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在过去30年中，解码市场制度的机器学习洞察力对美国资产绩效的洞察力
为了捕获市场动态的复杂性，市场制度分析通常将定性和定量框架结合在一起。定性方法，例如专家判断和叙事分析，可以解释经济周期，政策转变和情感趋势，从而发现了数值模型以外的细微差别。定量方法应用统计技术，机器学习和数据驱动的见解来检测波动率，流动性和市场行为的转变。尽管两种方法都很有价值，但此分析仅使用针对美国市场的目标收益和不确定性指标，仅着眼于定量的基于机器学习的方法。为了确保我们的发现的鲁棒性，我们按照下面的方法进行了严格的检查。
解码变构景观-RSC Publishing
和跟踪原子运动，从而提供了详细的见解，对构象变化和分子动力学。5通常，MD模拟从实验确定的三维结构开始，随后能量最小化和对近似生理条件的平衡。MD模拟的强度在于它们能够揭示各个时间尺度上符合符合性变化的能力，从而提供了动态的信息，这很难通过传统的实验方法获得，尤其是在酶变构调节的背景下。变构调节是指通过构象变化调节酶活性的过程，通常会参与关键分子间相互作用的动态调整。由于这些过渡发生在次纳秒至millise-cond时标，因此他们具有挑战性地使用传统的实验技术直接观察。MD模拟提供了很高的时间分辨率，从而实现了调节机制的表征。通过跟踪酶构象变化和内部分子动力学，MD模拟有助于鉴定控制酶活性和信号转导的变构位点，这通常是从单独静态结构分析中获得的信息。6
投射空间船尾解码和应用到SDITH
换句话说，它包括求解对解决方案重量的线性系统。通常认为这种非线性约束使得对于t的合适值而言，平均H。在过去60年中花费了许多努力[PRA62，Ste88，Dum91，MMT11，BJMM12，MO15，BM17，BM17，BM18，CDMT22]，即使在上述参数的范围仍然很困难，即使在Quantum com-com-com-com-com-com-com-peter [ber10 ber10 ber10，kt17]中也很困难。因此，解码问题引起了密码系统设计师的兴趣。今天，这是提交给NIST竞赛3的PKE和Signature方案的安全性的核心，例如Classic McEliece [AAB + 22]，自行车[ABC + 22]，Wave [BCC + 23]和Sdith [AMFG + 23]。研究解码问题的二进制版本很常见，但是非二进制案例也引起了签名方案波[DST19]或sdith [fjr22]的兴趣[BLP10，BLP11]或更常见的。波的安全性是
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。
从混沌中解码量子信息
大规模量子信息处理的一个核心挑战是管理量子系统中的噪声。量子纠错 (QEC) 通过在噪声发生之前将量子态编码为量子纠错码 (QECC) 并在之后对其进行解码来解决此问题。最近，QEC 因其与量子混沌和量子引力的潜在联系而在理论物理学中引起了极大关注。随着人们对 QEC 的兴趣越来越广泛，解码问题（如何解码通用 QECC）变得越来越重要。到目前为止，已知的方法很少，但我们最近提出了两种方法：一种是基于稳定器 [1] 扩展标准类 QECC 的解码器，另一种是推广最初用于探索黑洞信息悖论的 Yoshida-Kitaev 解码器 [2]。在本次演讲中，我们将概述这些方法。
深度学习用于大脑编码和解码
大脑如何表示不同的信息模式？我们能否设计一个可以自动理解用户想法的系统？我们可以通过研究功能性磁共振成像 (fMRI) 等设备的大脑记录来回答这些问题。大脑编码问题旨在根据刺激自动生成 fMRI 大脑表征。大脑解码问题是根据 fMRI 大脑表征重建刺激的逆问题。在过去的二十年里，大脑编码和解码问题都得到了详细的研究，研究这些解决方案的最大吸引力在于它们可以作为认知科学和认知神经科学基础研究的附加工具。最近，受深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉方面的有效性的启发，此类模型也已应用于神经科学。在本教程中，我们计划详细讨论不同类型的刺激表征以及流行的编码和解码架构。本教程将提供最先进的编码和解码方法的工作知识、对文献的透彻理解以及对使用深度学习进行编码/解码的优点和局限性的更好理解。能够准确预测大脑活动的编码模型在神经系统疾病的评估和诊断方面具有多种实际应用，因此也有助于设计治疗脑损伤的方法。可逆编码模型能够有条理地制定大脑解码模型，进而有助于设计脑机或脑机接口。预训练深度网络模型使用方面的最新进展使我们能够将其用作大脑解码任务的先验。深度学习模型不仅有助于提高准确性，而且还提供了跨一系列任务和领域进行解码的灵活性。
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
2024 年通信趋势雷达。信息膨胀、人工智能素养、劳动力转移、内容完整性和人类解码
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。