希瑟·L·马丁(Heather L. Martin),1,2,3艾米·特纳(Amy L. Jacquelyn Bond,1,2 Chi H. Trinh,3,4 Carolyn D. Hurst,2 Margaret A. Knowles,2 Richard W. Bayliss,3,4和Darren C. Tomlinson和Darren C. Tomlinson 1,3,4,5 1,3,4,5, * 1 Bioscreening Technology Group利兹大学圣詹姆斯大学医院的研究,英国利兹LS9 7TF 3分子和蜂窝生物学学院,利兹大学,利兹大学LS2 9JT,英国4阿斯特伯里结构和分子生物学中心,利兹大学,利兹大学,利兹大学,利兹,ls2 9jt,ls2 9jt,uk ls2 9jt,uk 5 seadence contactence:d.c cosecence:d.c.c.c.c.tomc. tomlins。 https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113184
∗ 作者联系方式:rodrigo.adao@chicagobooth.edu、costas.arkolakis@yale.edu、federico.esposito@tufts.edu。我们感谢 David Atkin、David Autor、Marta Bengoa、Gabriel Chodorow-Reich、Lorenzo Caliendo、Arnaud Costinot、Jonathan Dingel、Dave Donaldson、Farid Farrokhi、Gordon Hanson、Rich Hornbeck、Erik Hurst、Samuel Kortum、Andrew McCallum、Eduardo Morales、Steve Redding、Esteban Rossi-Hansberg、Jonathan Vogel、David Weinstein,以及许多研讨会和会议的众多参与者提供的有益建议和评论。我们还感谢 Ariel Boyarsky、Zijian He、Guangbin Hong、Jack Liang、Josh Morris-Levenson 和 Menglu Xu 提供的出色研究协助。 Rodrigo Ad˜ao 感谢 NSF(拨款 1559015)的资金支持。所有错误均由我们自己承担。本文的先前版本以“空间联系、全球冲击和当地劳动力市场:理论与证据”为标题发布。
脑电图(EEG)是一种广泛使用的神经影像学技术,可记录大脑的电活动。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。 由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析,因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。 用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。 算法复杂性是对给定数据序列(例如EEG波形)的复杂性的度量。 它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。 以及传统的复杂性度量,例如样本熵,Hurst指数,多尺度熵等,还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法,这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。 它基于这样的想法,即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。 使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性,非线性,捕获内容和鲁棒性的能力。 本文介绍了以后方法的基础知识,并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析,因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。算法复杂性是对给定数据序列(例如EEG波形)的复杂性的度量。它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。以及传统的复杂性度量,例如样本熵,Hurst指数,多尺度熵等,还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法,这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。它基于这样的想法,即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性,非线性,捕获内容和鲁棒性的能力。本文介绍了以后方法的基础知识,并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。
1 资料来源:eVestment。2 请参阅 Moskowitz、Ooi 和 Pedersen (2012)、Lemperiere、Deremble、Seager、Potters 和 Bouchaud (2014) 以及 Hurst、Ooi 和 Pedersen (2017)。3 有关投资者为何系统性地对新闻反应不足的详细和理论解释,请参阅 Barberis、Shleifer 和 Vishny (1998)、Daniel、Hirshleifer 和 Subrahmanyam (1998)、Hong 和 Stein (1999) 以及 Frazzini (2006)。市场反应的可能解释包括从众行为和对近期市场走势的推断。4 这种趋势已在各种资产类别中得到实证证明。许多研究关注的是单一股票的反应不足——参见 Chan-Jegadeesh-Lakonishok (1996)、Chan (2003)、Frazzini (2006) 和 Sinha (2016)。关于宏观资产反应不足的研究较少——但有两篇值得注意的文章,一篇是 Bhojraj 和 Swaminathan (2006),它将实证证据扩展到国际股票指数,另一篇是 Brooks、Katz 和 Lustig (2018),它记录了固定收益市场对货币政策意外的持续反应不足。
1 ET Loftus,“目击者证词:当前观点”,《心理学年鉴》,第 53 卷,2002 年。2 SJ Hargrove,“法医科学:历史视角”,《国际法医科学》,第 180 卷,第 2-3 期,2008 年。3 JJD McCarthy,“数字取证和网络犯罪”,《网络安全杂志》,第 15 卷,第 1 期,2017 年。4 TB Archer,“刑事调查中的弹道分析”,《法医科学杂志》,第 55 卷,第 5 期,2010 年。5 MDW Gudjonsson,“刑事调查中的人为错误:改进案例”,《国际法律与精神病学杂志》,第 34 卷,第 5 期5,2011 年。6 AB Cohen,“刑事调查中的资源分配:挑战与解决方案”,《刑事司法研究杂志》,第 12 卷,第 1 期,2007 年。7 RL Hurst,“法医科学的伦理:平衡司法与隐私”,《法医科学评论》,第 18 卷,第 2 期,2010 年。8 BG McKenzie,“犯罪现场管理:执法指南”,《法医科学杂志》,第 50 卷,第 3 期,2005 年。
长期以来,已经认识到受伤细胞的存在,并且不仅在与微生物检测和计数的培养方法相关的方法方面不仅被认为是重要的,而且在灭菌,消毒和适用于食品,药物,药物,药品以及各种环境应用的消毒过程和消毒过程中也很重要。尤其是在食品工业中,食品质量和灭菌之间存在一种贸易,并且对受伤的微生物感兴趣,1984年;古尔德(Gould)1989; WU 2008; Wesche等。2009; Tsuchido 2018)。近年来,从基本微生物学的角度来看,与培养和计数方法有关的基本微生物学的角度与生存,发展和文化有关,以及对各种生活和垂死的各种环境反应机制的生态意义,以及各种环境反应的机制,以及各种环境应对的机制,以及lie 3 lie的生态意义。 Cebrián等。2017; Tsuchido和Sakamoto 2018; Tsuchido和Asada 2020)。生命与
警察与青少年接触包括青少年与一名或多名执法人员 1 之间的任何面对面互动,执法人员包括在市警察局、治安部门、州警察局和特殊管辖机构(如交通、公园和大学警察局)任职的宣誓警察 (Hyland、Langton 和 Davis 2015)。接触可以由青少年发起,也可以由警察发起,可能发生在项目环境中,例如警察主导的项目(例如警察体育联盟),或通过社区和学校环境中的日常互动 (Hurst 2007;Goodrich、Anderson 和 LaMotte 2014)。当青少年成为犯罪受害者时,也会发生一些互动。作为司法系统的守门人,警察与青少年的接触可以带来非正式的解决方案,例如将青少年从系统参与中转移出去的计划和服务,或者逮捕并进一步进入刑事和少年司法系统(Worden 和 Myers 2000;Brown、Novak 和 Frank 2009;Goodrich、Anderson 和 LaMotte 2014)。与青少年接触期间做出的此类决定可以影响系统中其他少年司法决策者可用的选项(Liederbach 2007)。
了解大脑在科学,医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图(EEG),它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中,我们提出了一个基于弱连接的动力学系统(Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器)的复杂网络的模型,该模型将以识别为集体同步(CAS)的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据,而且还可以预测脑电图,赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22%。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果,误差为11.21%。
Aaron Sen* Abhi Jain Adam Moghtaderi* Adrianna Soley* Alex Howieson* Ali Abbas* Alpa Patel* Andrew Alperstein Andrew Nixon* Andrew Popert* Andrew Popliger* Ashley Somchanh* Ashley Yanke* Bill Staffieri Billy Ampatzis* Blake Byl Braiden Goodchild* Brian Colantuoni Brian Ness Byron Carlock Jr. Calen Byers Carl Brown* Charles Campany Charlie Campany Chi Huynh Chris Emslie Chris Vangou* Christopher Cormier Christopher Hurst Christopher Mill Cindy Wu* Connor Masters Courtney Bille Dan Genter Dan Ryan Daniel D’Archivio* Danielle Aucoin* Danielle Desjardins* Darren Speake* Dave Baldwin David Baldwin David Gerstley David Neale* David Seaman David Swerling David Voss David Whiteley* David Yee* Doug Struckman Dylan Anderson Dylan Shuff Ed Sheeran Emily Pillars Eric Chen Éric Lemay* Erica Pereira* Ernie Hudson* Eugene Bomba* Evan Cohen
Department of Electrical Engineering Indian Institute of Technology, Kanpur EE 210 Microelectronics-I 2017-18-II Schedule: Lectures: 10:00 AM – 11:00 AM MWF (L1) Tutorials: 10:00 AM – 11:00 AM Tu (TB103-TB106) Text: Semiconductor Devices and Circuits, Aloke Dutta, Oxford University Press, 2008 References: * Analysis and模拟集成电路的设计; P.R.Gray,P.J。Hurst,S.H。 刘易斯和R.G. Meyer; John Wiley&Sons,第4版,2001年 * MOS模拟电路,用于信号处理; R. Gregorian和G.C. temes;约翰·威利(John Wiley&Sons),1986年 *微电子电路;作为。 Sedra和K.C. 史密斯;牛津大学出版社,第5版,2004年 *微电子学; J. Millman和A. Grabel; McGraw-Hill,第2版,1987年讲师:Aloke Dutta,WL 126,7661,Aloke Tutors:S.S.S.K. iyer(WL 122,7820,Sskiyer),S。Qureshi(WL 211,7133,Qureshi),A。Verma(WL 132,6432,Amitkver)和Aloke Dutta主题:1。Hurst,S.H。刘易斯和R.G.Meyer; John Wiley&Sons,第4版,2001年 * MOS模拟电路,用于信号处理; R. Gregorian和G.C. temes;约翰·威利(John Wiley&Sons),1986年 *微电子电路;作为。 Sedra和K.C. 史密斯;牛津大学出版社,第5版,2004年 *微电子学; J. Millman和A. Grabel; McGraw-Hill,第2版,1987年讲师:Aloke Dutta,WL 126,7661,Aloke Tutors:S.S.S.K. iyer(WL 122,7820,Sskiyer),S。Qureshi(WL 211,7133,Qureshi),A。Verma(WL 132,6432,Amitkver)和Aloke Dutta主题:1。Meyer; John Wiley&Sons,第4版,2001年 * MOS模拟电路,用于信号处理; R. Gregorian和G.C.temes;约翰·威利(John Wiley&Sons),1986年 *微电子电路;作为。 Sedra和K.C.史密斯;牛津大学出版社,第5版,2004年 *微电子学; J. Millman和A. Grabel; McGraw-Hill,第2版,1987年讲师:Aloke Dutta,WL 126,7661,Aloke Tutors:S.S.S.K.iyer(WL 122,7820,Sskiyer),S。Qureshi(WL 211,7133,Qureshi),A。Verma(WL 132,6432,Amitkver)和Aloke Dutta主题:1。I-V特征和基本半导体设备(二极管,BJT和MOSFETS)的小信号模型2。偏见3。放大器4。输出阶段5。放大器的低和高频响应6。放大器的稳定性和补偿7。操作放大器分级:教程评估(微型Quizzes)15%2个测验(1月30日和3月27日)15%中期30%末端 - 末端 - 40%注释:所有相关材料都将在Brihaspati中发布在任何情况下,在任何情况下都可以在任何情况下发布,均不允许使用MINI-QUIZZ