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ODL-BCI：通过超参数调整对学生注意力进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
摘要 — 脑机接口 (BCI) 研究在教育领域引起了关注，它为监测和提高学生的认知状态提供了潜力，本研究的重点是开发一种最佳深度学习模型 ODL-BCI，用于实时分类学生的注意力水平。该模型结合了超参数调整技术，并利用了公开的“困惑的学生 EEG 脑波数据”数据集。我们提出了一种通过贝叶斯优化优化超参数的深度学习模型。该模型的架构由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层构成。隐藏层中的节点数和激活函数是使用贝叶斯优化确定的。每一层的学习率也进行了优化。在 EEG 混淆数据集上，对所提出的模型进行了评估，并与几种标准机器学习分类器进行了比较，包括决策树、AdaBoost、Bagging、MLP、朴素贝叶斯、随机森林、SVM 和 XG Boost。实验结果表明，优化后的深度学习模型优于所有其他分类器，准确率达到 74%。该模型在准确分类学生注意力水平方面的有效性凸显了其作为教育环境中宝贵工具的潜力。这项研究促进了 BCI 技术的进步，为基于 EEG 的认知评估的深度学习模型的优化提供了见解。未来的工作包括探索该模型在更大数据集上的通用性，并将其适用性扩展到其他 BCI 应用程序。
CSE（AI＆ML）B。Tech。中问题库（... 计算机科学与工程部（网络安全） 机器学习R22-MID问题银行。 ...
12什么是插值？2M L1 CO2 II 13什么是决策树？2M L1 CO3 III 14什么是分类？2M L1 CO3 III 15什么是回归？2M L1 CO3 III中期问题问题16什么是什么提升？2M L1 CO3 III 17什么是包装？ 2M L1 CO3 III 18什么是分类器？ 2M L1 CO3 III 19定义LDA。 2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。 2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？ 2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO3 III 17什么是包装？2M L1 CO3 III 18什么是分类器？2M L1 CO3 III 19定义LDA。 2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。 2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？ 2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO3 III 19定义LDA。2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？2M L1 CO5 V
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
特色 世界领先且唯一的月刊...
贸易与大宗商品 干散货贸易不确定性加剧 2 俄罗斯入侵导致挥发性谷物和油籽价格飙升 4 航运与运输 Turn Services 在德克萨斯州扩张，在休斯顿组建新船队 17 U-Ming 环保型超巴拿马型散货船“Cemtex Excellence”命名 16 HOST 在加深后在密西西比河上装载最大货物的船只起航 19 乌克兰：海员使命声明 20 安全数字：散货船安全措施 22 港口、码头和物流 Fertipar 收购 Terin 48 Adani 将煤炭码头交还给维沙卡帕特南港 31 北海港口就乌克兰发表声明 49 工程与设备 里加通用码头将生物质装载效率提高四倍 41 Bedeschi-OMG 开启钢铁行业之门 46 FLSmidth 赢得澳大利亚装船机合同 46 传送带下发生的一切：输送系统和技术 47 使用散装料斗进行流量控制 93 谷物处理和储存：最新技术使操作更顺畅、更安全 104 散装和装袋 钢铁物流：S ENNEBOGEN 物料搬运机 865E 混合型磁力提升梁 120 钢铁多元化：中国履行削减钢铁产量和二氧化碳排放量的承诺 122
基于时间窗口的特征提取技术用于电动机eeg eeg信号分类
基于脑电图（EEG）的电动机象征分类是最受欢迎的大脑计算机Interface（BCI）研究领域之一，由于其可移植性和低成本。在本文中，我们比较了基于小波的能量熵的不同预测模型，并经验证明，基于时间窗口的运动图像分类中基于时间窗口的方法可提供比流行的滤纸方法更一致，更好的结果。为了检查所提出方法的鲁棒性和稳定性，我们最终还采用了多种类型的分类器，发现混合击打（带有多种学习者的包装集合学习）技术超出了其他经常使用的分类者。在我们的研究中，BCI竞争II数据集III已与四个实验设置一起使用：（a）整个信号（对于每个试验）为一个部分，（b）（b）整个信号（b）整个信号（对于每个试验）被分为非重叠片段，（c）每个试验的整个信号（c）每个试验（对于每个试验）分为重叠的段（以及（d）段（dis），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d）。乐队。从实验获得的结果（c），即91。43％的分类准确性不仅超过了本文其他方法的表现，而且据我们所知，这是迄今为止该数据集的最高性能。
糖尿病预测的改进的增强算法
摘要 - 由于无法有效使用人体的胰岛素，糖尿病正在逐渐增加，这威胁了公共卫生。患有糖尿病患者在早期阶段未被诊断或患有糖尿病患者患心脏病，肾脏疾病，眼睛问题，中风和神经损伤的风险很高，糖尿病诊断对预防至关重要。我们的先进的机器学习算法是通向检测人体是否患有糖尿病的革命性可能性的门户。使用机器学习开发了这种方法，它使用了一十万个数据，也是创建一个新的新型糖尿病预测模型，称为调节的ADA-BOOST（AB），该模型可以准确诊断糖尿病。About 10 different classification methods are applied in this research such as Random forest classifier (RF), logistic regression (LR), decision tree classifier (DT), support vector machine (SVM), Bayesian Classifier (BC) or Naive Bayes Classifier (NB), Bagging Classifier (BG), Stacking Classifier (ST), Moderated Ada-Boost(AB) Classifier, K Neigh- BORS分类器（KN）和人工神经网络（ANN）。至关重要的贡献是使用高参数调整过程为不同模型找出适当的值。我们提出了一个名为主持Ada-Boost（AB）的新的增强模型，该模型是超参数调谐的随机森林模型和ADA-BOOST模型的组合。不同的评估指标，例如准确性，精度，召回，F1分数和其他评估指标，用于评估模型的性能。与其他训练精度为99.95％且测试准确性为98.14％的模型相比，我们提出的新的增强算法（AB）提供了更好的准确性（AB）。
索尔维与本田签署独家供应协议...
关于索尔维复合材料 索尔维新成立的全球业务部门复合材料是技术先进的轻量化材料解决方案的全球供应商，帮助航空航天、汽车和其他高要求行业的客户设计、开发和高效制造高质量、高性能和复杂的复合结构。复合材料拥有最广泛的产品组合，包括预浸料、树脂系统、粘合剂和表面薄膜、碳纤维、纺织品、工具和真空袋耗材，这得益于其在先进材料科学、化学和应用工程领域的领导地位。索尔维复合材料整合了前氰特航空航天材料和工业材料业务。 关于索尔维 索尔维是一家科学公司，其技术为日常生活的诸多方面带来益处。索尔维在 64 个国家/地区拥有超过 24,100 名员工，将人才、创意和元素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过其围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”计划：保护气候、节约资源和促进更美好的生活。集团的创新解决方案有助于打造更安全、更清洁、更可持续的产品，这些产品广泛用于家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2019 年净销售额达 102 亿欧元。索尔维是
使用机器学习的一种提议的技术通过移动应用预测糖尿病疾病
随着沙特阿拉伯糖尿病患病率的日益增长，迫切需要早期发现和预测该疾病以防止长期健康并发症。TIS研究通过使用机器学习（ML）技术来解决这一需求，该技术通过实现用于预测糖尿病的计算机化系统，应用于PIMA Indians数据集和私人糖尿病数据集。与先前的研究相反，本研究采用了半佩斯的模型，结合了强大的梯度提升，有效地预测了数据集的糖尿病相关特征。此外，研究人员采用了SMOTE技术来处理不平衡的类别。十种ML分类技术，包括逻辑回归，随机森林，KNN，决策树，包装，Adaboost，Xgboost，Xgboost，投票，SVM和Naive Bayes，以确定产生最准确的糖尿病预测的算法。提议的方法取得了令人印象深刻的表现。对于私有数据集，带有SMOTE的XGBoost算法的精度为97.4％，F1系数为0.95，AUC为0.87。对于组合数据集，它的精度为83.1％，F1系数为0.76，AUC为0.85。要了解模型如何预测FNAL结果，实现了使用Shap方法解释的AI技术。此外，该研究通过应用域适应方法证明了所提出的系统的适应性。为了进一步增强可访问性，已经为基于用户输入功能的即时糖尿病预测开发了移动应用程序。TIS研究为基于ML的糖尿病预测而贡献了新的见解和技术，这可能有助于对沙特阿拉伯糖尿病的早期检测和管理。
从农场到叉子
背景：即食绿叶蔬菜是已经用密封袋洗涤的蔬菜植物，旨在被原始食用。包装的新鲜沙拉代表了一个非常快速增长的市场。这些产品最关键的需求，通常是在不做饭的情况下食用的，是足够的微生物质量，以确保健康和安全。它们的质量取决于耕作，洗涤，装袋，存储，运输和分配的条件和方法，以及任何可以选择或有利于微生物生长的操作。某些微生物会导致过早的产品变质，而另一些微生物对人类有危害。实际上，在爆发，回忆和调查结果中有证据表明在绿叶蔬菜中可以发现食源性病原体。但是，它们通常不在很高的样本中，通常很难检测到。范围和方法：检查了袋装沙拉生产的不同阶段，并根据当前的食品卫生立法来分析微生物作为pects的微生物。审查了用于研究单个污染物和袋装沙拉的微生物组的方法，包括ISO标准中描述的方案以及基于高通量测序方法的技术。本评论论文的目的是1）从微生物污染的起源和2）讨论可用于监视即食沙拉的微生物学质量和安全性的解决方案来突出色拉生产过程的关键点。关键发现和结论：在即食沙拉中零微生物风险在统计上是不现实的，因为在整个生产链中可能会发生污染。但是，即食沙拉市场可以从新的可持续技术中受益，这些技术可能会在沙拉到达消费者之前支持风险管理决策。