率阈值模拟更快的光标控制，而高阈值模拟更慢的光标控制（有关更多详细信息，请参阅文本）。
随机临床试验的研究方案
摘要简介Chikungunya病毒感染仍然是巴西的流行病，东北地区的发生率为每10万例59.4例。超过60％的患者表现出复发和恢复慢性关节痛，衰弱的疼痛持续了多年。经颅直流电流刺激（TDC）似乎是一种与疼痛相关网络的新型神经调节方法，可减轻几种疼痛综合征的疼痛。我们的目标是评估TDC（C3/FP2蒙太奇）对慢性关节痛的疼痛，肌肉力量，功能和生活质量的有效性。方法和分析该方案是单中心，并行设计，双盲，随机，假控制的试验。四十名参与者将被随机分配到主动TDC或假tdcs。使用单相连续电流，强度为2 mA 20分钟，将在2周内（每个工作日）进行10个课程。将在第10届会议之后，在干预后2周零4周后在基线上评估参与者。主要结果：使用数字等级量表和词素评估疼痛。次要结果：肌肉力量，功能和生活质量。将使用方差模型的混合分析来计算刺激的效果。伦理和传播该研究得到了特拉利卫生科学学院的伦理批准2.413.851）并在巴西临床试验注册中注册。试用注册号RBR-469YD6。研究结果将通过在同行评审期刊上的会议和出版物上的演讲来传播。
通过深度学习优化电动机意图检测
摘要 - 目的：本文展示了对添加功能性电刺激时，从原始脑电图（EEG）信号中检测到来自原始脑电图（EEG）信号的运动图像（MI）的兴趣。还报道了电极蒙太奇和带宽的影响。这项工作的观点是改善全身麻醉期间术中意识的检测。方法：对EEGNET的各种体系结构进行了研究以优化MI检测。它们已与脑部计算机接口的最新分类器（基于Riemannian几何形状，线性歧视分析）和其他深度学习体系结构（深度卷积网络，浅卷积网络）。eeg数据是从22位参与者中测量的，这些参与者有或没有中位神经刺激的运动图像。结果：EEGNET的拟议结构达到了最佳的分类准确性（83.2％）和假阳性速率（FPR 19.0％），用于设置，在运动皮层和额叶上只有六个电极，并且对于通过Median Median Nerve刺激了受试者的扩展4-38 Hz EEG频率。具有较大电极数量的配置导致128个电极的精度（94.5％）和FPR（6.1％）（分别为13个电极的88.0％和12.9％）。结论：目前的工作表明，使用扩展的EEG频带和经过修改的EEGNET深神经网络，当使用少于6个电极（包括额叶通道）时，会增加MI检测的准确性。明显的能力：所提出的方法基于脑电图的MI检测有助于开发脑部计算机界面系统。
HappyFeat-临床应用的互动和高效的BCI框架
大脑计算机接口（BCI）系统允许将大脑信号转录为命令。为此，分类算法用于区分不同的心理状态[1]。可能的应用领域是广泛的，从沟通到假体控制和中风后康复[2]。存在多个BCI范式，例如P300和稳态视觉诱发电位（SSVEP）[3]。我们选择专注于运动图像（MI），因为它在预期的治疗用法中很突出（例如中风后康复[4]），这与我们目前的研究工作相吻合，旨在改善在临床环境中的BCI。在MI中，主题积极想象一个动作而没有实际执行它，以命令虚拟或真实的设备（例如，在屏幕上移动一个物体，控制机器人臂）。因此，MI提供了很高的交互性，需要对主题产生强烈的积极影响。MI协议由多个阶段组成[5] [6]（图1中说明）：训练数据的采集阶段；脱机分析阶段通常包括预处理，提取感兴趣的特征（基于例如功率谱，功能连接性），特征选择和分类算法培训；使用训练有素的分类算法的闭环在线BCI使用。BCI系统的性能，而取决于内部（例如浓度，疲劳[7]和使用BCI轻松）和外部因素（例如电极的蒙太奇），与分类算法的正确训练密切相关。因此，选择捕获用户意图的足够功能至关重要。脱机分析阶段，导致选择这些功能，应尽可能短，有效，原因有两个：
大规模睡眠登台的专注对手网络
当前开发广义自动睡眠阶段方法的方法依赖于通过利用不同个体的脑电图（EEG）来构建大型标记的培训和测试语料库。但是，训练集中的数据可能显示出脑电图模式的变化，这与测试集中的数据非常不同，这是由于固有的受试者间可变性，获取硬件的异质性，不同的蒙太奇选择和不同的录制录制环境。培训对此类数据的算法，而无需说明这种多样性会导致表现不佳。为了解决此问题，研究了不同的方法，用于学习数据集中所有个体的不变表示。但是，语料库的所有部分都不相同。因此，有力地对齐不可转移的数据可能会对整体绩效产生负面影响。受到临床医生如何手动标记睡眠阶段的启发，本文提出了一种基于对抗性训练的方法，以及注意机制，以从不同数据集中提取跨个体的传播信息，并注意更重要或相关的渠道和可转移的数据的数据集。Using two large public EEG databases - 994 patient EEGs (6,561 hours of data) from the Phys- ionet 2018 Challenge (P18C) database and 5,793 patients (42,560 hours) EEGs from Sleep Heart Health Study (SHHS) - we demonstrate that adversarially learning a network with attention mechanism, significantly boosts performance compared to state-of-the-art deep learning approaches in the跨数据库方案。通过将SHH视为训练集，提出的方法平均将精度从0.72提高到0.84，灵敏度从0.74提高到0.74，而Cohen的Kappa kappa系数从0.64到0.80，则在P18C数据库中的敏感性从0.64提高到0.80。
风力发电机
1 简介 1 1.1 技术支持 1 1.2 WindFarmer 的安装 1 1.3 快速入门 2 2 WindFarmer 界面 3 2.1 WindFarmer 工作区 3 2.2 窗口类型和相关工具栏 4 2.3 映射窗口光标模式 6 2.4 显示、控制和状态栏 11 3 基础模块 14 3.1 基础模块界面 14 3.2 输入文件 17 3.3 WindFarmer 控制面板 42 3.4 Wind Studio 49 3.5 计算风流量 55 3.6 启动风流量模型计算 63 3.7 修改风流量模型 63 3.8 设置场地约束 63 3.9 能量产量计算 66 3.10 使用现有风力发电机作为参考 72 3.11 布局优化 75 3.12 导出和报告 76 3.13 噪声计算 83 3.14 结果的图形表示 86 4 MCP+ 模块 88 4.1 数据加载器 - 加载时间序列 89 4.2 编辑桅杆、传感器和校准 95 4.3 检查和清理数据 97 4.4 数据汇总统计 104 4.5 数据分析 108 4.6 MCP+ 模块的应用 116 5 多个项目 117 5.1 项目 117 5.2 项目工具界面 117 5.3 项目属性 119 5.4 创建多个项目 122 5.5 累积视觉影响 123 5.6 累积噪声影响 126 6 可视化模块 127 6.1 可视化模块界面 127 6.2 输入数据 129 6.3 创建线框可视化 129 6.4 创建渲染景观可视化 132 6.5 计算 ZVI 地图 134 6.6 照片蒙太奇 135 6.7 可视化功能 136 6.8 视觉布局约束 137 6.9 雷达站 137 6.10 飞行
改善吞咽功能和中风后吞咽困难的能力：一项随机临床试验
抽象后吞咽困难是一种普遍的威胁生命的状况。科学家建议使用新技术（例如经颅直流电流（TDC））实施行为疗法。研究表明了有希望的TDCS效应，科学家建议研究不同蒙太奇的有效性。超级分子回（SMG）在吞咽功能中是重要的。我们的研究旨在研究刺激SMG在改善震动后吞咽困难的有效性。四十四名患者完成了这项研究（一项随机，双盲）。所有这些都接受了行为疗法。真实组在完整的SMG上接受了阳极（2 mA，20分钟）的刺激，而假手术组接受了30 s（5个会话）。通过功能性口服摄入量表（FOIS）和MANN评估吞咽能力（MASA），在治疗后和一个月随访时评估患者。结果表明，基线时组之间的差异并不显着。根据MASA的说法，两组在此期间都显着改善（P值<0.001）。 实际组的改善显着高于处理后的假手术组（p-值= 0.002）和一个月后的随访（p -value <0.001）。 根据FOIS，实际组中的大多数患者（72.70％）在一个月后的随访后达到6或7级，这显着高于假手术组（31.80％，p-value = 0.007）。 总而言之，应用于与SMG定位相关的头皮表面的TDC可以改善吞咽困难患者的吞咽功能。根据MASA的说法，两组在此期间都显着改善（P值<0.001）。实际组的改善显着高于处理后的假手术组（p-值= 0.002）和一个月后的随访（p -value <0.001）。根据FOIS，实际组中的大多数患者（72.70％）在一个月后的随访后达到6或7级，这显着高于假手术组（31.80％，p-value = 0.007）。总而言之，应用于与SMG定位相关的头皮表面的TDC可以改善吞咽困难患者的吞咽功能。
以及共同决策的案例
《政策季刊》（PQ）面向公共部门读者，包括政客及其工作人员、公务员和各种职业，以及其他对公共问题感兴趣的人。其篇幅和风格旨在让忙碌的读者也能轻松阅读。投稿：本期刊欢迎投稿，投稿字数不得超过 4,000 字，主题应与治理、公共政策和管理有关。投稿文章将接受同行评审。请将文章提交给编辑：jonathan.boston@vuw.ac.nz。虽然期刊通常不会有单一主题，但可能会不时出版关于特定或一般主题的特刊，也许是为了纪念重大事件。在这种情况下，以及其他场合，可能会邀请特定人士投稿。订阅：本期刊以 PDF 格式在治理与政策研究所 (IGPS) 网站上提供：https://www. wgtn.ac.nz/igps/publications/policy-quarterly。希望通过电子邮件接收本刊的读者应注册为 PQ 订阅者 igps@vuw.ac.nz。此服务免费。如需咨询订阅和会员资格，请发送电子邮件至 igps@vuw.ac.nz 或邮寄至治理与政策研究所，邮政信箱 600，惠灵顿。电子访问：IGPS 将感兴趣的个人引导至其网站：www.igps.victoria.ac.nz，可在此处找到研究所出版物和即将举办的活动的详细信息。许可：为促进辩论和更广泛传播，IGPS 鼓励使用 PQ 中的全部或部分文章，但不得用于商业目的。在所有情况下都应适当注明作者和出处。IGPS 保留版权。请将转载本刊文章的许可请求发送至 igps@vuw.ac.nz。编辑：Jonathan Boston 编辑委员会：Maria Bargh、Cheryl Barnes、Roger Blakeley、David Bromell、Simon Chapple、Jo Cribb、Girol Karacaoglu、Karl Lofgren、Gerald Minnee、Gail Pacheco、Anneliese Parkin、Kate Prickett、Mike Reid、Tim Ng、Andrea Schollmann、Conal Smith、M ä mari Stephens 和 Julia Talbot- Jones ISSN：2324-1101（在线） 第 19 卷，第 2 期 – 2023 年 5 月 文字编辑：Rachel Barrowman 设计和排版：Aleck Yee，at@alltexdesign.co.nz 校对：Vic Lipski 封面设计/蒙太奇：Aleck Yee 制作：Alltex Design
以及共享决策的案例
《政策季刊》（PQ）面向公共部门的读者，包括政客及其工作人员、公务员和各种职业，以及其他对公共问题感兴趣的人。其篇幅和风格旨在让忙碌的读者也能轻松阅读。投稿：本期刊欢迎投稿，投稿主题应为任何与治理、公共政策和管理有关的主题，投稿字数不得超过 4,000 字。投稿文章将接受同行评审。请将文章提交给编辑：jonathan.boston@vuw.ac.nz。虽然期刊通常不会有单一主题，但可能会不时出版关于特定或一般主题的特刊，也许是为了纪念重大事件。在这种情况下，以及其他场合，可能会邀请特定人士投稿。订阅：该期刊以 PDF 格式在治理与政策研究所 (IGPS) 网站上提供：https://www.wgtn.ac.nz/igps/publications/policy-quarterly。希望通过电子邮件接收的读者应注册为 PQ 订阅者 igps@vuw.ac.nz。这项服务是免费的。对于所有订阅和会员资格查询，请发送电子邮件至 igps@vuw.ac.nz 或邮寄至治理与政策研究所，P.O.Box 600, Wellington。电子访问：IGPS 将感兴趣的个人引导至其网站：www.igps.victoria.ac.nz，可在此处找到研究所出版物和即将举行的活动的详细信息。许可：为了促进辩论和更广泛的传播，IGPS 鼓励使用 PQ 中出现的全部或部分文章，但不得有任何商业利益。在所有情况下都应适当承认作者和来源。IGPS 保留版权。请将转载本出版物文章的许可请求直接发送至 igps@vuw.ac.nz。编辑：Jonathan Boston 编辑委员会：Maria Bargh、Cheryl Barnes、Roger Blakeley、David Bromell、Simon Chapple、Jo Cribb、Girol Karacaoglu、Karl Lofgren、Gerald Minnee、Gail Pacheco、Anneliese Parkin、Kate Prickett、Mike Reid、Tim Ng、Andrea Schollmann、Conal Smith、M ä mari Stephens 和 Julia Talbot- Jones ISSN：2324-1101（在线）第 19 卷，第 2 期 – 2023 年 5 月 文字编辑：Rachel Barrowman 设计和排版：Aleck Yee，at@alltexdesign.co.nz 校对：Vic Lipski 封面设计/蒙太奇：Aleck Yee 制作：Alltex Design