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偏置反射天线的机械设计和技术演示 Angelika Skrzyńska (1)(2) , Mario Corso (1)(3) , Niall McGlashan (1)(4)
可展开天线在卫星行业中发挥着重要作用，因为它们在发射阶段体积小，但在选定轨道上展开后性能优异。牛津空间系统公司正在开发一种大型可展开天线 (LDA) 结构，其展开孔径可在 3 米至 6 米之间调整。本文介绍了基于 Sarrus-Pantograph 碳纤维增强聚合物 (CFRP) 反射器展开结构 (RDS) 的偏置反射器天线，该天线展开碳纤维增强硅胶 (CFRS) 预成型抛物面反射器表面和 CFRP 可展开臂，可将反射器定位在所需的焦距。本文还概述了工程模型 (EM) 测试活动的状态。1 简介
脑机接口中常见空间模式方法及其变体的研究
本研究的主要内容是对 CSP 算法和分类技术 LDA 进行回顾。此外，还开发了一种基于这两种技术的算法，该算法改进了使用简单 CSP 获得的结果。所开发的算法能够对两个类别进行分类，但已进行了扩展，使其能够区分四种假想运动。这些扩展基于一个简单的投票系统。为了比较和检查这些算法的良好行为，它们已在一组公共数据上进行了测试。这组数据来自 IV BCI 竞赛。这些数据已在多篇文章中广泛使用，使我们能够将该算法与其他算法进行比较，例如 RSTFC 算法，该算法也已在本研究中进行了尝试。
材料工程硕士和博士课程
非div>我们大学没有外语豁免考试的候选人。申请计划的意图信；他们应遵循该公告，将在Aybu.edu.tr/fbe宣布。学生招募通常每年只有一次秋季；对于秋季和春季，很少每年两次。参加课程应参加两个课程（硕士和博士）学生毕业的7年课程和FBE900研究方法和道德规范。高级工程数学课程或类似的博士课程是必须的。博士生在硕士学位期间攻读了本课程，并且自相关课程期间以来还没有通过五年。高级工程数学如果参加了课程，则该课程将从7个课程中计算。免于本课程的学生应参加7门课程。两个课程的学生应在最近的课程中参加研讨会课程。硕士的学生还应向研究所提交硕士论文提案，直到完成课程之日为止。课程和研讨会的学生应在下学期的研究所参加博士学位考试。这些学生应在通过博士学位考试后的最新六个月内将博士学位论文提交提交给研究所。两个课程的学生应每学期参加特殊学习课程，当他们在本课程旁边开始论文工作时，他们应该参加硕士论文课程或博士学位论文课程，直到毕业。学生应决定他们将与顾问一起参加的课程，并在学术日历中指定的期限内登录obs.aybu.edu.tr进入课程。
预测塑造公共政策的财务困扰
抽象背景：通过机器学习方法使财务困境的预测变得更加准确和可靠。财务压力会影响商业公司实体，社会和通用经济。分析此类非线性事件对于防止危险和支持有利的经济气候至关重要。目标：本文试图开发一个可靠的预测模型，以确定印度背景下其他可能面临财务困境的公司以外的公司，并检查一个基本预测指标的影响，即未来现金流对财务困扰预测的影响。此外，该研究还旨在进行研究，以便为公共政策提供信息并提供建议。方法：该研究采用了能力数据库中的财务信息，但仅限于印度的非金融服务部门。逻辑回归，线性判别分析（LDA）和人工神经网络（ANN）用于预测财务困境及其预测未来现金流量的能力。评估模型的其他方法包括准确性，灵敏度和特异性。结果：ANN根据准确性和可预测性优于其他模型，这些模型高于其他两个模型的速率，即逻辑回归和LDA。ANN模型在识别财务困扰的公司方面表现良好；因此，它在评估其财务状况方面是有益的。此外，结果表明，未来的现金流很大程度上影响了财务困扰预测，这是一个必不可少的新变量，在未来的研究中需要考虑。结论：这种财务困境的预测模型进一步为印度相应的部门提供了一个合理的平台。一般而言，ANN为经理，投资者，政策制定者，监管机构和股东提供了深刻的机会，作为预防决策的有效工具，以加强公司世界。这项研究表明，高级机器学习方法在财务分析和决策中仍然至关重要。
梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染与转录活性微生物群落的差异有关
梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染（CDI）每年在美国约30万住院，相关的货币成本为数十亿美元。肠道微生物组营养不良对CDI很重要。据我们所知，元文字组合（MT）仅用于表征肠道微生物组组成和功能，在一项涉及CDI患者的先前研究中。因此，我们利用MT研究了CDI+（n = 20）和CDI-（n = 19）样品在微生物类群和表达基因方面的活性群落多样性和组成的差异。根据CDI状态，未检测到有关丰富性或偶数的显着（Kruskal-Wallis，p> 0.05）的显着差异。但是，基于CDI状态的聚类对于活性微生物分类群和表达的基因数据集都很重要（Permanova，P≤0.05）。此外，与CDI-样品相比，CDI+中的差异特征分析表明，机会性病原体的肠球菌病原体和Ruminococcus gnavus的表达更大。仅考虑真菌序列时，糖霉菌科在CDI-中表达了更多的基因，而其他31种真菌分类群则被确定为显着（Kruskal-Wallisp≤0.05，log（LDA）≥2）与CDI+相关。我们还检测到基于CDI状态的各种基因和途径（Kruskal-Wallisp≤0.05，log（LDA）≥2）显着差异。值得注意的是，与生物膜形成相关的差异基因通过艰难梭菌表达。这为艰难梭菌对抗生素的抵抗和体内频繁复发提供了另一个可能的贡献。此外，更多的CDI+相关真菌分类群构成了额外的证据，表明该分枝杆菌对CDI发病机理很重要。未来的工作将集中于确定艰难梭菌在感染过程中是否积极产生生物膜，以及任何特定的真菌分类群在CDI中是否特别有影响力。
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络
政策 - 儿童和年轻人 - 谁是 -
通过多个访问路线转介人们，可能会提供一系列提供干预措施的服务。CAMHS和心理健康服务，疗法，医疗，儿童社区护士，饮食学等CAMH和饮食失调的住院设施是通过社区心理健康团队或按照通话协议访问的。准则认识到所有儿童在不同时间都有不同的需求。有时候，输入会更加频繁，而有时候孩子可以出院，并将其照顾转移回到全科医生或其他FYPC/LDA服务。出院将在专业服务的一场护理插曲结束时或缺乏服务优惠的参与，并且被认为是临床上适当的，对儿童/年轻人的健康不利，并且可以安全地进行出院。
从人类脑电图解码个性化运动皮层兴奋状态
图 1. 用于优化每个参与者个性化分类器的分析程序。原始 EEG 数据经过频谱分析。计算 MEP 振幅并通过中值分割分为小 MEP 和大 MEP。之后，通过拟合 100 个不同的 lambda 值和 168 个不同的特征数的 LDA 分类器执行 5 倍交叉验证网格搜索，并按重要性顺序添加特征。然后，选择每个参与者表现最佳的交叉验证分类器，并使用交叉验证期间获得的每个预测类的真实 MEP 振幅计算预测的 MEP 振幅调制。对于每个参与者，在优化和分类循环中训练和测试 16,800 个分类器，这在标准笔记本电脑上需要约 4 分钟。
不确定性和真实经济：丹麦的证据
本文使用在丹麦领先的专注于商业报纸（Børsen）上发表的文章（Børsen）发表的文章构建了对丹麦经济特定的经济政策不确定性的第一个衡量标准，并估计了不确定性对经济活动的影响。我们以Baker等人的工作为基础。（2016），他使用报纸文章作为有关公众所感知的与政策相关的不确定性水平的信息来源。我们通过应用Larsen（2017），Huang等人提出的方法学进步来增强该指数。（2019）和Thorsrud（2018）。特别是我们扩展了Baker等人的基线字典。（2016）通过在丹麦维基百科中识别出的语义邻居，以及通过通过潜在的Dirichlet分配（LDA）模型在语料库中与经济相关的主题相关的相关性。