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使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
将人脑映射概念扩展到人工智能......
摘要。本文介绍了人工智能 (AI) 计算系统的映射概念。将人类神经生理学中的“小人”概念扩展到 AI 系统。假设 AI 系统的行为类似于自然动物大脑中的小柱或神经节，包括一层不同的（输入）神经元、许多相互连接的处理单元和一层不同的（输出）神经元或器官。本研究的目的是确定当智能系统受到某些刺激时，对每个不同的神经元的刺激与每个不同的器官的相应反应之间的相关性。为了阐明一般概念，以一个小型三层前馈神经网络 (NN) 为简单示例，并构建了一个 NNculus。这一概念有两个重要应用：一是自主机器人的质量控制，可以构建 NN 或 AI 集群来评估其性能；二是使用人工 NN 通过硬件或数值模拟研究人脑微柱内层的拓扑组织。
![arxiv：2502.03124v1 [eess.sy] 2025年2月5日](/simg/3\33ae2427032dddacf611a2d02fbb8b420f4fa9fb.webp)
arxiv：2502.03124v1 [eess.sy] 2025年2月5日
要做出明智的投资决策，能源系统利益相关者需要可靠的成本框架来响应（DR）和存储技术。虽然平整的存储成本（LCO）允许在不同的存储技术之间进行全面的成本比较，但存在对DI FF ERENT DR计划的比较的通用成本度量。本文介绍了需求响应的平整成本（LCODR），这与LCO相似，但通过考虑消费者奖励付款而与之至关重要的不同。此外，可再生能源的成本估计值的价值因素适用于DR的可变可用性。估算了四个直接负载控制（DLC）方案（DLC）方案的LCODR和十二个存储应用程序，并与最有竞争力的存储技术的LCOS文献值进行了对比。DLC方案是车辆到网格，智能充电，智能热泵和带有热存储的热泵。结果表明，只有带有热储存的热泵始终如一地胜过基于EV的DR Shemes对某些应用具有竞争力的储存技术。即使使用有限的用户数据，能源系统利益相关者的结果和基础方法也可以评估计划的竞争力。
纠缠度量简介
纠缠是区分量子理论和经典世界描述的关键概念，它引发了人们的极大兴趣，因为它与我们的日常直觉大相径庭。长期以来，人们只从定性角度看待这一特性，因为人们只认为一个系统要么纠缠，要么不纠缠。但定量考虑一个系统的纠缠程度也具有很强的智力吸引力。换句话说，纠缠程度有不同的吗？如果有，我们该如何用数学方法测量它们？实际上，这个问题在量子信息技术的发展中也发挥着越来越重要的作用，量子信息技术在许多重大创新中都利用了纠缠。事实证明，这个问题的答案并非易事。研究人员提出了许多不同的方法来表征系统的纠缠程度。粗略地说，这些方法称为纠缠测量（我们稍后将给出更精确的定义）。但是这些度量之间没有唯一的全序关系：也就是说，给定两个状态，计算出在一种度量中比另一种状态更纠缠的状态可能在另一种度量中比另一种状态纠缠得更少。这可以理解为不同的度量实际上是为不同的实际目的而创建的。由于度量不同，这种情况可能看起来很令人困惑。幸运的是，
请引用已发表的版本Hegde ... -E -space
淋巴纤维和尾cer虫是两种主要被忽视的热带疾病，负责全球5000万人造成严重的残疾，而兽医细胞（Heartwormis）是一种潜在的伴侣动物的致命寄生虫感染。迫切需要安全，短期治愈的（杀菌剂）药物来消除这些使人衰弱的寄生虫感染。We investigated combination treatments of the novel anti- Wolbachia azaquinazoline small molecule, AWZ1066S, with benzimidazole drugs (albendazole or oxfendazole) in up to four different rodent filariasis infection models: Brugia malayi— CB.17 SCID mice , B. malayi— Mongolian gerbils, B. Pahangi - 蒙古的沙鼠和litomosoides Sigmodontis-蒙古gerbils。组合处理在5天的治疗中从雌性蠕虫中引起阈值（> 90％）的阈值（> 90％），使用2倍的AWZ1066剂量可膨胀的剂量比单一疗法低。短道降低剂量AWZ1066S-α-α-组合处理还提供了部分成人活性和/或长期抑制胚胎发生，从而在B. pahangi和L. sigmodontis gerbil模型中完全传播封锁。我们确定短期AWZ1066S-α-阿替唑的共同治疗显着增加了马来人蠕虫的种系和皮下注射组织中沃尔巴基亚种群的耗竭，
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
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。
商业领域的人工智能示例 - 电信案例研究
追求的目标截然不同，风险和资源也不同 • 他们认为可以接受的风险参数是什么？ • 他们能为创新创造什么样的能力？ • 他们计划如何扩大创新文化？ • 当涉及到工作岗位流失时会发生什么？ • 评估“现状”问题和“未来”结果状态 • 定义与外部合作的规则
K-5 ELA的计算思维例程
nys的计算机科学和数字流利度标准：●K-1.CT.1识别并描述一种或多种模式（在自然或设计中找到），并检查模式以找到相似之处并做出预测。●K-1.CT.5认识到可以在不同级别的细节级别上描述相同的任务。●2-3.CT.5确定在不同的设置或情况下执行一般任务所需的基本细节。
East Interl Li Lithium电池系统专家East Interl Li Lithium电池系统专家
eub系列是一种专为东高压UPS设计的锂电力备用系统，具有集成，轻巧，智能的集中监控，电池维护和管理，无人值守，节能和环境保护，出色的电气性能，硬件和软件保护，可以适应不利的环境和可靠的无用电源，可提供可靠的供电，可提供可靠的供电，可提供可用的供电。EUB系列电池主要与UPS和模块化电源的东高压锂产品相匹配，电压水平为192V，204V，358V，384V，409V，512V，512V，614V，容量水平为27AH，54AH，104AH，280AH，280AH等设计电池系统的不同容量可以满足大多数UPS不同功率备用时间的要求。