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支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
凯特·瑞迪
Kate Reidy 目前是麻省理工学院材料科学与工程专业的博士候选人和 MITei 研究员，在 Frances M. Ross 教授的指导下工作。她在爱尔兰都柏林圣三一学院获得了纳米科学、物理学和先进材料化学学士学位。她的研究采用“自下而上”的方法进行纳米级设计，通过了解和操纵材料的原子结构来调整材料特性。她开发了超高真空和环境原位透射电子显微镜 (UHV-TEM 和 ETEM) 方法，这些方法提供高空间和时间分辨率，以阐明原子尺度上的动力学生长机制、化学成分和对刺激的反应。她的工作得到了麻省理工学院工程学院 William Asbjornsen Albert 奖学金、麻省理工学院能源计划奖学金、MathWorks 工程奖学金和麻省理工学院 Lemelson-Vest 学生创新奖的认可。在实验室之外，她担任麻省理工学院研究生院 (DCGS) 的代表，帮助重新设计研究生核心课程，并担任麻省理工学院材料科学女性和性别少数群体 (WXOMS) 董事会成员。
使用 MATLAB 进行生成式 AI 和深度学习
生成式人工智能现已应用于从教育到工业的各个领域。将其集成到您的工作流程中可以提高生产力。在本次研讨会上，我们将探索一些可以集成生成式人工智能的 MathWorks 工具。深度学习正在迅速融入日常应用中，学生和教育工作者很快将必须采用这项技术来解决复杂的现实问题。MATLAB 和 Simulink 提供了一个灵活而强大的平台来开发和自动化人工智能、深度学习、数据分析和模拟工作流程。在本次研讨会上，我们将通过利用之前训练过的网络并使用 MATLAB Deep Network Designer 对其进行修改来介绍使用 MATLAB 进行深度学习。Deep Network Designer 允许您以交互方式构建、可视化和训练神经网络。个人将能够生成神经网络代码并微调参数。用户可以使用流行的预训练网络或构建自己的网络。我们还将研究 MATLAB 分类学习器在单个数据集上运行多个模型。这些可视化方法允许用户创建更高效的工作流程。Jon Loftin，主持人
使用...改进错误相关电位的分类
我是一名成熟的自费学生，从 1994 年起返回谢菲尔德大学 ACSE。我要感谢我的父母 Cynthia 和 Everald Ashley，让我有机会在完成目前自费的 MPhil 课程后，继续攻读更多未来资格，例如自费攻读博士学位。我还要感谢行政人员 Matthew Ham、Renata Ashton 和 ACSE 的技术支持 Darren Fox。我要感谢 Eric Lacey 博士提供实验数据和参与者。谢菲尔德大学数学和统计支持 (MASH) 人员为我提供了出色的支持，Dan Wilson、Mustabsar Awais。我要感谢 Maths and Stats Help (MASH) 的数学和统计学导师 Basile Marquier 博士和 Ellen Marshall 在使用 SPSS 软件方面提供的支持和指导，特别是 ANOVA 配对 T 检验分析 [1] 建议，这使我能够证明称为相对峰值特征 (RPF) 的新颖特征选择方法的统计优势。我参加了培训，并要感谢 Python 编程讲师 Norbert Gyenge。来自 MathWorks Ltd 的高级培训工程师 Ken Deeley 博士，他提供了使用 MATLAB® 进行并行计算的培训。
数字工程有效性
国防部于 2018 年发布的数字工程 (DE) 战略以及 DE 方法在机械和电气工程领域的成功应用推动了 DE 方法在其他产品开发工作流程（如系统和/或软件工程）中的应用。预期的好处是改善沟通和可追溯性，减少返工和风险。组织已经多次展示了 DE 方法的优势，通过使用基于模型的设计和分析方法，如有限元分析 (FEA) 或 SPICE（以集成电路为重点的仿真程序），在流程早期进行详细评估（即左移）。然而，其他领域，如用于网络物理系统 (CPS) 的嵌入式计算资源，尚未有效地展示如何将相关的 DE 方法纳入其开发工作流程。尽管 SysML 得到了广泛支持，特定工具（例如 MathWorks ®、ANSYS ® 和 Dassault 工具产品）和 Modelica 和 AADL 等标准也取得了重大进展，但 DE 对 CPS 工程的好处尚未得到广泛实现。在本文中，我们将探讨 CPS 开发人员为何迟迟不愿接受 DE，应如何定制 DE 方法以实现利益相关者的目标，以及如何衡量支持 DE 的工作流程的有效性。
角色简介 - BAE 系统
作为罗彻斯特的硬件工程师，您将作为多学科团队的一员，负责复杂的高可靠性电子系统。我们在微电子、图像处理和高完整性系统方面的领先能力是首屈一指的，这使我们成为国防航空电子设备领域的世界领导者。硬件工程师的具体角色包括对电子产品内容进行决策、优化硬件和软件设计概念以及从一系列组件和先进技术选项中综合设计。这些角色还有其他方面，从开发复杂的设计流程到开发和测试复杂和智能的产品。在这些职位中，您可以参与大量设计活动，包括：• 硬件架构 • 高速数字设计 • FPGA 设计 • 模拟/混合信号板设计 • PCB 布局 • EMC/EMI 设计 • 安全设计 • 按成本设计 (DTC) • 制造设计 (DFM) 硬件工程师需要良好的沟通技巧，因为他们要与现场的其他工程职能和部门保持联系。这可能是在与系统和软件工程师一起工作的项目团队中，也可能是与项目之外的团队（例如采购和制造）一起工作。作为一名毕业的硬件工程师，您将有机会学习使用最新的电子设计自动化 (EDA) 软件包，包括：• Mentor Graphics 设计架构师 • Simetrix • ICX • Mentor Graphics ModelSim • MathWorks/MATLAB
国际可再生能源发展杂志
摘要：电动汽车 (EV) 正在卢旺达推出，并因各种原因而变得颇具吸引力。例如，这些类型的车辆可以帮助减少空气污染和噪音排放。此外，鉴于卢旺达和世界各地的燃料资源价格上涨，它为内燃机提供了一种替代方案。本文介绍了一种专门用于优化为小型电动汽车提供服务的充电站设计的工具，利用该算法协助确定独立拖曳式充电站的规模。开发的工具基于 MathWorks 的工具箱 EventSim，该工具箱允许将离散事件（例如客户到达车站）的模拟与连续状态（例如充电过程的模拟）相结合。通过利用可再生能源的太阳能资源估算出所需的光伏电力。忍者。到达现有加油站的客户数量被标准化，以估计拖曳式车队的能源需求。提出泊松分布来模拟到达时的电池放电，并通过敏感性分析评估不同的相关参数，以确定它们对光伏充电站性能的影响。对于测试值，站点参数变化±25%，以确定关键设计参数对站点性能的影响，以及其他满意度指标，如平均等待时间和平均排队长度。光伏板增加25%，停电时间减少2.12%，而光伏板减少25%，停电时间增加2.18%。利用能源管理系统（EMS），等待时间减少了8%。
使用合格工具进行基于模型的 DO-178B 设计
I. 简介 基于模型的设计允许工程师设计嵌入式系统并在其桌面环境中对其进行仿真，以进行分析和设计。基于模型的设计提供了各种代码生成功能，团队可以使用这些功能生成源代码，用于多种目的，包括仿真、快速原型设计和硬件在环测试。基于模型的设计在飞行代码设计和嵌入式部署中的应用也已得到充分证实 [1-4]。飞行软件需要经过严格且有据可查的验证活动才能获得飞行认证，例如商用机载软件认证标准 DO-178B [5]。根据 DO-178B，执行开发或验证任务的工具需要经过认证，或者其输出需要经过验证。根据 DO-178B 对工具进行认证的程序取决于工具的作用。如果工具用于开发活动，则适用严格的认证程序；对于验证工具，则使用大量但不太严格的程序。本文将介绍使用商用现货 (COTS) 基于模型的设计技术开发嵌入式飞行软件的框架。本文将介绍一个工作流程，其中包括文本要求、详细设计模型、自动代码生成和各种自动验证步骤。本文将与使用纸质设计和手工编码的传统开发流程进行比较。本文还将研究工具鉴定工件
混合能源系统的技术控制和优化调度策略
摘要：优化调度是混合能源系统 (HES) 优化的一个主要问题。由于可再生能源技术的资本成本高昂，高效且有效的调度模型至关重要，该模型能够以最低净现值成本 (NPC) 满足负载需求。多种能源混合优化 (HOMER) 软件固有的调度算法、循环充电 (CC) 和负载跟踪 (LF) 对于建模和优化 HES 非常有用。在这些控制策略中，在每个时间步骤使用燃料电池系统 (FC) 或电池储能系统 (BES) 的决定都是基于最低成本选择。此外，FC 与 BES 同时运行会降低 FC 的运行效率。这些缺陷会影响 HES 的优化设计。本研究介绍了一种调度算法，该算法专门设计用于通过最大限度地利用 FC 而不是 HES 的其他组件来最小化 NPC。该框架解决了原生 HOMER 调度算法的调度缺陷。 MATLAB 版本 2021a，Mathworks Inc.，美国马萨诸塞州纳蒂克 HOMER 软件中的 Link 功能用于实现所提出的调度 (PD) 算法。结果表明，与 CC 和 LF 控制调度策略相比，PD 可节省 4% 的成本。此外，FC 约占 HES 总发电量的 23.7%，高于 CC (18.2%) 和 LF (18.6%)。开发的模型在优化 HES 以实现最小 NPC 和高效能源管理时可为工程师和利益相关者带来益处。
给编辑的信：人工智能（AI）...
MATLAB是另一个强大的AI平台，革新基因组研究，机器学习（ML）和深度学习。AI使有效分析大型数据集成为可能，可视化复杂的基因组数据。这使研究人员能够分析模式并了解MPOX和其他病毒的病理机制（Mathworks，2024）。除了这些工具外，NextClade是对MPOX监视至关重要的生物信息学工具。分析病毒基因组将菌株分类为进化枝（例如进化枝IIB）和谱系（例如B.1），鉴定突变并跟踪其进化。该信息有助于理解遗传多样性，并确定不同病毒亚型的出现和传播。虽然没有直接评估毒力或感染性，但下一个clade间接地通过识别与特定谱系相关的突变，可能与疾病特征变化有关，例如体征和症状。该工具的输出与新的生成系统发育树，可视化进化关系以及通过跟踪传播模式和识别病毒进化的潜在热点来告知公共卫生策略的下一个环境（Bosmeny等，2023; Choi等，2024; Aksementov等，20221，20221）。此外，Mpoxradar是专门为MPOX创建的基因组监视工具。mpoxradar允许研究人员和公共卫生部门获得有关该疾病的信息。它允许对病毒变体的快速分析，甚至是突变，从而为公共卫生提供信息。它的界面易于使用，具有可自定义的过滤器和直观的可视化，从而可以访问和解释复杂的基因组数据（Nasri等，2023）。