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Listowel Technology Inc. 业务特色
Listowel Technology Inc. (LTI) 是创新和社区精神的灯塔。从一开始，LTI 就不仅仅是一家企业。它是一个创新与奉献相结合的地方，也是当地劳动力受到重视和赋权的地方。LTI 成立于 1997 年，从一家小型工厂发展成为一家蓬勃发展的企业，拥有约 485 名员工，占地面积 45.4 英亩，运营面积 266,000 平方英尺。
使用 3D-... 进行时间-频率-相位特征分类
近年来，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于基于脑电图（EEG）信号的脑机接口（BCI）。由于EEG信号模式的个体特异性和EEG特征的多维性，需要采用适当的特征表示方法来提高EEG的解码精度。在本研究中，我们提出了一种表示EEG时间、频率和相位特征的方法，旨在保留EEG信号的多域信息。具体来说，我们使用滑动窗口策略生成EEG时间段。然后，从不同的时间段提取时间、频率和相位特征并堆叠成3D特征图，即时间-频率-相位特征（TFPF）。此外，我们设计了一个紧凑的3D-CNN模型来有效地提取这些多域特征。考虑到EEG数据的个体间差异，我们对每个受试者进行了单独测试。所提出的模型在 PhysioNet 数据集上分别对 2 类、3 类和 4 类运动想象 (MI) 分类任务实现了 89.86%、78.85% 和 63.55% 的平均准确率。在 GigaDB 数据集上，2 类 MI 分类的平均准确率为 91.91%。对于 MI 和真实运动 (ME) 任务之间的比较，在 PhysioNet 和 GigaDB 数据集上 2 类的平均准确率分别为 87.66% 和 80.13%。总体而言，本文提出的方法在 MI/ME 任务中取得了良好的效果，在基于 MI/ME 的 BCI 系统开发中具有良好的应用前景。
利用方差估计进行量子特征选择
摘要：量子计算有望实现比经典计算更快的速度，这引发了人们对探索用于数据分析问题的新型量子算法的兴趣。特征选择是一种从数据集中选择最相关特征的技术，是数据分析中的关键步骤。通过文献中提出的几种量子特征选择技术，本研究展示了量子算法在增强特征选择和其他利用方差的任务方面的潜力。本研究提出了一种用于估计一组真实数据的方差的新型量子算法。重要的是，在状态准备之后，该算法的复杂度在宽度和深度上都表现出对数特性。量子算法通过设计混合量子特征选择 (HQFS) 算法应用于特征选择问题。这项工作展示了 HQFS 的实现，并在两个合成数据集和一个真实数据集上对其进行了评估。
比较分析和机器的特征重要性...
心血管疾病（CVD）或心脏病是早期死亡的主要原因之一，即使在年轻时也常常突然出现。如果更准确地检测到它，那么在严重影响个人之前，可以通过适当的药物和生活方式的变化来挽救生命。在这项工作中，在两个不同的数据集上应用了不同的机器学习分类器和深度学习算法多层感知器（MLP），即Framingham心脏研究数据集和UCI心脏病数据集预测心脏病。使用高参数调整对这些算法进行了优化，并比较其性能指标和预测精度。对于不同的功能，使用机器学习算法计算特征重要性得分。这些功能根据其分数进行排名。在各种分类算法中，随机森林算法显示出最佳的结果，预测精度为97.13％，对于Framingham数据集。MLP对两个数据集都表现出良好的性能。
GOMP：伽马型特征选择算法
描述伽马 - 正交匹配追踪（伽马型）是最近建议对OMP特征选择算法的修改，用于广泛的响应变量。包装提供了许多替代回归模型，例如线性，健壮，生存，多元等，包括K折叠的交叉验证。参考文献：Tsagris M.，Papadovasilakis Z.，Lakio-taki K.和Tsamardinos I.（2018）。``````''sub-sion数据的有效特征选择：要使用哪种算法？''Biorxiv。。Tsagris M.，Papadovasi Lakis Z.，Lakiotaki K.和Tsamardinos I.（2022）。``用于针对基因表达数据的功能分配的伽马型算法''。IEEE/ACM关于计算双学和生物信息学的交易19（2）：1214---1224。。
经销商融资线MVP功能
A：UB Nevosyante应用程序用户目前已登机到任何经销商融资线业务界都可以：•查看其透支帐户以检查其信用额度，保持信用额度和未偿还余额。•还可以使用付款功能，因此用户还可以选择提早支付其未偿贷款余额。付款在发布后实时反映。•发布贷款付款后，交易历史记录和详细信息也显示为参考。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
一种用于特征提取的优化 SWCSP 技术...
摘要——多通道脑电图 (EEG) 是一种常用的非侵入性方法，用于向基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 系统提供输入信号。目前，由于缺乏所需的分类准确度，其使用受到严重限制。机器学习用于 BCI 中以识别 EEG 数据中的隐藏模式，然后将其分类到适当的 MI 任务中。在本研究中，提出了一种称为优化频谱加权公共空间模式的方法来改进基于 EEG 的 BCI 系统中的特征提取。它通过优化频谱和空间系数的权重来增强信息增益，以从事件相关去同步 (ERD) 大脑活动中提取判别特征。通过在 BCI 竞赛 IV 的基准数据集 2a 上执行该方法来评估所提出的方法。独立成分分析法用于去除噪声，而线性判别分析法用于分类。与文献中报道的其他方法相比，使用所提出方法的实验结果产生了更高的分类准确度。
机器教学中的特征空间焦点
摘要 — 当代机器学习 (ML) 通常关注大量现有和标记的数据集以及准确性和性能指标。在普适在线系统中，条件不断变化，需要能够适应的系统。在机器教学 (MT) 中，人类领域专家负责知识传递，因此可以解决这个问题。在我的工作中，我专注于领域专家以及可用特征及其跨越的空间对于 ML 系统的重要性。这个空间将物理世界的可观察片段限制在 ML 系统中。我对特征空间的研究基于一项已进行的研究和相关理论。这项工作的结果适用于设计领域专家作为教师发挥关键作用的系统。索引术语 — 机器学习、机器教学、人机交互
从结构特征到生物学功能
1.大多数回路是短的（<2 Mb），并且在人类和小鼠之间，在细胞类型之间得到强烈保守。2.锚定在启动子上的环与增强子和基因激活增加有关。3。环路经常划分接触域的边界4.CTCF和粘蛋白亚基RAD21和SMC3与环相关；这些蛋白质中的每一个都以超过86％的环锚固量发现。