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EEG-EMG- ...
与SARS-COV2大流行期间一样，在家中提供医疗保健是降低医疗保健成本和感染风险的关键进步。特别是在运动训练应用中，可穿戴和便携式设备可用于运动和监测相关的大脑信号。在这种情况下，必须最大程度地减少监视设置以及要收集，处理和共享的数据量。在本文中，我们针对包括高维脑电图和EMG数据进行分类的监视系统解决了这一挑战。我们将EEG和EMG融合到大小平方相干（MSC）信号中，我们使用不同的算法（来自作者的一个）从中提取特征来解决二进制分类问题。最后，我们提出了一种映射和聚集的策略，以提高机器学习结果的解释性。所提出的方法提供了非常低的错误分类错误（<0。1），具有很少且稳定的MSC功能（<初始功能集的10％）。此外，我们确定了跨算法和分类问题的共同模式，即，与以前的文献一致，在8÷80 Hz中激活了8÷80 Hz的肌肉。因此，这项研究代表了可靠的EEG-EMG设置最小化以实现在家中精确的运动训练的一步。
基于神经网络的特征提取...
摘要 机器学习模型在准确性、计算/内存复杂度、训练时间和适应性等特性方面有所不同。例如，神经网络 (NN) 因其自动特征提取的质量而具有高精度而闻名，而受大脑启发的超维 (HD) 学习模型则以其快速训练、计算效率和适应性而闻名。这项工作提出了一种混合、协同机器学习模型，该模型在上述所有特性方面都表现出色，适用于芯片上的增量在线学习。所提出的模型包括一个 NN 和一个分类器。NN 充当特征提取器，经过专门训练，可以与采用 HD 计算框架的分类器配合良好。这项工作还提出了所述特征提取和分类组件的参数化硬件实现，同时引入了一个编译器，该编译器将任意 NN 和/或分类器映射到上述硬件。所提出的混合机器学习模型具有与 NN 相同的准确度（即 ± 1%），同时与 HD 学习模型相比，准确度至少提高了 10%。此外，与最先进的高性能 HD 学习实现相比，混合模型的端到端硬件实现可将功率效率提高 1.60 倍，同时将延迟时间缩短 2.13 倍。这些结果对于此类协同模型在具有挑战性的认知任务中的应用具有深远意义。
NSGA-II 设计用于 EEG 中的特征选择...
对于与运动想象 (MI) 相关的脑机接口 (BCI) 系统，由于特征数量巨大而样本数量很少，特征选择是脑电图 (EEG) 分类的重要步骤。这使得分类过程在计算上非常昂贵，并且限制了 BCI 系统的实时适用性。解决此问题的一个方法是引入特征选择步骤，以在分类之前减少特征数量。需要解决的问题是，通过减少特征数量，分类准确性会受到影响。许多研究提出使用遗传算法 (GA) 作为特征选择问题的解决方案，其中非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 是这方面使用最广泛的 GA 之一。有许多不同的配置适用于 GA，特别是个体表示、育种算子和目标函数的不同组合。本研究评估了表示、选择和交叉算子的不同组合，以了解不同组合在与 MI 相关的 EEG 分类的准确性和特征减少方面的表现。总共对 24 种 NSGA-II 组合进行了评估，结合了三种不同的目标函数，针对六个受试者。结果表明，育种算子对平均准确率和特征减少的影响很小。但是，具有分层和基于整数的表示的个体表示和目标函数在表示方面取得了最有希望的结果，而皮尔逊相关特征选择与 k-最近邻或特征减少相结合，在目标函数方面获得了最显著的结果。这些组合用五个分类器进行了评估，其中线性判别分析、支持向量机（线性核）和人工神经网络产生了最高且最一致的准确率。这些结果可以帮助未来的研究开发他们的 GA，并选择分类器，用于基于 EEG 的 MI 分类中的 BCI 系统的特征选择。
6 专题文章：DC I&L 信函
《海军陆战队公报》（ISSN 0025-3170）由海军陆战队协会与基金会每月出版，旨在为交流思想提供一个论坛，以增进海军陆战队的了解、兴趣和精神。期刊邮资由弗吉尼亚州匡蒂科的 USPS 编号 329-340 和其他邮寄局支付。• 本文表达的观点为作者观点，并不一定反映国防部、海军部或海军陆战队总部的态度。“海军陆战队”和鹰、地球和锚是美国海军陆战队的商标，已获得许可使用。• 会员费率：每年 42.00 美元• 会员信息：联系会员服务部，1-866-622-1775。• 广告查询：国防相关行业/业务：联系 LeeAnn Mitchell，Advertising@mca-marines。 org 703-640-0174。所有其他广告联系 James G. Elliott Co. Inc.，电话纽约：212-588-9200 芝加哥：312-236-4900 洛杉矶：213-624-0900。• 版权所有 2020 海军陆战队协会和基金会。保留一切转载权利。• 编辑/商务办公室：所有邮件和其他疑问请发送至 Box 1775, Quantico, VA 22134。电话 703–640–6161。免费电话 800–336–0291。传真 703–640-0140。地址：Bldg #715, Broadway St., Quantico, VA 22134。• 电子邮件地址：gazette@mca-marines.org。 • 网址：www.mca-marines.org/gazette。• 地址变更：邮政局长：将地址变更发送至 Marine Corps Gazette，Box 1775, Quantico, VA 22134 或发送电子邮件至：mca@mca-marines.org。• 对于信用卡订单，请致电 866-622-1775。出版商声明：广告发布并不构成 MCA&F 的认可，除非此类产品或服务明确以 MCA&F 的名义提供。出版商保留自行决定接受或拒绝任何广告订单的权利。
使用遗传算法优化特征选择
分析大型数据集以选择最佳特征是机器学习和数据挖掘中最重要的研究领域之一。此特征选择过程涉及降维，这对于提高模型的性能并降低其复杂性至关重要。最近，已经提出了几种类型的属性选择方法，这些方法使用不同的方法来获取属性的代表性子集。然而，已经提出了基于种群的进化算法，例如遗传算法 (GA)，通过避免局部最优并改进选择过程本身来弥补这些缺点。本文对基于 GA 的特征选择技术的应用及其在不同领域的有效性进行了全面的回顾。本综述使用 PRISMA 方法进行；因此，对相关文献进行了系统的识别、筛选和分析。因此，我们的结果暗示该领域的混合 GA 方法（包括但不限于 GA-Wrapper 特征选择器和 HGA-神经网络）通过解决诸如探索不必要的搜索空间、准确性性能问题和复杂性等问题，已经大大提高了它们的潜力。本文的结论将讨论遗传算法在特征选择中的潜力以及提高其适用性和性能的未来研究方向。
功能：坎波医学研究的发展
cmc* 3是用于药物制造和质量控制的一系列重要过程。tsumura已在其Ibaraki研究站点建立了CMC开发研究实验室，以对制造技术进行研发，这些研发可以应用于坎波配方的固有质量特征，并开发多组分分析技术和质量控制技术，以确保持续稳定的生产。实验室的其他责任包括调查新药的制造和质量保证以及基于日本药典的理性质量标准，同时还提及其他国家 /地区的法律法规。CMC研究将在使坎波药物通过建立质量
北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。
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