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使用基于递归图的特征提取和迁移学习自动检测癫痫脑电信号
* 通讯作者：sachin.viet@gmail.com，电话：+91-9268793832 摘要 - “癫痫”是一种常见的神经系统大脑疾病，会影响人类生命的任何阶段。全世界约有 1-2% 的人口受到这种主要慢性疾病的影响。在癫痫诊断的几种应用中，脑电图 (EEG) 信号是早期发现癫痫发作的最重要工具。根据癫痫发作，脑电图 (EEG) 信号可分为癫痫性和非癫痫性。最近的研究主要通过两种方法进行了预测和分析癫痫发作的各种可能性：使用信号处理的传统方法和基于深度学习的方法。因此，需要找到一种合适且可靠的方法来检测和分类 EEG 信号中的癫痫发作。由于 EEG 信号本质上非常随机且非线性，因此我们需要一种非线性技术来检查 EEG 信号，从而能够对不同的 EEG 信号（即癫痫信号和非癫痫信号）进行分类。在我们的论文中，我们提出了一种非线性技术，使用递归量化分析方法（缩写为 RQA）来提取 EEG 信号的特征，其参数来自递归图 (RP)。在分析和分类时间序列时，大多数时候会从 EEG 时间序列中提取一些已识别的统计特征集，并将其作为机器学习分类器的输入。我们提出的方法找到了一种使用深度神经网络 (DNN) 对 EEG 信号时间序列进行分类的新颖且合适的方法。因此，使用递归图将 EEG 信号转换为 RGB 图像。我们使用预训练的 DNN 作为 ResNet-50，这是一个深度为 50 层的卷积神经网络，用于从递归图中提取特征。然后我们使用多个机器学习分类器将信号分类为癫痫和非癫痫，并指出 SVM 的准确率最高。本研究论文表明，可以使用深度学习算法通过脑电图信号利用复发图诊断癫痫，这种算法通常用于图像分类挑战。关键词-癫痫；脑电图信号；复发图；深度神经网络；成像时间序列数据 1. 简介大脑是人体的重要器官，负责监测和控制代谢过程。癫痫、缺血性中风和脑肿瘤等脑部疾病可能会损害正常的生物功能 [1]。神经系统疾病影响从婴儿到老年人的所有年龄段的人。这些疾病有几种形式，癫痫在受其影响的人数最多方面位居第四
函数共振分析方法文献综述
功能共振分析方法 (FRAM) 的开发受到人们认识到从根本上确定性和概率性方法在理解复杂系统行为方面的局限性的推动。与弹性工程的原则一致，近年来，FRAM 在科学方面得到了逐步发展，并越来越多地被工业环境采用，据报道取得了成功的结果。然而，目前缺乏针对该方法的广泛文献综述。基于这些前提，本文旨在总结所有可用的关于 FRAM 的英文出版研究。通过基于 PRISMA 审查技术的协议审查了来自多个科学存储库的 1700 多份文件。本文旨在揭示 FRAM 研究的一些特点，包括方法的应用和对其发展做出贡献的作者。系统分析从方法论方面、应用领域以及定性和定量方面的增强方面探讨了该方法，并提出了未来潜在的研究方向。
测试用于计算离散傅里叶变换的函数...
在第二个 SS f M 程序中，提供了一个基于网络的工具，使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式，以便提供生成器的可移植性（跨计算机平台），以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发，以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下，为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下，仅向用户提供参考数据集，但可以上传测试结果以与相应的参考结果（对用户隐藏）进行比较。
损失函数在增强学习中的核心作用
摘要。本文说明了损失功能在数据驱动决策中的核心作用，从而对其在成本敏感的分类（CSC）和增强学习（RL）方面提供了全面的调查。我们演示了不同的回归损失函数如何影响样本的效率和基于价值决策算法的适应性。在多个设置中，我们证明，使用二进制跨透镜损失的算法达到了最佳策略成本的第一阶范围，并且比常用的平方损失更有效。此外，我们证明，使用最大似然损失的分布算法与策略差异达到了二阶范围，甚至比一阶边界更明显。这特别证明了分歧RL的好处。我们希望本文能够成为分析具有不同损失功能的决策算法的指导，并可以激发读者寻求更好的损失功能，以改善任何决策算法。
通过学习子模函数改进归因方法
这项工作探索了学习子模块评分函数的新想法，以提高现有特征归因方法的特异性 / 选择性。子模块分数对于归因来说是自然的，因为它们可以准确地模拟收益递减原则。提出了一种学习深度子模块集函数的新公式，该公式与现有归因方法获得的实值归因图一致。然后将特征的最终归因值定义为在其他高度归因特征的背景下该特征的诱导子模块分数的边际增益，从而减少冗余但具有区分性的特征的归因。在多个数据集上的实验表明，所提出的归因方法具有更高的特异性和良好的判别力。我们方法的实现可在 https://github.com/Piyushi-0/SEA-NN 上公开获得。
课程计划：如何确定关系是否为函数
因此，我想确保学生知道如何在三个情况下的每种情况下建立联系和功能的定义。很常见看到能够在不知道原因的情况下为问题提供解决方案的学生。建立联系迫使学生理解定义，从而理解自己的答案。并且由于“为什么”部分是最困难的，因此最好在同龄人和讲师的帮助下在课堂上学习它。主题：查找功能的X和Y截距。询问学生：功能图是否有可能具有两个y截距？答案是否定的，因为两个y截距意味着垂直线测试的故障，或者违反了函数的定义，因为这两个截距是两个阶层对，它们具有相同的x值但不同的y值。
半自动导航的规定时间控制障碍函数
本文提出了对控制屏障功能（CBF）的新颖使用，以在半自动导航方案中执行规定的时间安全，其中航空车辆通过一系列航路点导航。特别是，我们使用规定的时间控制障碍功能（PT-CBF）来确保车辆接近航路点附近并通过航路点本身之间的最小遍历时间。激励申请是需要在板载人员进行视觉确认路点可用性的应用程序。PT-CBF可以确保达到规定的最小航向遍历时间，并且如通过仿真所示，它们还允许更快地完成任务，该任务完成了，该任务比在指定持续时间内激活传统CBF的简单策略。
葡萄球菌的隔离，鉴定和抗抗函数...
引用：Jimba RA，Ogbu JC，Agarry OO，Donas Nonso W，Odunsanya OO（2024）与牛肉中异构体的金黄色葡萄球菌的分离，鉴定和抗抗体图。J Med Case Rep案例系列5（12）：
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]