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黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
苏格兰政府的欧盟一致性政策
“ EMI感到失望的是，苏格兰政府并没有更积极地锁定Holyrood的立法程序，这是对使用自己的权力的更强有力的承诺，并敦促英国部长确保新英国立法与欧洲保持一致，并且随着法规的发展，它不会在原则上或不遵守EU Law of aud>
通过特征向量联合对齐实现 P300 脑机接口的迁移学习
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法，即群组学习，它可以联合对齐多个域（多对多），以及一种扩展方法，即快速对齐，它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐（多对一）。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA)，并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库，包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比，群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率，但临床受试者的数据库除外（平均改进：2.12±1.88%）。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换，每个域一个，联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习，同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习，从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型，而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域，无需进一步训练分类器。
外国工人的移民请愿书（高级学位，...
要获得基础EB-2签证分类的资格，请愿人必须确定受益人是高级学位专业人士或科学，艺术或商业中具有特殊能力的个人。该法第203（b）（2）（a）条。如果请愿人确定受益人有资格进行基础EB-2分类，则必须证明受益人值得酌情放弃工作要求要求“符合国家利益”。该法案的第203（b）（2）（b）（i）节。Dhanasar的问题，889年12月26日，889年12月（AAO 2016），为裁定国家利益豁免请愿书提供了框架。 dhanasar指出，美国 公民与移民服务（USCIS），如果请愿人证明：Dhanasar的问题，889年12月26日，889年12月（AAO 2016），为裁定国家利益豁免请愿书提供了框架。dhanasar指出，美国公民与移民服务（USCIS），如果请愿人证明：
对齐区简报
咨询过程：2021年11月，WG启动了咨询过程，以与利益相关者分享对齐区的初步建议。基于反馈，WG随后调整了对齐区，并于2022年1月，WG发起了第二轮咨询，并再次修改了对齐区。附录I中概述了这些咨询期间收集的所有反馈，尽管不是任何一个实体。基于利益相关者对修订的方法的支持，WG最终采用了对齐区，以作为可持续钢制原则的基准测试工具之一。对对齐区的磋商构建了以前的两次咨询：一项在固定系统边界上，第二个是基本原理，以区分排放量与初级和二级钢生产。有关更多信息，请参见“可持续钢原则：分裂轨迹方法”和“可持续钢原理：固定系统边界方法”。 2025年更新：在与可持续钢原理指导委员会的讨论之后，决定将增加披露的额外选择，即单个偏差方法。用户可以选择使用单个偏差方法或对齐区域进行报告。贷方被鼓励过渡到在2027年收养的单一偏差方法。正对齐得分表明投资组合的排放强度超过了轨迹，而负分数或零分数表示对齐。这种方法将从2027年开始成为强制性3。在单个偏差方法下，据报道气候对齐是投资组合的排放强度相对于IEA NZE脱碳轨迹的偏差百分比，这是对齐区的轨迹之一，在下面进一步详细描述了对齐区的轨迹。单个基准测试标准的使用简化了基准测试，并且更符合其他钢制标准，例如SBTI和CBI发布的标准。请参阅第五节。原则I：可持续钢原则中气候一致性的标准化评估有关更多详细信息。
如何引用本文Srour M，Ali S，Hodge M等。 （2025年2月14日）“如果我们提早进行管理，我们可以正确正确”：一项对Healthc的描述性研究
竞选指南是由重症监护医学学会和欧洲重症监护学会共同制定的。高收入国家（HIC）的发病率和死亡率有所改善，但越来越多的证据表明，在LMIC中实施幸存的败血症指南最多可能是无效的，在某些情况下可能是有害的[2]。多个组织，包括世界卫生组织（WHO）和非洲败血症联盟，已发出呼吁采取行动，以减少全球败血症结果的差异。尽管有这样的优先级，但LMIC中仍几乎没有产生相关的研究数据。截至2018年，尽管有85％的败血症病例和死亡发生在LMIC中，但在HICS中，有55％的注册临床试验发生在HICS中，主要是撒哈拉以南非洲（SSA）和东南亚以南亚洲[1,2,4]。
共享的想象力：LLMS幻觉
尽管最近大语言模型（LLM）的扩散，但他们的培训配方 - 模型架构，培训数据和优化算法 - 通常非常相似。这自然提出了所得模型之间相似性的问题。在此过程中，我们提出了一个新颖的设置，虚构的问题回答（IQA），以更好地理解模型相似性。在IQA中，我们要求一个模型生成纯粹的虚构问题（例如，在物理学中的完全构成概念上），并促使另一个模型回答。令人惊讶的是，尽管这些问题完全是虚构的，但所有模型都可以以显着的一致性来回答彼此的问题，这表明了这些模型在此类幻觉中运行的“共同想象空间”。我们对这种现象进行了一系列研究，并讨论了这种模型均匀性对幻觉检测和计算创造力的含义。我们将在公共网站上发布并维护代码和数据。
Dashti, Ali & Gholami Korzani, Maziar (2021) 研究地热能作为绿色能源的潜力，并着眼于伊拉克的能源消耗
引言 能源在宏观经济增长、福利和发展中起着根本性的作用。能源是可持续发展的重要组成部分 (Gunnarsdottir et al. 2021 )，但如何供应和消费能源最近成为一个争论的问题 (Güney 2019；Karasmanaki and Tsantopoulos 2019 )。电力作为最需求量的能源类型，提供广泛的必需品。国际能源署 (IEA) 预测 2030 年电力需求年增长率为 1.6% (Arslan 2010 )。2018 年能源需求已经增长了 2.9%（过去十年的最高增幅），证实能源短缺不可避免。因此，碳排放量增加了 2.0%，这也是近 7 年来的最大增幅 (BP 2019 )。图 1 显示了不同类型能源供应商在全球消费中的份额。如图所示，化石燃料是主要贡献者，而众多
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。